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Agent LLM de triage pour le support IT
Un agent qui lit les e-mails et les résumés d'appels du support, puis ouvre, catégorise et met à jour les tickets ITSM, avec des contrôles en code autour de chaque étape du modèle.
- Période
- 2026
- Rôle
- Ingénieur GenAI et full-stack principal
- Contexte
- Société de services financiers multi-sites
- Cloud
- Azure
[ Architecture ]
Comment ça marche
Lancez un scénario pour suivre une requête à travers le système. Sélectionnez un composant pour lire son rôle et ses flux.
Problème
Le help desk IT reçoit des e-mails en texte libre et des appels dans plusieurs bureaux. Chaque demande était lue, qualifiée et transformée en ticket à la main, ce qui prenait des minutes et créait des doublons.
Données
Des e-mails, des résumés d’appels, les règles de catégorisation de chaque site et l’annuaire des utilisateurs. Aucune donnée d’entraînement : le système repose sur le prompting et des règles.
Approche
- Du code classique gère la déduplication, les verrous et la validation ; le modèle se contente de comprendre la demande, de planifier les actions et de catégoriser.
- Chaque e-mail est considéré comme non fiable, et chaque action rédigée est vérifiée par rapport au texte source avant d’être exécutée.
- Un mode mock fait tourner le pipeline complet sans écrire dans la plateforme ITSM ; c’est ainsi que chaque site a été validé.
Évaluation
Des scénarios d’acceptation écrits avec l’équipe support ont été rejoués à chaque release, et l’intégration ITSM a été auditée appel par appel.
Résultat
L’agent traite les demandes par e-mail, et par téléphone pour un premier bureau. Qualifier une demande prend désormais quelques secondes au lieu de minutes, et l’équipe support suit et modifie tout depuis un dashboard.
Mon rôle
Développeur principal du pipeline GenAI et de la stack complète, de l’ingestion au dashboard et à l’infrastructure.