FAQ sur l’optimisation vocale (aperçu)

[Cet article fait partie de la documentation en version préliminaire et peut faire l’objet de modifications.]

Cet article contient des questions fréquemment posées relatives à la configuration et à la mise en place des agents vocaux dans Copilot Studio.

L’agent peut-il se limiter aux connaissances fondées uniquement ou doit-il également prendre des mesures dans les systèmes de référence ?

Pas nécessairement. Vous pouvez configurer des agents pour qu’ils fonctionnent uniquement sur des connaissances basées, sans prendre d’action dans les systèmes back-end. Copilot Studio contrôle cette fonctionnalité via knowledge et les paramètres de recherche web.

Quand les agents « knowledge-only » ont du sens

Utilisez ce mode lorsque le rôle de l’agent est principalement informationnel :

• Questions fréquentes (FAQ)

• Explication des stratégies

• Fournir des conseils ou des instructions

• Déviation des appels ou des conversations

Dans ces scénarios, le modèle récupère des informations à partir de sources configurées et génère une réponse sans appeler d’API.

Comment l’agent récupère-t-il les données métier, les stratégies et le contexte client en temps réel ?

Connaissances ancrées (statiques ou semi-statiques) : cette approche fonctionne le mieux pour les stratégies, la documentation et le contenu structuré.

Le modèle utilise les réponses génératives, où il :

• Recherche dans les sources de connaissances configurées.

• Synthétise une réponse.

• Cite éventuellement les sources.

Les sources prises en charge sont les suivantes :

• SharePoint

• Sites Internet

• Documents téléchargés

• Dataverse (indirect via des flux uniquement)

Meilleurs cas d’usage pour les connaissances

• Remboursement et stratégies de retour

• Heures de magasin et emplacements

• Règles d’admissibilité

• Questions fréquentes (FAQ) sur le produit

• Procédures internes

Exemple

« Quelle est votre politique de remboursement pour les commandes en ligne ? »

Le modèle récupère le contenu de stratégie à partir de SharePoint et génère une réponse claire.

Quelles tâches nécessitent une validation exacte avant l’exécution ? Remboursements, annulations, mises à jour ou modifications de compte

Certaines actions nécessitent une validation stricte et ne doivent jamais être laissées aux décisions d’IA de forme libre.

Catégories à haut risque

Modèle d’exécution sécurisée

L'IA décide > le système valide > l'IA communique

Ce principe garantit une orchestration générative sécurisée.

Exemple : Demande de remboursement

1. Le modèle identifie l’intention
   « L’utilisateur souhaite un remboursement »

2. Le modèle collecte les détails requis
   ID de commande, raison, délai

3. L'API ou le système de référence valide

   • Vérifie l’éligibilité

   • Applique la stratégie de remboursement

   • Confirme l’approbation ou le rejet

4. Le modèle communique le résultat

   • Explique clairement le résultat

   • N’invente pas ou ne suppose pas les résultats

Clarification d’une idée fausse commune

L’utilisation d’un modèle unique ne signifie pas une automatisation non contrôlée.

Il y a une séparation claire des responsabilités.

Informations connexes

Configurer des agents vocaux en temps réel