Listener QM
Quality Monitoring des agents IA : notez vos bots, puis faites-les progresser.
Listener QM note 100 % des conversations de vos agents IA (voix, chat, e-mail) avec la grille de vos conseillers et une preuve pour chaque critère. Puis il renvoie un feedback exploitable au bot et à sa base de connaissances : articles à corriger, consignes, scénarios de test. Sans changer d’éditeur.
Réponse immédiate par l’IA, sans formulaire. Vous préférez un expert ? Prenez rendez-vous.
Un tiers de confiance pour noter vos bots, pas leur éditeur.
Vos agents IA traitent une part croissante de vos contacts. Qui vérifie qu’ils répondent juste, suivent vos procédures et transfèrent proprement ? Listener QM applique aux conversations IA la même grille, la même preuve et le même reporting qu’à vos conseillers.
Indépendant de l’éditeur du bot
Le tableau de bord de votre fournisseur d’IA note son propre travail. CrossCX évalue depuis l’extérieur.
- Vos critères, pas ceux du fournisseur
- Vos conversations, sans échantillon choisi par le bot
- Un rapport que vous pouvez opposer à l’éditeur
Une seule grille pour humains et IA
Mêmes critères, mêmes motifs, même reporting : vous comparez enfin ce qui est comparable.
- Bot contre conseillers, motif par motif
- Version N contre N-1 après un changement de prompt
- Le tout dans vos rapports CRM Dataviz existants
Chaque note est prouvée
Défendable en comité, exploitable en coaching, opposable au fournisseur.
- Un extrait de conversation pour chaque critère
- Relecture humaine sur échantillon par nos analystes
- Taux d’accord IA / analystes publié à chaque campagne
Ce que vous mesurez vraiment sur un agent IA.
Les indicateurs de votre plateforme d’IA restent utiles. CrossCX les complète d’une lecture indépendante, avec votre grille qualité et une preuve pour chaque note, sur quatre axes.
Résolution
Le besoin du client a-t-il vraiment été traité, et le client est-il revenu pour le même motif ?
Fiabilité
Des réponses fondées sur vos sources, des procédures respectées, un périmètre tenu.
Expérience
Des transferts soignés, un ton juste, avec les mêmes critères que pour vos conseillers.
Économie
Le coût d’une conversation réellement résolue, lisible en comité de direction.
De vos logs de bot au plan d’action, en cinq étapes.
Rien à changer sur votre agent IA. Nous nous branchons sur ses conversations, nous les notons avec votre grille et nous vous rendons des chiffres que vous pouvez défendre.
Connecter
Nous récupérons les conversations du bot — transcriptions, audio, actions déclenchées, motif, version — via connecteur, API ou simple export JSON/CSV. Voix, chat et e-mail, dans le même flux que vos conversations humaines.
Éditeurs compatiblesNoter avec la grille commune
La grille Listener QM que vous utilisez déjà s’applique à 100 % des conversations du bot, enrichie des critères propres à l’IA : ancrage, procédures, actions effectuées, transfert, périmètre.
Personnalisation des grillesProuver
Pour chaque critère, l’extrait qui justifie la note. Nos analystes relisent un échantillon, le taux d’accord est publié, et les désaccords servent à recalibrer la grille — pas à l’ignorer.
QM automatique & augmentéComparer ce qui est comparable
Le bot face à vos conseillers sur les mêmes motifs. La version d’aujourd’hui face à celle d’hier. Le tout dans CRM Dataviz, par motif, canal et version.
Reporting qualitéAgir
Alertes de dérive dès qu’un indicateur décroche. Motifs d’escalade et questions sans réponse remontés par Cross-Mining pour combler la base de connaissances. Feedback structuré renvoyé au bot et à sa base de connaissances : articles, consignes et scénarios de test.
Découvrir Cross-Mining
De la note à la correction : un retour que votre bot sait absorber.
Évaluer ne suffit pas. Chaque écart relevé par Listener QM devient un retour structuré, dans le format que l’éditeur de votre agent IA sait exploiter : c’est le débriefing du conseiller, transposé au bot.
Feedback par conversation
Note, critère en échec et extrait de preuve, renvoyés conversation par conversation vers l’outil de feedback de l’éditeur.
Corrections de connaissances
Réponses non ancrées et questions sans réponse regroupées par motif : les articles à créer ou corriger, déposés en brouillon dans votre base de connaissances.
Consignes et procédures
Pour chaque écart récurrent, une consigne ou une règle rédigée pour la console de l’éditeur, prête à être reprise par vos équipes.
Scénarios de test
Les conversations en échec deviennent des cas de test à rejouer à chaque nouvelle version du bot, pour vérifier que l’erreur ne revient pas.
Deux destinations, selon ce que vos outils acceptent
Vers la plateforme du bot
Feedback par conversation, consignes et cas de test transmis à l’API de feedback, d’évaluation ou de tests de l’éditeur (par exemple ElevenLabs, Vapi ou Salesforce Agentforce), ou livrés pour sa console.
Vers la base de connaissances
Les articles à créer ou corriger sont déposés en brouillon dans la base que consulte le bot (Mayday, Smart Tribune, Zendesk Guide, Salesforce Knowledge, ServiceNow, Confluence…), puis publiés après validation.
Par export
Pour un bot maison ou un outil sans API : un fichier de corrections et de cas de test (JSON ou CSV), remis à vos équipes ou à l’éditeur à chaque campagne.
Rien ne part sans la validation de vos équipes qualité, comme pour le débriefing assisté par l’IA de vos conseillers. Puis la version suivante du bot est notée avec la même grille : l’alerte de dérive par version dit si la correction a tenu.
Entrant et sortant : un connecteur, deux sens.
En entrée, Listener QM récupère les conversations de vos agents IA pour les noter. En sortie, il renvoie les retours validés là où ils servent : dans la plateforme du bot, ou directement dans la base de connaissances qu’il consulte.
Les conversations du bot
Récupérées par connecteur, par API ou par export, dans le même flux que vos conversations humaines.
- Transcriptions et audio, voix, chat et e-mail
- Actions déclenchées, motif et version du bot
- Même grille et mêmes rapports que pour vos conseillers
Le feedback, là où il sert
Les retours validés par vos équipes qualité repartent vers les outils qui font répondre le bot.
- Vers la plateforme du bot : feedback par conversation, consignes et cas de test
- Vers la base de connaissances : articles à créer ou corriger, déposés en brouillon
- Par export JSON ou CSV pour les outils sans API
Rien n’est publié sans validation : les articles proposés arrivent en brouillon dans votre base, vos équipes les relisent avant mise en ligne. Voir les éditeurs d’agents IA et bases de connaissances compatibles.
Quel que soit l’éditeur de votre agent IA.
Nous évaluons le bot, nous ne le remplaçons pas. Il suffit d’accéder à ses conversations — par connecteur, par API ou par un export que vous déposez — sur les mêmes canaux que vos conseillers. En sortie, les corrections validées repartent vers la base de connaissances que consulte le bot.
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GDMarques citées à titre de compatibilité, propriété de leurs détenteurs respectifs. CrossCX est indépendant de ces éditeurs et n’est rémunéré par aucun d’eux.
Trois façons de commencer, selon votre maturité.
Un bot n'a pas de sièges. Nous facturons donc au volume de conversations évaluées, pas à l'utilisateur — et vous pouvez commencer par un simple audit avant tout engagement.
Audit ponctuel
Une photographie indépendante de la qualité de votre agent IA, restituée en comité.
- 500 à 1 000 conversations notées avec la grille commune
- Benchmark face à vos conseillers sur les mêmes motifs
- Top des écarts avec extraits de preuve
- Recommandations pour l'éditeur du bot et la base de connaissances
Monitoring continu
100 % des conversations IA notées en continu, avec alertes dès qu'un indicateur décroche.
- Connecteur ou API vers votre plateforme d'agent IA
- Alertes de dérive par version de prompt ou de modèle
- Tableaux CRM Dataviz par motif, canal et version
- Trous de base de connaissances remontés par Cross-Mining
- Feedback vers le bot et sa base de connaissances
Calibration & accompagnement
Nos analystes qualité relisent, arbitrent et documentent — en complément de l'audit ou du monitoring.
- Relecture humaine d'un échantillon et taux d'accord publié
- Ateliers de construction de la grille avec vos équipes qualité
- Dossier de supervision humaine pour vos obligations RGPD et AI Act
- Revue trimestrielle avec l'éditeur du bot
Tarifs sur devis, selon le volume mensuel de conversations et les canaux. Déjà client Listener QM ? L'évaluation des agents IA s'ajoute à votre contrat sans nouvelle plateforme.
Évaluation des agents IA : vos questions.
Qu’est-ce que le Quality Monitoring d’un agent IA ?
C’est l’évaluation des conversations traitées par vos chatbots, voicebots et agents IA avec une grille qualité, comme pour vos conseillers : résolution, ancrage dans la base de connaissances, respect des procédures, qualité du transfert, ton et sécurité.
Faut-il changer d’éditeur de bot ?
Non. Listener QM évalue le bot sans le remplacer : il suffit d’accéder à ses conversations, par connecteur, par API ou par export. Voir les éditeurs compatibles.
Comment CrossCX renvoie-t-il un feedback à mon agent IA ?
Chaque écart devient un retour structuré (feedback par conversation, consignes, scénarios de test) transmis à la plateforme du bot, et les corrections de contenu sont déposées en brouillon dans sa base de connaissances. Sans API, tout est livré par export.
Quelles bases de connaissances sont compatibles ?
Les principales bases utilisées par les services clients : Mayday, Smart Tribune, Easiware, Zendesk Guide, Salesforce Knowledge, ServiceNow, Microsoft Dynamics 365 et SharePoint, Confluence et Jira, Notion, Guru, Intercom, Freshdesk, HubSpot, Zoho Desk, Genesys ou NICE CXone Expert. Pour les autres, les corrections sont livrées par export.
Les corrections sont-elles appliquées automatiquement ?
Non. Les retours sont relus et validés par vos équipes qualité avant d’être transmis, et les articles arrivent en brouillon dans votre base : c’est vous qui décidez de ce qui change dans votre bot.
Comment vérifier qu’une correction a fonctionné ?
La version suivante du bot est notée avec la même grille. La comparaison version N / N-1 et les alertes de dérive montrent si le critère corrigé remonte, et les scénarios de test vérifient que l’erreur ne revient pas.
Peut-on comparer le bot à nos conseillers ?
Oui. La même grille s’applique aux deux populations, motif par motif, dans vos tableaux CRM Dataviz.
Testez la grille sur vos propres conversations.
Pas de maquette, pas de jeu de données de démonstration : envoyez-nous un export de votre agent IA et nous vous rendons une évaluation indépendante, avec preuves, sur votre périmètre réel.
- Vous exportez 200 conversations de votre bot (voix, chat ou e-mail)
- Nous les notons avec la grille commune, extraits de preuve inclus
- Vous recevez la restitution, la comparaison avec vos conseillers et les premiers retours à transmettre au bot
Les autres fonctionnalités Quality Monitoring
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