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Formation Google Cloud Platform GCP200CCAI Customer Experiences with Contact Center AI


  • GCP200CCAI
  • Durée : 4 jours
  • Tarif : 3500 € HT

96%

Taux de satisfaction clients
(sur 1392 évaluations du 19/05/21 au 22/04/24)

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Objectifs

A l’issue de la formation le participant sera capable de :
Définir ce qu’est l’intelligence artificielle de Google Contact Center.

Expliquer comment Dialogflow peut être utilisé dans les applications de centre de contacts.
Décrire comment la compréhension du langage naturel (NLU) est utilisée pour activer les conversations Dialogflow.
Implémenter un agent virtuel de chat.
Implémenter un agent virtuel vocal.
Décrire les options pour stocker les paramètres et répondre aux demandes des utilisateurs.
Déployer un agent virtuel en production.
Identifier les meilleures pratiques pour la conception et le déploiement d’agents virtuels.
Identifier les aspects clés, tels que la sécurité et la conformité dans le contexte des centres de contact.

Prérequis

Avoir suivi un cours Google Cloud fundamentals ou avoir une expérience équivalente

Connaissance d’un langage de programmation tel que Python ou JavaScript

Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.

Public

Architectes conversationnels

Agent virtuel de centre de contact et développeurs d’applications
Directeurs d’activité

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 31 janvier 2024
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Bon à savoir

Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Formations modulables

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel comme en distanciel, en mode coaching individuel ou en groupe de 3 à 6 participants maximum.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
modules

Les Modules
de formation

Module1
Présentation de Contact Center AI

Définir ce qu’est l’IA du centre de contact (CCAI) et ce qu’elle peut faire pour les centres de contact.

Identifier chaque composant de l’architecture CCAI: reconnaissance vocale, Dialogflow, Synthèse vocale, aide aux agents et perspectives.
Décrire le rôle que joue chaque composant dans une solution CCAI.
Activités:
Quiz – Contact Center AI fundamentals
Module2
Expériences conversationnelles

Énumérer les principes de base d’une expérience conversationnelle.

Expliquer le rôle des agents virtuels de conversation dans une expérience de conversation.
Articuler comment STT (speech to text) peut déterminer la qualité d’une conversation expérience.
Démontrer et tester comment l’adaptation vocale peut améliorer la reconnaissance vocale l’exactitude de l’agent.
Reconnaître les différentes NLU (compréhension du langage naturel) et PNL (traitement du langage naturel) et le rôle qu’elles jouent dans la conversation sur les expériences.
Expliquer les différents éléments d’une conversation (intentions, entités, etc.).
Utiliser l’analyse des sentiments pour vous aider à obtenir une qualité supérieure expérience de conversation.
Améliorer les expériences de conversation en choisissant différentes voix TTS (Wavenet vs Standard).
Modifier la vitesse et la hauteur d’une voix synthétisée.
Décrire comment tirer parti de SSML pour modifier le ton et l’accentuation d’une synthèse passage.
Activités :
Quiz – Expériences conversationnelles
Module3
Principes de base de la création de conversations avec Dialogflow

Identifier les rôles des utilisateurs et leurs parcours.

Ecrire des personas pour les agents virtuels et les utilisateurs.
Modéliser les interactions utilisateur-agent.
Répertorier les éléments de base de l’interface utilisateur de Dialogflow.
Créer un agent virtuel pour gérer les parcours des utilisateurs identifiés.
Entraîner le modèle NLU via la console Dialogflow.
Définir et tester les intentions d’un agent de base.
Former l’agent à gérer les scénarios utilisateur attendus et inattendus.
Reconnaître les différents types d’entités et quand les utiliser.
Créer des entités.
Définir et tester des entités sur un agent de base.
Implémenter le remplissage des emplacements à l’aide de l’interface utilisateur de Dialogflow.
Décrire quand Mega Agent peut être utilisé.
Montrer comment ajouter un accès à une base de connaissances pour votre agent virtuel pour répondre aux questions des clients directement à partir d’une FAQ d’entreprise
Activités :
Quiz – Principes fondamentaux de DF: intentions et entités
Lab – Principes de base de DF: créer un agent de conversation virtuel de base qui utilise des intentions et entités
Lab – Création d’un connecteur de base de connaissances
Module4
Maintenir le contexte dans une conversation

Créer des intentions de suivi.

Reconnaître les scénarios dans lesquels le contexte doit être utilisé.
Identifier les statuts possibles d’un contexte (contexte actif ou inactif).
Implémenter des dialogues en utilisant des contextes d’entrée et de sortie.
Activités :
Quiz – Contexte
Lab – Contexte: ajouter à votre agent de chat virtuel en utilisant des contextes d’entrée et de sortie pour mapper des scénarios conversationnels plus complexes
Module5
Passer de l’agent de chat à l’agent vocal

Décrire deux façons qui font que le type de média modifie la conversation

Configurer la passerelle de téléphonie pour les tests
Tester un agent vocal de base
Modifier la voix de l’agent
Montrer comment les différents types de médias peuvent avoir des réponses différentes
Tenir compte des modifications nécessaires lors du passage à la production
Être conscient de l’intégration de la téléphonie pour la voix dans un environnement de production
Activités :
Quiz – Chat vs agent vocal.
Lab – Agent vocal: ajoutez de la voix à votre agent virtuel.
Module6
Agir avec satisfaction

Définir le rôle de la réalisation par rapport à l’IA du centre de contact.

Caractériser ce qui doit être collecté pour répondre à une demande.
Identifier les systèmes backend existants sur l’infrastructure client.
Utiliser Firestore pour stocker les mappages renvoyés par les fonctions.
Savoir que l’interaction avec le stockage des données des clients varie en fonction sur leurs entrepôts de données.
Mettre en œuvre l’exécution à l’aide de Cloud Functions.
Mettre en œuvre l’exécution en utilisant Python sur AppEngine.
Décrire l’utilisation d’Apigee pour le déploiement d’applications.
Activités:
Quiz – Réalisation
Lab – Fulfillment: Utilisation des fonctions cloud pour conserver et interroger les données d’une base de données
Module7
Test et journalisation

Déboguer un agent virtuel en testant la précision de l’intention.

Accomplir le débogage en testant les différentes fonctions et intégrations avec le backend systèmes via des appels API.
Implémenter le contrôle de version pour obtenir une collaboration plus évolutive.
Enregistrer les conversations à l’aide de Cloud Logging.
Reconnaître les façons dont les audits peuvent être effectués.
Activités :
Quiz – Test et journalisation
Lab – Journalisation: utilisez Cloud Logging pour déboguer le code de votre agent virtuel
Module8
Assistance intelligente pour les agents en direct

Reconnaitre les cas d’utilisation dans lesquels Agent Assist ajoute de la valeur.

Identifier, collecter et organiser des documents pour la construction de la base de connaissances.
Mettre en place des bases de connaissances.
Décrire le fonctionnement de FAQ Assist.
Décrire le fonctionnement de Document Assist.
Décrire le fonctionnement de l’interface utilisateur d’Agent Assist.
Décrire le fonctionnement de Dialogflow Assist.
Décrire le fonctionnement de Smart Reply.
Décrire le fonctionnement de l’extraction d’entités en temps réel.
Activités :
Quiz – Aider les agents à améliorer l’expérience client avec des bases de connaissances, réponses intelligentes et assistance documentaire
Module9
Dessin d’insights à partir d’enregistrements

Analysez les enregistrements audio à l’aide du Speech Analytics Framework (SAF).

Activités:
Lab : utiliser Speech Analytics Framework pour tirer des informations à partir des journaux du centre de contact
Module10
Intégration d’un agent virtuel avec des tiers

Utiliser l’API Dialogflow pour créer et modifier par programme l’agent virtuel.

Décrire les protocoles de connectivité: gRPC, REST, points de terminaison SIP et numéros de téléphone sur PSTN.
Remplacer la détection d’intention de tête existante sur les IVR par des intentions de Dialogflow.
Décrire l’intégration de l’agent virtuel avec l’Assistant Google.
Décriver l’intégration de l’agent virtuel avec les plates-formes de messagerie.
Décrire l’intégration de l’agent virtuel avec les plates-formes CRM (comme Salesforce et Zendesk).
Décrire l’intégration de l’agent virtuel avec les plates-formes de communication d’entreprise (comme Genesys, Avaya, Cisco et Twilio).
Expliquer la capacité des fournisseurs de téléphonie d’identifier l’appelant et comment cela peut modifier la conception de l’agent.
Incorporer les fonctionnalités IVR dans l’agent virtuel.
Activités :
Quiz – IVR Features
Quiz – Common platforms of integration
Quiz – Contact Center AI integration points
Module11
Gestion de l’environnement

Créer des versions brouillon et publiée de votre agent virtuel.

Créer des environnements dans lesquels votre agent virtuel sera publié.
Charger une version enregistrée de votre agent virtuel dans Draft.
Changer la version chargée dans un environnement.
Activités :
Quiz – Gestion de l’environnement
Travaux pratiques – Utilisez la fonction de gestion de l’environnement de Dialogflow pour déployer une version provisoire de votre agent virtuel dans un nouvel environnement
Module12
Méthodes de conformité aux réglementations fédérales

Décrire deux façons dont la sécurité peut être mise en œuvre sur un centre de contacts Intégration IA.

Identifier les mesures de conformité actuelles et les scénarios où la conformité est nécessaire.
Activités :
Quiz – Audit
Module13
Meilleures pratiques pour les agents virtuels

Convertir la correspondance de modèles et les arbres de décision en conception conversationnelle intelligente.

Reconnaître les situations qui nécessitent une escalade vers un agent humain.
Prendre en charge plusieurs plates-formes, appareils, langues et dialectes.
Utiliser les analyses intégrées de Diagflow pour évaluer l’intégrité de l’agent virtuel.
Effectuer la validation de l’agent via l’interface utilisateur de Dialogflow.
Surveiller les conversations et Agent Assist.
Instaurer un DevOps et un cadre de contrôle de version pour le développement d’agents et entretien.
Penser à activer la correction orthographique pour augmenter la précision de l’agent virtuel.
Activités :
Quiz – Best practices
Module14
Méthodologie de mise en œuvre de Google (partenaires uniquement)

Identifier les étapes de la méthodologie de mise en œuvre de Google.

Énumérer les activités clés de chaque étape de mise en œuvre.
Reconnaitre comment utiliser les ressources d’assistance de Google pour les partenaires.
Module15
Résumé du cours

Récapitulation de ce qui a été couvert pendant ce cours.

Les prochaines
sessions de formation

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08 juillet 2024
02 septembre 2024
21 octobre 2024
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