Routage de 72 tickets de support synthétiques : Jev a obtenu 93 % pour le département, 85 % pour l'urgence et 99 % pour la détection de remboursement ; Laya a obtenu 58 %, 63 % et 74 %, ne reconnaissant qu'1 ticket de sécurité sur 12.
Then I tried something much narrower: route 72 synthetic support tickets. Jev got 93% for department, 85% for urgency and 99% for refund detection. Laya managed 58%, 63% and 74%. Worse, it recognized only 1 of 12 safety tickets.
L'auteur partage un retour d'expérience sur Jev : cela semblait délicat au début, mais tout s'est éclairé en le comprenant comme « ne pas laisser l'IA écrire le texte ». En prenant le traitement des demandes comme exemple, l'approche classique consiste à tout confier à GPT ou Claude pour analyse, alors que Jev adopte une approche différente.
Le prototype utilise l'IA pour estimer l'hésitation ou l'intérêt à partir des mouvements du curseur ou de l'arrêt avant le clic, en observant le comportement du client et en complétant les explications ou en suggérant des comparaisons.
L'auteur a créé une démo de service client en temps réel pour le e-commerce avec Jev et gpt-live-1, qui suggère instantanément des produits recommandés en fonction de la parole de l'utilisateur pendant la conversation, offrant une excellente expérience.
