25 prompts IA que chaque agent de support devrait sauvegarder (2026)

Rédiger une réponse de premier contact pour un ticket concernant [TICKET_TOPIC].
1.  Accuser réception du problème spécifique de l'utilisateur : `[USER_ISSUE_SUMMARY]`.
2.  Confirmer la réception de leur ticket et fournir l'ID du ticket : `[TICKET_ID]`.
3.  Indiquer notre temps de réponse standard pour ce type de problème : `[RESPONSE_TIME_SLA]`.
4.  Si connu, mentionner le spécialiste ou l'équipe à laquelle il a été acheminé : `[ROUTED_TEAM]`.
5.  Garder un ton empathique et professionnel. Ne pas promettre de solution, seulement un suivi.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_t1_001",
"use_case": "Réponse de premier contact",
"variables": ["TICKET_TOPIC", "USER_ISSUE_SUMMARY", "TICKET_ID", "RESPONSE_TIME_SLA", "ROUTED_TEAM"],
"tone": "empathique, professionnel",
"constraints": "Ne pas promettre de solution."
}

La demande de l'utilisateur concernant `[TICKET_TOPIC]` manque d'informations clés.
Rédiger une réponse polie qui :
1.  Les remercie pour leur message.
2.  Indique clairement les informations spécifiques dont nous avons besoin pour procéder. Les lister sous forme de points :
*   `[REQUIRED_INFO_1]`
*   `[REQUIRED_INFO_2]`
*   `[REQUIRED_INFO_3]`
3.  Explique brièvement *pourquoi* nous avons besoin de ces informations (par exemple, « pour localiser votre compte », « pour reproduire l'erreur »).
4.  Les assure que leur ticket sera traité en priorité une fois les informations reçues.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_t1_002",
"use_case": "Demande d'informations",
"variables": ["TICKET_TOPIC", "REQUIRED_INFO_1", "REQUIRED_INFO_2", "REQUIRED_INFO_3"],
"tone": "utile, clair",
"constraints": "Expliquer le « pourquoi » de la demande."
}

Générer un guide étape par étape répondant à la question de l'utilisateur : `[USER_QUESTION]`.
L'utilisateur est sur le plan `[USER_PLAN_LEVEL]`.
1.  Commencer par une confirmation directe : « Oui, vous pouvez le faire. Voici les étapes : »
2.  Utiliser une liste numérotée pour les étapes.
3.  Référencer des éléments spécifiques de l'interface utilisateur par leur nom (par exemple, « Cliquer sur 'Paramètres' dans le tableau de bord principal »).
4.  Si disponible, lier à un article pertinent de la base de connaissances : `[KB_ARTICLE_URL]`.
5.  Terminer par une invitation à poser des questions complémentaires.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_t1_003",
"use_case": "Guide pratique",
"variables": ["USER_QUESTION", "USER_PLAN_LEVEL", "KB_ARTICLE_URL"],
"tone": "clair, instructif",
"constraints": "Utiliser une liste numérotée."
}

Nous venons de résoudre un problème à l'échelle du système : `[ISSUE_DESCRIPTION]`.
Rédiger un message proactif à un utilisateur qui a été affecté par ce problème.
1.  Référencer l'ID du ticket original : `[TICKET_ID]`.
2.  Indiquer brièvement que le problème qu'ils ont signalé devrait maintenant être résolu.
3.  Leur demander de confirmer si tout fonctionne comme prévu de leur côté.
4.  Fournir un lien direct où ils peuvent tester la correction : `[TESTING_URL]`.
5.  Les remercier pour leur patience.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_t1_004",
"use_case": "Mise à jour proactive de résolution",
"variables": ["ISSUE_DESCRIPTION", "TICKET_ID", "TESTING_URL"],
"tone": "proactif, utile",
"constraints": "Ne pas fermer le ticket automatiquement."
}

Générer un message de premier contact conforme qui intègre une divulgation IA.
L'utilisateur pose une question sur `[TICKET_TOPIC]`.
1.  Commencer par une divulgation claire, telle que « Vous interagissez avec un assistant IA de [COMPANY_NAME]. »
2.  Offrir une option immédiate pour escalader vers un agent humain (par exemple, « Vous pouvez demander à parler à un humain à tout moment. »).
3.  Ensuite, répondre à la requête initiale de l'utilisateur en fonction du contexte fourni.
4.  Garder l'ensemble du message concis et clair.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_t1_005",
"use_case": "Premier contact IA conforme",
"variables": ["COMPANY_NAME", "TICKET_TOPIC"],
"tone": "transparent, direct",
"constraints": "Doit inclure la divulgation et la voie d'escalade humaine au début."
}

L'utilisateur exprime une frustration significative concernant `[USER_ISSUE]`. Il nous a déjà contactés `[NUMBER_OF_CONTACTS]` fois.
Rédiger une réponse empathique qui :
1.  Utilise des phrases qui valident leurs sentiments (par exemple, « Je comprends à quel point cela doit être frustrant », « Vous avez raison d'être contrarié. »).
2.  S'excuse explicitement pour l'expérience négative, sans admettre de faute pour le problème sous-jacent. Exemple : « Je suis désolé pour les désagréments que cela a causés. »
3.  Résume le problème avec mes propres mots pour montrer que j'ai compris : `[PROBLEM_SUMMARY]`.
4.  Indique la prochaine action immédiate que je prends personnellement : `[AGENT_ACTION]`.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_deescalate_001",
"use_case": "Reconnaître la frustration",
"variables": ["USER_ISSUE", "NUMBER_OF_CONTACTS", "PROBLEM_SUMMARY", "AGENT_ACTION"],
"tone": "très empathique, validant, responsable",
"constraints": "S'excuser pour l'expérience, pas pour la cause profonde sauf confirmation."
}

Analyser la réponse d'agent suivante et la réécrire pour qu'elle soit plus empathique et moins robotique.
Réponse originale : `[ORIGINAL_RESPONSE]`
Situation de l'utilisateur : `[USER_SITUATION]`
Se concentrer sur :
1.  Remplacer le jargon d'entreprise par un langage simple.
2.  Ajouter une phrase qui reconnaît l'état émotionnel de l'utilisateur (par exemple, frustration, confusion).
3.  S'assurer que le message principal et toutes les instructions restent exacts.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_deescalate_002",
"use_case": "Amélioration du ton (Empathie)",
"variables": ["ORIGINAL_RESPONSE", "USER_SITUATION"],
"tone": "empathique, humain",
"constraints": "Ne pas modifier le contenu factuel de la réponse originale."
}

Rédiger une réponse informant un utilisateur que la fonctionnalité qu'il demande, `[REQUESTED_FEATURE]`, n'est pas actuellement disponible.
1.  Commencer par de l'empathie et de la validation (« C'est une excellente idée » ou « Je vois à quel point cela pourrait être utile »).
2.  Indiquer clairement mais délicatement que la fonctionnalité n'existe pas aujourd'hui.
3.  Proposer une solution de contournement viable si elle existe : `[WORKAROUND_STEPS]`. Si aucune solution de contournement n'existe, le préciser clairement.
4.  Expliquer que vous enregistrez officiellement leur demande auprès de l'équipe produit. Mentionner que leur feedback est précieux.
5.  Ne pas donner de calendrier ni promettre que cela sera développé.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_deescalate_003",
"use_case": "Annoncer une mauvaise nouvelle (Demande de fonctionnalité)",
"variables": ["REQUESTED_FEATURE", "WORKAROUND_STEPS"],
"tone": "empathique, honnête, utile",
"constraints": "Ne pas promettre une implémentation future ni fournir de calendrier."
}

L'utilisateur se plaint d'une mauvaise expérience avec un agent de support ou une interaction précédente. Leur référence est `[PREVIOUS_TICKET_ID]`.
Rédiger une réponse qui :
1.  S'excuse pour l'expérience précédente qui n'a pas répondu à leurs attentes.
2.  Ne blâme pas l'agent précédent. Se concentrer sur l'expérience de l'utilisateur.
3.  Prend en charge le problème maintenant. (« J'ai pris en charge ce ticket pour le mener à bien. »)
4.  Demande un bref résumé du problème non résolu pour s'assurer d'avoir le contexte complet, sans les faire tout répéter.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_deescalate_004",
"use_case": "Récupération de service",
"variables": ["PREVIOUS_TICKET_ID"],
"tone": "responsable, rassurant",
"constraints": "Ne pas attribuer de blâme à d'autres agents."
}

Les messages de l'utilisateur deviennent en colère, en majuscules et non constructifs.
Rédiger un message de « réinitialisation » court, ferme et professionnel.
1.  Reconnaître directement leur frustration.
2.  Indiquer votre objectif : « Mon objectif est de résoudre cela pour vous, mais j'ai besoin de votre aide pour y parvenir. »
3.  Réinitialiser la conversation en posant une question claire et spécifique qui fera avancer le problème. Exemple : « Pour continuer, pouvez-vous me fournir le numéro de facture de votre e-mail de confirmation ? »
4.  Éviter le langage émotionnel. Être un point d'ancrage calme.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_deescalate_005",
"use_case": "Réinitialisation de conversation",
"variables": [],
"tone": "calme, ferme, professionnel",
"constraints": "Être direct et se concentrer sur la prochaine étape unique."
}

Un utilisateur conteste un frais de `[CHARGE_AMOUNT]` le `[CHARGE_DATE]`.
Rédiger une explication claire.
1.  Référencer le numéro de facture ou de commande spécifique : `[INVOICE_ID]`.
2.  Détailler le frais en postes de la facture (par exemple, « Abonnement au plan Pro : $XX », « Frais de dépassement : $Y »).
3.  Lier aux conditions de service ou à la page de tarification pertinente qui explique ce frais : `[POLICY_URL]`.
4.  Utiliser un langage simple et direct. Éviter le jargon comptable.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_billing_001",
"use_case": "Expliquer un frais",
"variables": ["CHARGE_AMOUNT", "CHARGE_DATE", "INVOICE_ID", "POLICY_URL"],
"tone": "factuel, clair, transparent",
"constraints": "Référencer des postes spécifiques."
}

L'utilisateur est éligible à un remboursement pour `[PRODUCT/SERVICE]` conformément à notre politique.
Rédiger un message confirmant le remboursement.
1.  Indiquer clairement que le remboursement a été traité.
2.  Spécifier le montant remboursé : `[REFUND_AMOUNT]`.
3.  Les informer du temps qu'il faudra pour que les fonds apparaissent sur leur compte (par exemple, « 5-10 jours ouvrables »).
4.  Mentionner l'ID de transaction original pour leurs dossiers : `[TRANSACTION_ID]`.
5.  Terminer sur une note positive et utile.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_billing_002",
"use_case": "Traiter un remboursement",
"variables": ["PRODUCT/SERVICE", "REFUND_AMOUNT", "TRANSACTION_ID"],
"tone": "utile, efficace",
"constraints": "Être précis sur le montant et le calendrier."
}

Un utilisateur demande un remboursement pour `[PRODUCT/SERVICE]`, mais sa demande est en dehors de notre politique de remboursement car `[REASON_FOR_DENIAL]`.
Rédiger un refus ferme mais empathique.
1.  Accuser réception de leur demande et montrer que vous l'avez examinée.
2.  Indiquer clairement que la demande ne relève pas de la politique de remboursement.
3.  Expliquer brièvement et de manière neutre la règle de politique spécifique qui s'applique (par exemple, « Les remboursements ne sont disponibles que dans les 30 jours suivant l'achat. »).
4.  Lier à la page publique de la politique de remboursement : `[POLICY_URL]`.
5.  Si possible, offrir une alternative, telle qu'une réduction sur un futur achat ou un déclassement de plan. `[ALTERNATIVE_OFFER]`. Ne pas offrir cela si aucune n'est appropriée.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_billing_003",
"use_case": "Refuser un remboursement",
"variables": ["PRODUCT/SERVICE", "REASON_FOR_DENIAL", "POLICY_URL", "ALTERNATIVE_OFFER"],
"tone": "ferme, empathique, clair",
"constraints": "Ne pas s'excuser pour la politique. L'énoncer comme un fait."
}

En tant que responsable, j'ai approuvé une exception unique à notre politique pour cet utilisateur concernant `[POLICY_ISSUE]`.
Rédiger un message qui communique cela clairement.
1.  Indiquer que vous avez examiné leur situation spécifique.
2.  Indiquer clairement que vous faites une *exception unique*.
3.  Expliquer le résultat de l'exception (par exemple, « nous avons émis un remboursement complet », « nous avons prolongé votre essai »).
4.  Réitérer délicatement la politique standard pour gérer les attentes futures.
5.  Utiliser un ton positif, « heureux d'aider ».
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_billing_004",
"use_case": "Exception de politique",
"variables": ["POLICY_ISSUE"],
"tone": "gracieux, clair",
"constraints": "Doit utiliser l'expression « exception unique »."
}

Analyser la transcription de ticket de support suivante et la résumer en une seule paire Question-Réponse pour notre FAQ.
Transcription : `[TICKET_TRANSCRIPT]`
1.  **Question :** Reformuler le problème principal de l'utilisateur en une question claire et recherchable.
2.  **Réponse :** Rédiger une réponse concise, étape par étape, qui résout la question, basée sur la résolution finale du ticket.
3.  Supprimer toutes les informations personnellement identifiables (PII).
4.  Le résultat final doit être en langage simple, pas un récit du ticket.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_kb_001",
"use_case": "Ticket vers FAQ",
"variables": ["TICKET_TRANSCRIPT"],
"tone": "instructif, clair",
"constraints": "Le résultat doit être une seule paire Q&A. Pas de PII."
}

Analyser ces 5 tickets de support. Identifier un thème ou une question commune qui N'EST PAS traitée par nos articles de base de connaissances actuels.
Ticket 1 : `[TICKET_1_SUMMARY]`
Ticket 2 : `[TICKET_2_SUMMARY]`
Ticket 3 : `[TICKET_3_SUMMARY]`
Ticket 4 : `[TICKET_4_SUMMARY]`
Ticket 5 : `[TICKET_5_SUMMARY]`
Titres actuels de la BC : `[KB_TITLES_LIST]`
Produire une seule phrase décrivant la lacune de connaissances. Exemple : « Nous n'avons pas d'article expliquant comment s'intégrer à la nouvelle version de l'API X. »
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_kb_002",
"use_case": "Analyse des lacunes de la BC",
"variables": ["[TICKET_SUMMARIES]", "[KB_TITLES_LIST]"],
"tone": "analytique",
"constraints": "Produire une seule phrase."
}

Rédiger un nouvel article de base de connaissances basé sur les informations suivantes.
**Sujet :** `[ARTICLE_TOPIC]`
**Public cible :** `[AUDIENCE_DESCRIPTION]` (par exemple, « Nouveaux utilisateurs », « Développeurs »)
**Étapes clés/Informations à inclure :**
*   `[POINT_1]`
*   `[POINT_2]`
*   `[POINT_3]`
**Structure :**
1.  **Titre :** Un titre clair et orienté action.
2.  **Introduction :** Un résumé en une phrase de ce que l'article aide l'utilisateur à faire.
3.  **Prérequis :** Une liste à puces de tout ce dont l'utilisateur a besoin avant de commencer.
4.  **Étapes :** Une liste numérotée avec des instructions claires.
5.  **Dépannage/FAQ :** Une petite section avec 1-2 problèmes courants et leurs solutions.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_kb_003",
"use_case": "Rédiger un article de BC",
"variables": ["ARTICLE_TOPIC", "AUDIENCE_DESCRIPTION", "[POINTS]"],
"tone": "instructif, structuré",
"constraints": "Suivre exactement la structure spécifiée."
}

Réécrire l'article de base de connaissances suivant pour qu'il soit plus facilement découvrable par les moteurs de recherche et plus facile à parcourir pour les utilisateurs.
**Texte de l'article original :** `[ARTICLE_TEXT]`
**Mot-clé principal :** `[KEYWORD]`
**Instructions :**
1.  S'assurer que le mot-clé principal est dans le titre (H1) et au moins un sous-titre (H2).
2.  Diviser les longs paragraphes en paragraphes plus courts.
3.  Utiliser des listes à puces ou numérotées si nécessaire.
4.  Ajouter un résumé « TL;DR » ou « Dans cet article » en haut.
5.  Mettre en gras les termes clés pour la lisibilité.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_kb_004",
"use_case": "SEO et lisibilité de la BC",
"variables": ["ARTICLE_TEXT", "KEYWORD"],
"tone": "clair, lisible",
"constraints": "Améliorer la structure sans modifier le sens principal."
}

Évaluer la performance de l'agent dans la transcription de ticket suivante selon notre grille d'assurance qualité. Fournir une note de 1 à 5 pour chaque catégorie et une brève justification.
**Transcription :** `[TICKET_TRANSCRIPT]`
**Grille d'assurance qualité :**
1.  **Ouverture :** Était-elle personnalisée et rapide ?
2.  **Identification du problème :** L'agent a-t-il correctement identifié le vrai problème de l'utilisateur ?
3.  **Ton et empathie :** Le ton était-il approprié et empathique ?
4.  **Qualité de la solution :** La solution était-elle précise et bien expliquée ?
5.  **Clôture :** La clôture était-elle claire et a-t-elle confirmé la résolution ?
Produire au format tableau Markdown.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_qa_001",
"use_case": "Notation de ticket",
"variables": ["TICKET_TRANSCRIPT"],
"tone": "analytique, objectif",
"constraints": "Produire sous forme de tableau Markdown avec scores et justifications."
}

Examiner l'interaction d'agent suivante. Identifier la plus grande opportunité de coaching pour l'agent.
**Transcription :** `[TICKET_TRANSCRIPT]`
Se concentrer sur les comportements, pas sur la personnalité. Formuler l'opportunité de manière constructive.
Exemple de sortie : « L'agent aurait pu désamorcer la situation plus efficacement en validant la frustration du client dès le départ avant de passer à une solution. »
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_qa_002",
"use_case": "Identifier une opportunité de coaching",
"variables": ["TICKET_TRANSCRIPT"],
"tone": "constructif, analytique",
"constraints": "Identifier une opportunité principale."
}

Basé sur le ticket difficile ci-dessous, créer un scénario de jeu de rôle pour une session de formation.
**Résumé du ticket difficile :** `[TICKET_SUMMARY]`
**Sortie du scénario :**
1.  **Persona client :** Une brève description du client (par exemple, « Frustré, non technique, a déjà essayé de le réparer deux fois »).
2.  **Déclaration d'ouverture :** La phrase exacte que le « client » devrait utiliser pour commencer le jeu de rôle.
3.  **Le « rebondissement » :** L'information cachée ou le malentendu que l'agent doit découvrir.
4.  **Résultat souhaité :** À quoi ressemble une résolution réussie.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_qa_003",
"use_case": "Générer un scénario de formation",
"variables": ["TICKET_SUMMARY"],
"tone": "créatif, instructif",
"constraints": "Suivre la structure du scénario en 4 parties."
}

Créer une question de quiz à choix multiples basée sur ce ticket de support ambigu.
**Résumé du ticket :** `[TICKET_SUMMARY]`
**Instructions :**
1.  Poser une question « Quelle est la meilleure prochaine étape ? ».
2.  Fournir quatre options :
*   A - La réponse parfaite, conforme aux règles.
*   B - Une réponse plausible mais incorrecte.
*   C - Une réponse courante mais inefficace.
*   D - Une réponse qui viole la politique.
3.  Indiquer la bonne réponse et fournir une brève explication de pourquoi c'est le meilleur choix et pourquoi les autres sont incorrectes.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_qa_004",
"use_case": "Créer une question de quiz",
"variables": ["TICKET_SUMMARY"],
"tone": "éducatif",
"constraints": "Fournir 4 options distinctes et une explication détaillée."
}

Préparer un résumé concis de cette conversation pour une escalade vers un agent humain. L'agent est occupé et doit comprendre la situation en moins de 15 secondes.
**Transcription de la conversation :** `[CONVERSATION_TRANSCRIPT]`
**Le résumé doit inclure :**
1.  **Utilisateur :** `[USER_NAME_OR_ID]`
2.  **Problème :** Un résumé du problème en une phrase.
3.  **Historique :** Ce qui a été tenté jusqu'à présent (par exemple, « L'IA a suggéré de vider le cache, l'utilisateur dit que cela n'a pas fonctionné »).
4.  **État émotionnel de l'utilisateur :** (par exemple, « Calme », « Frustré », « Confus »).
5.  **Question spécifique à résoudre :** La question exacte à laquelle l'humain doit répondre.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_escalation_001",
"use_case": "Résumé d'escalade",
"variables": ["CONVERSATION_TRANSCRIPT", "USER_NAME_OR_ID"],
"tone": "concis, factuel",
"constraints": "Maximum 75 mots."
}

Analyser le brouillon de réponse suivant pour tout langage qui pourrait être considéré comme une promesse, une garantie, un aveu de faute ou une déclaration juridiquement contraignante.
**Brouillon de réponse :** `[DRAFT_RESPONSE]`
Si un langage sensible est trouvé, identifier la phrase spécifique et suggérer une alternative plus sûre.
Exemple de sortie :
-   **Phrase :** « Je garantis que cela résoudra votre problème. »
-   **Risque :** Crée une promesse que nous pourrions ne pas être en mesure de tenir.
-   **Suggestion :** « C'est la prochaine étape recommandée et elle résout le problème pour la plupart des utilisateurs. »
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_escalation_002",
"use_case": "Analyse du langage juridique",
"variables": ["DRAFT_RESPONSE"],
"tone": "analytique, averse au risque",
"constraints": "Identifier la phrase, le risque et la suggestion."
}

Examiner la conversation client suivante et masquer toutes les informations personnellement identifiables (PII) avant de l'envoyer à l'ingénierie dans le cadre d'un rapport de bug.
**Transcription originale :** `[ORIGINAL_TRANSCRIPT]`
**PII à masquer :**
- Noms
- Adresses e-mail
- Numéros de téléphone
- Adresses physiques
- Adresses IP
- Numéros de compte ou ID utilisateur
Remplacer chaque PII par un espace réservé comme `[REDACTED_EMAIL]` ou `[REDACTED_NAME]`. Préserver le reste du contenu et de la structure de la conversation.
```
**JSON Metadata :**
```json
{
"prompt_id": "cs_escalation_003",
"use_case": "Masquage de PII",
"variables": ["ORIGINAL_TRANSCRIPT"],
"tone": "neutre, technique",
"constraints": "Masquer uniquement les PII ; laisser tout autre texte intact."
}