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Aperçu

La détection de répondeur automatique (AMD) permet à vos agents IA de détecter automatiquement lorsque les appels sortants atteignent une messagerie vocale au lieu d’une personne réelle. Lorsqu’une messagerie vocale est détectée, l’agent raccroche et enregistre le résultat, vous permettant de réessayer à différents moments pour maximiser les chances d’atteindre une personne réelle. Cette fonctionnalité critique empêche le gaspillage de temps d’agent à parler à des répondeurs et optimise l’efficacité de la campagne en concentrant les ressources sur les conversations en direct plutôt que sur les systèmes de messagerie vocale.
Appels téléphoniques uniquement : L’AMD s’applique aux appels téléphoniques via les connexions SIP/PSTN. Les conversations basées sur le web sans connexion téléphonique ne prennent pas en charge l’interaction DTMF.La configuration AMD est accessible lors de la création de campagne et des appels de test. L’AMD basée sur texte est toujours active. Vous pouvez optionnellement activer l’AMD basée sur ML comme module complémentaire pour une détection plus rapide (~1,5s contre 5-15s).

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Qu’est-ce que la détection de répondeur automatique ?

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Le défi

Lors d’appels sortants, vous rencontrez deux scénarios possibles : Scénario 1 : Réponse en direct 
Le téléphone sonne → Une personne répond → "Bonjour ?"
→ L'agent doit engager la conversation
→ Capacités complètes de l'agent nécessaires
Scénario 2 : Messagerie vocale 
Le téléphone sonne → Le système de messagerie vocale répond → "Vous avez joint Jean Dupont..."
→ L'agent doit raccrocher et réessayer plus tard
→ Ne pas perdre de temps avec le script de conversation complet
→ Ne pas créer d'interaction gênante en parlant par-dessus le message d'accueil de la messagerie vocale
Le problème : Comment l’agent sait-il quel scénario s’est produit ?

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Solution AMD

L’AMD analyse l’audio dans les premières secondes après la connexion de l’appel pour déterminer si un humain ou une machine a répondu : Processus de détection : 
1. L'appel se connecte
2. L'AMD analyse l'audio (0,5-3 secondes selon la méthode)
3. Classification : HUMAIN ou MACHINE
4. L'agent exécute le comportement approprié
Avantages :
  • Efficacité : Ne pas perdre de temps d’agent sur la messagerie vocale
  • Meilleur ciblage : Concentrer les tentatives de rappel sur différents moments pour atteindre une personne réelle
  • Taux de connexion plus élevés : Optimiser le timing d’appel basé sur les modèles de messagerie vocale
  • Meilleures analyses : Séparer “messagerie vocale atteinte” de “pas de réponse” dans les rapports

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Méthodes AMD

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Aperçu des types de détection

AMD basée sur texte

Détection basée sur mots-clés utilisant le transcripteur et le LLM - toujours active

AMD basée sur ML (optionnelle)

Reconnaissance de modèles rapide utilisant un réseau de neurones profonds - module complémentaire optionnel pour la vitesse

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AMD basée sur texte

Rôle : Couche de détection de base qui s’exécute toujours. Utilise le transcripteur et le LLM de votre agent pour identifier les mots-clés de messagerie vocale. Comment ça fonctionne : 
1. L'appel se connecte
2. Le pipeline vocal IA de l'agent (transcripteur) reçoit l'audio
3. L'agent attend que le premier tour/énoncé soit terminé (pause détectée)
4. Le LLM analyse la transcription pour des modèles de type messagerie vocale :
   - "Vous avez joint"
   - "Laissez un message"
   - "Pas disponible"
   - "Messagerie vocale"
   - "Après le bip"
5. Si messagerie vocale détectée → L'agent raccroche
6. Si personne réelle détectée → L'agent continue la conversation normale
Caractéristiques :
Plus lent : Attend que le tour/énoncé complet soit terminéDoit attendre que tout le message d’accueil de la messagerie vocale soit terminé (pause détectée), puis transcrire et analyser le texte complet. La détection typique se produit après 5-15+ secondes selon la longueur du message de messagerie vocale.Limitation : Les longs messages d’accueil de messagerie vocale signifient des temps d’attente plus longs avant la détectionIdéal pour : Campagnes où la précision est plus importante que la détection immédiate
Haute précision quand :
  • Messages d’accueil de messagerie vocale standards avec phrases courantes
  • Qualité audio claire
  • La langue de la messagerie vocale correspond à la langue du transcripteur
  • Environnements B2B avec des messages d’accueil professionnels
Ne détectera PAS :
  • Messages d’accueil de messagerie vocale dans des langues que le transcripteur ne supporte pas
  • Systèmes de messagerie vocale sans message d’accueil (juste des bips)
  • Indicateurs de messagerie vocale non verbaux
Précision plus faible quand :
  • Messages d’accueil personnalisés sans mots-clés standard
  • Messages d’accueil courts (“Salut, laissez un message” - très bref)
  • Mauvaise qualité audio ou bruit de fond
  • Bruit de fond interférant avec la transcription
Idéal pour :
  • Campagnes B2B - Les messageries vocales d’entreprise utilisent généralement un phrasé standard
  • Campagnes privilégiant la précision - Réduit les faux positifs en analysant le contexte complet de l’énoncé
  • Déploiements soucieux du budget - Coût de calcul plus faible
  • Marchés anglophones - Détection de mots-clés optimisée pour l’anglais
Exemples de scénarios :
  • Prospection commerciale vers des numéros de téléphone d’entreprise
  • Rappels de rendez-vous vers des lignes de bureau
  • Campagnes de qualification de prospects B2B
Peut avoir des difficultés avec :
  • Messages d’accueil de messagerie vocale personnels et créatifs (“Salut, c’est Mike, vous savez quoi faire”)
  • Messages d’accueil très courts
  • La langue de la messagerie vocale ne correspond pas à la langue du transcripteur
  • Messages d’accueil qui sonnent conversationnels (“Bonjour ? Bonjour ? Je plaisante, laissez un message”)
  • Musique ou bruit de fond dans le message d’accueil
Faux positifs : Un humain qui commence par “Vous avez joint…” pourrait être mal classéFaux négatifs : Une messagerie vocale sans mots-clés pourrait être classée comme humain

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AMD basée sur ML (module complémentaire optionnel)

Rôle : Couche de détection rapide optionnelle que vous pouvez activer pour la vitesse. Fonctionne en parallèle avec l’AMD basée sur texte. Comment ça fonctionne : 
1. L'appel se connecte
2. Réseau de neurones profonds (DNN) analyse l'audio en temps réel :
   - Modèles et cadence de parole
   - Modèles audio de messagerie vocale
   - Caractéristiques acoustiques
   - Timing et rythme
   - Indicateurs de parole naturelle vs enregistrée
3. Modèle entraîné sur des dizaines de milliers d'enregistrements audio
4. Classification : HUMAIN ou MACHINE
5. Détection indépendante de la langue
Caractéristiques :
Rapide : ~1,5 secondesIdentifie les réponses humaines en direct en 1,5 secondesBeaucoup plus rapide que l’AMD basée sur texte qui doit attendre l’énoncé complet
Très haute précision dans des conditions réellesPourquoi activer l’AMD basée sur ML :
  • Indépendante de la langue : Fonctionne dans toutes les langues (basée sur texte fonctionne seulement si la langue du transcripteur correspond)
  • Détecte la messagerie vocale avec bip uniquement : Attrape les systèmes de messagerie vocale sans message d’accueil (basée sur texte ne peut pas)
  • Gère les messages d’accueil créatifs : Détecte les messages d’accueil personnels/non standards sans mots-clés
  • Détection basée sur les modèles : Ne dépend pas de mots-clés de messagerie vocale spécifiques
  • Détection rapide : ~1,5 secondes contre 5-15+ secondes pour texte uniquement
  • Mieux pour les campagnes multilingues : Aucune configuration de langue nécessaire
Limitations :
  • Connexions extrêmement courtes (< 0,5 secondes d’audio)
  • Qualité audio très dégradée
Idéal pour :
  • Campagnes consommateur - Messageries vocales personnelles avec des messages d’accueil créatifs
  • Campagnes multilingues - Pas dépendant des mots-clés anglais
  • Campagnes axées sur la qualité - Quand la précision est plus importante que la vitesse
  • Marchés complexes - Numéros entreprise/personnels mixtes
Exemples de scénarios :
  • Appels de vente consommateur
  • Campagnes politiques
  • Collecte de fonds pour organisations à but non lucratif
  • Sensibilisation santé
  • Campagnes de support multilingues
Gère bien :
  • Messages d’accueil personnels créatifs
  • Messages d’accueil courts
  • Messageries vocales non anglaises
  • Messages d’accueil sans mots-clés standard
  • Musique ou effets sonores de fond
  • Messages d’accueil sonnant conversationnels naturels
Robuste à travers :
  • Différentes langues
  • Accents régionaux
  • Divers systèmes de messagerie vocale
  • Messages d’accueil personnalisés

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Comment fonctionne l’AMD

AMD basée sur texte (couche de base) :
  • Toujours active
  • Analyse la transcription pour les mots-clés de messagerie vocale
  • Attend l’énoncé complet (5-15+ secondes)
  • Plus conservateur - raccroche rarement sur des personnes réelles
AMD basée sur ML (module complémentaire optionnel) :
  • Vous pouvez optionnellement activer ceci pour une détection plus rapide
  • Analyse les modèles audio en ~1,5 secondes
  • Fonctionne en parallèle avec l’AMD basée sur texte
  • Plus rapide mais peut occasionnellement raccrocher sur des personnes réelles
Options de configuration : Basée sur texte uniquement (conservateur) :
  • Seule la détection basée sur texte est active
  • Détection plus lente (5-15+ secondes)
  • Raccroche rarement sur des personnes réelles
  • Compromis : Pourrait manquer certaines messageries vocales et leur parler
  • Idéal pour : Lorsque vous voulez éviter de raccrocher sur des personnes réelles à tout prix
Basée sur texte + Basée sur ML (rapide et recommandé) :
  • ML détecte en ~1,5 secondes
  • Basée sur texte valide en parallèle
  • Très haute précision
  • Compromis : Occasionnellement pourrait raccrocher sur une personne réelle
  • Idéal pour : Campagnes où parler à la messagerie vocale entraîne un coût supplémentaire
Lequel devriez-vous choisir ?Basée sur texte + Basée sur ML (recommandé) : Si parler à la messagerie vocale gaspille du temps et entraîne un coût supplémentaire, et que vous pouvez tolérer de raccrocher occasionnellement sur une personne réelle.Basée sur texte uniquement : Si raccrocher sur une vraie personne dans de rares occurrences est pire que le coût supplémentaire de parler à la messagerie vocale.

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Configuration de l’AMD

L’AMD peut être configurée à deux endroits :

Appels téléphoniques de test

Activez l’AMD lors des tests de votre agent avec des appels téléphoniques

Paramètres de campagne

Configurez l’AMD pour les campagnes sortantes

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Appels téléphoniques de test

Configurez l’AMD lors des tests de votre agent par téléphone :
Dialogue Tester l'agent montrant l'onglet Appel téléphonique sélectionné, section Paramètres d'appel avec les options de détection de répondeur automatique (AMD) incluant les onglets Basée sur texte et Basée sur ML, menu déroulant Du numéro pour sélectionner le numéro de téléphone, champ Vers le numéro avec numéro de téléphone de substitution, et bouton Démarrer l'appel téléphonique
Dialogue Tester l'agent montrant l'onglet Appel téléphonique sélectionné, section Paramètres d'appel avec les options de détection de répondeur automatique (AMD) incluant les onglets Basée sur texte et Basée sur ML, menu déroulant Du numéro pour sélectionner le numéro de téléphone, champ Vers le numéro avec numéro de téléphone de substitution, et bouton Démarrer l'appel téléphonique
1

Ouvrir l'agent

Allez à la page de votre AgentCliquez sur le bouton Appel de test
2

Sélectionner Appel téléphonique

Choisissez Appel téléphonique comme type de test
3

Configurer l'AMD

Trouvez le paramètre Détection de répondeur automatique (AMD)Choisissez entre :
  • Basée sur texte (par défaut) - Évite de raccrocher sur des personnes réelles à tout prix
  • Basée sur ML - Détection rapide (~1,5s) mais peut occasionnellement raccrocher sur des personnes réelles
4

Faire un appel de test

Sélectionnez votre numéro de départEntrez le numéro de destination (votre numéro de téléphone pour le test)Cliquez sur Démarrer l’appel téléphoniqueSi une messagerie vocale est détectée, l’agent raccrochera

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Paramètres de campagne

Configurez l’AMD pour les campagnes sortantes :
Dialogue Créer une campagne montrant le menu déroulant Détection de répondeur automatique (AMD) avec Basée sur texte sélectionné, champ Nom de campagne avec description, menu déroulant Agent pour sélectionner l'agent pour les appels de campagne, menu déroulant Numéro de téléphone pour sélectionner le numéro de téléphone sortant, section Heures d'ouverture montrant une disponibilité 24/7 avec statut Ouvert, boutons Annuler et Créer une campagne
Dialogue Créer une campagne montrant le menu déroulant Détection de répondeur automatique (AMD) avec Basée sur texte sélectionné, champ Nom de campagne avec description, menu déroulant Agent pour sélectionner l'agent pour les appels de campagne, menu déroulant Numéro de téléphone pour sélectionner le numéro de téléphone sortant, section Heures d'ouverture montrant une disponibilité 24/7 avec statut Ouvert, boutons Annuler et Créer une campagne
1

Création de campagne

Allez à la section CampagnesCliquez sur Créer une campagne
2

Sélectionner la stratégie AMD

Trouvez le menu déroulant Détection de répondeur automatique (AMD)Choisissez la stratégie de détection de messagerie vocale pour cette campagneSélectionnez l’une :
  • Basée sur texte - Évite de raccrocher sur des personnes réelles à tout prix (plus lent, 5-15s)
  • Basée sur ML - Détection rapide (~1,5s) mais peut occasionnellement raccrocher sur des personnes réelles
3

Terminer la configuration de campagne

Remplissez les autres champs requis :
  • Nom de campagne
  • Agent
  • Numéro de téléphone
Cliquez sur Créer une campagne
Modification des paramètres AMD pour les campagnes existantes :
  1. Naviguez vers l’onglet Paramètres de la campagne
  2. Localisez le menu déroulant Détection de répondeur automatique (AMD)
  3. Sélectionnez une stratégie différente (Basée sur texte ou Basée sur ML)
  4. Enregistrez les modifications
Modifier les paramètres AMD en milieu de campagne peut affecter la cohérence des analyses. Envisagez de créer une nouvelle campagne si vous devez tester A/B les configurations AMD.

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Comportement AMD

Lorsque l’AMD détecte une messagerie vocale, l’agent raccroche automatiquement et enregistre le résultat. L’appel est marqué comme MACHINE dans les analyses de campagne, vous permettant de planifier des rappels à différents moments pour augmenter les chances d’atteindre une personne réelle.

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Test de la configuration AMD

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Plan de test AMD

1

Tester l'AMD basée sur ML

Configuration :
  1. Configurez l’agent avec l’AMD basée sur ML activée
  2. Préparez un numéro de téléphone de test avec messagerie vocale
Test :
  1. Démarrez l’appel de test vers le numéro de messagerie vocale
  2. Laissez l’appel aller à la messagerie vocale
  3. Surveillez le comportement de l’agent
Validation :
  • L’agent raccroche en ~1,5 secondes
  • L’appel est marqué comme MACHINE dans les journaux
  • Aucune tentative de conversation avec le message d’accueil de la messagerie vocale
2

Tester l'AMD basée sur texte

Configuration :
  1. Configurez l’agent avec l’AMD basée sur texte uniquement
  2. Utilisez le même numéro de test de messagerie vocale
Test :
  1. Démarrez l’appel de test
  2. Laissez l’appel aller à la messagerie vocale avec message d’accueil standard
Validation :
  • L’agent attend le message d’accueil complet (5-15+ secondes)
  • L’agent raccroche après avoir détecté les mots-clés
  • L’appel est marqué comme MACHINE
3

Tester la détection de personne réelle

Configuration :
  1. Testez avec les deux méthodes AMD
  2. Répondez à l’appel personnellement
Test :
  1. Démarrez l’appel de test
  2. Répondez et dites “Bonjour ?”
  3. Vérifiez que l’agent continue la conversation normalement
Validation :
  • L’agent ne raccroche PAS
  • La conversation normale se poursuit
  • L’appel n’est PAS marqué comme MACHINE
4

Tester les cas limites

Scénarios à tester :Réponse silencieuse :
  • Répondez mais ne parlez pas
  • Vérifiez que l’AMD ne classe pas mal
Message d’accueil rapide :
  • Répondez avec un très bref “Salut”
  • Vérifiez que la conversation continue
Messagerie vocale sans mots-clés :
  • Testez avec message d’accueil non standard
  • Surveillez les performances ML vs basée sur texte
Messagerie vocale avec bip uniquement :
  • Système de messagerie vocale sans message d’accueil
  • Vérifiez que le basé sur ML détecte, le basé sur texte peut manquer

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Dépannage

Symptômes : Les performances ne correspondent pas aux attentesVérifier :
  • Examinez le paramètre AMD de la campagne
  • Comparez la vitesse de détection attendue vs réelle
  • Vérifiez les taux de faux positifs/négatifs dans les journaux
Solution :
  • Basculer entre Basée sur texte et Basée sur ML
  • Testez les deux méthodes avec vos modèles d’appel
  • Choisissez en fonction de votre priorité (vitesse vs conservateur)
Symptômes : Raccroche fréquemment sur des personnes réellesAnalyse :
  • Examinez les enregistrements d’appels des faux positifs
  • Vérifiez si l’AMD basée sur ML est trop agressive
  • Identifiez les modèles communs (bruit de fond, messages d’accueil spécifiques)
Solution :
  • Basculez vers l’AMD basée sur texte (plus conservateur)
  • Améliorez la qualité d’appel/réduisez le bruit de fond
  • Testez depuis différents numéros de téléphone
  • Contactez le support si persistant
Symptômes : L’agent parle fréquemment à la messagerie vocaleAnalyse :
  • Vérifiez si les messageries vocales ont des messages d’accueil non standards
  • Examinez si systèmes de messagerie vocale avec bip uniquement
  • Vérifiez que la langue du transcripteur correspond à la langue de la messagerie vocale
Solution :
  • Basculez vers l’AMD basée sur ML (meilleure pour les messages d’accueil non standards)
  • Le basé sur ML détecte les systèmes avec bip uniquement
  • Assurez-vous que l’agent parle la même langue que l’audience cible

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Prochaines étapes

Gestion de campagne

Créez et gérez des campagnes d’appels sortants

Analyses et rapports

Suivez les performances AMD et optimisez les campagnes

Instructions d'agent

Rédigez des invites efficaces pour la gestion d’appel

Heures d'ouverture

Configurez les heures d’appel optimales basées sur les données AMD