02 — Stratégie de Setup Automation

1. Objectif métier

Choisir un niveau d’automatisation adapté au niveau de maturité de l’équipe, au volume de demandes et au risque métier acceptable.

Principe directeur Wasel :

démarrer en workflow,
mesurer sur conversations réelles,
évoluer par paliers,
garder un plan de retour arrière clair.

Objectif final:

plus de vitesse sans perte de qualité client,
moins d’oubli opérationnel,
gouvernance stable entre admin et opérateurs.

2. Qui utilise ce module (admin/operator)

admin: décide le mode actif, fixe les critères de passage et de rollback, arbitre les priorités.
operator: remonte les écarts terrain, valide si le mode choisi reste tenable en production.

Rythme recommandé:

revue hebdomadaire courte (30 min) avec décisions tracées.

3. Prérequis

Avant de choisir un mode, vérifier:

type d’activité confirmé (services, restaurant, ecommerce),
rôles équipe clairs,
règles de reprise humaine définies,
contenus de base prêts (FAQ, réponses standards, cas sensibles),
indicateurs simples suivis chaque semaine.

Préparer ces métriques minimales:

délai moyen de première réponse,
taux de conversations reprises par un humain,
taux d’erreurs ou de correction,
volume quotidien par plage horaire.

4. Procédure pas-à-pas (orientée actions produit)

Démarrer en workflow (mode par défaut).

C’est le meilleur équilibre sécurité/efficacité pour un lancement.

Segmenter les demandes en deux familles.

Faible risque: FAQ, infos horaires, demandes répétitives.
Risque élevé: litiges, remboursements, cas sensibles ou ambigus.

Définir les règles de bascule humaine.

Qui reprend, sous quel délai, dans quels cas.
Éviter toute zone grise sur la responsabilité.

Mesurer 1 à 2 semaines sans changer de mode.

Observer la charge réelle opérateur.
Observer les points de friction clients.

Choisir le palier suivant selon preuves terrain.

welcome_only si priorité au contrôle humain.
ai_assistant si base FAQ et supervision sont stables.
ai_full seulement si qualité robuste et monitoring en place.

Définir les conditions de retour arrière avant toute montée.

Exemple: hausse brutale d’erreurs, surcharge opérateur, insatisfaction client.

Communiquer la décision à toute l’équipe.

Date de changement,
périmètre,
responsable de suivi.

Revoir les résultats après 7 jours.

Conserver, ajuster, ou revenir au mode précédent.

5. Scénarios concrets (minimum 2)

Scénario A (Services):
- Semaine 1-2 en workflow.
- Activation ai_assistant uniquement sur FAQ de premier niveau.
- Cas sensibles gardés en reprise humaine.
Scénario B (Restaurant):
- workflow en journée.
- welcome_only activé pendant pics soir/week-end.
- Retour à workflow dès stabilisation équipe.
Scénario C (E-commerce):
- workflow pour suivi commande et questions produit.
- ai_assistant après stabilisation de la base de réponses.
- ai_full non envisagé avant preuves solides sur volume/qualité.

6. Erreurs fréquentes et résolution

Erreur: passer directement à un mode trop autonome.
Résolution: revenir en workflow, corriger contenu/process, retester.
Erreur: confondre off et welcome_only.
Résolution:
- off = aucun automatisme,
- welcome_only = accueil automatique puis humain.
Erreur: basculer de mode sans critères objectifs.
Résolution: imposer une grille décisionnelle chiffrée hebdomadaire.
Erreur: multiplier les changements en même temps.
Résolution: changer un seul levier par cycle de 7 jours.

7. Bonnes pratiques et limites

Toujours décider sur des données réelles, pas sur impression.
Prévenir les opérateurs avant chaque changement.
Conserver un registre des décisions de mode et leurs impacts.
Tester d’abord sur un périmètre réduit puis élargir.

Limites:

les modes avancés demandent une maintenance continue des contenus,
sans supervision active, la qualité peut se dégrader silencieusement,
la meilleure stratégie n’est pas la plus “automatique”, mais la plus maîtrisée.

8. Référence rapide (champs/statuts/modes)

Matrice des modes:

Mode	Usage recommandé	Avantages	Risques principaux
`off`	exploitation 100% humaine temporaire	contrôle total	charge opérateur élevée
`welcome_only`	phase prudente / pics	accueil immédiat	peu de gain d’automatisation
`workflow`	mode standard par défaut	stable, prévisible, pilotable	nécessite discipline des règles
`ai_assistant`	équipe mature + supervision	gain de vitesse sur cas répétitifs	dérive possible sans relecture
`ai_full`	contexte très maîtrisé	automatisation maximale	impact fort si qualité insuffisante

Grille décisionnelle par activité:

Activité	Point de départ	Passage recommandé	Conditions minimales
Services	`workflow`	`ai_assistant` ciblé	FAQ stable + reprise humaine fluide
Restaurant	`workflow`	`welcome_only` en pic puis `ai_assistant` progressif	charge horaire maîtrisée
E-commerce	`workflow`	`ai_assistant` sur demandes répétitives	qualité réponses + suivi erreurs