Très bien. Voici une proposition de structure de slide deck claire, didactique et professionnelle pour former une audience de Product Managers à l’écriture d’un SOP (Standard Operating Procedure) pour documenter un workflow métier axé sur la data.

🎯 Titre de la Présentation¶

"Comment écrire un SOP efficace pour documenter un workflow data métier"

Slide 1 — Introduction¶

Objectifs de la session

• Comprendre l'importance des SOP dans les workflows data.
• Apprendre à structurer un SOP clair et exploitable.
• Savoir quelles informations collecter pour bien documenter un processus.
• Mettre en pratique avec un cas d’usage concret.

Slide 2 — Qu’est-ce qu’un SOP ?¶

Définition : Un SOP (Standard Operating Procedure) est un document qui décrit, étape par étape, comment exécuter un processus spécifique de façon standardisée, reproductible et mesurable.

Utilité pour les Product Managers :

• Alignement entre équipes tech et business.
• Documentation claire des flux de données.
• Meilleure scalabilité des processus.

Slide 3 — Quand écrire un SOP ?¶

• Mise en place d’un nouveau processus data (pipeline, reporting, synchronisation, etc.)
• Transmission de connaissances à d’autres équipes.
• Automatisation ou audit d’un processus existant.
• Intégration de nouveaux outils (CRM, ERP, Data Warehouse...).

Slide 4 — Éléments essentiels à collecter avant d’écrire un SOP¶

1. Objectif métier du processus

• Pourquoi ce flux existe-t-il ?
• Quels KPIs ou décisions impacte-t-il ?

2. Acteurs impliqués

• Data Analyst, Data Engineer, Product Manager, Ops, etc.

3. Sources de données

• CRM, ERP, outils internes, APIs externes, etc.

4. Fréquence d’exécution

• Temps réel, quotidien, hebdomadaire, ad hoc ?

5. Outils et plateformes utilisées

• Airflow, Looker, BigQuery, Salesforce, Zapier, etc.

6. Points de décision ou validations

• Requiert-il une validation manuelle ? À quelle étape ?

Slide 5 — Structure type d’un SOP¶

Slide 6 — Exemple de Processus Data à documenter¶

Cas : Envoi quotidien d’un rapport de performance des ventes

1. Extraction des données CRM (Salesforce).
2. Nettoyage via pipeline Airflow.
3. Calcul d’indicateurs (CAC, conversion).
4. Génération d’un dashboard Looker.
5. Envoi automatique par email aux stakeholders.

Slide 7 — Exemple d’étapes dans la section “Processus”¶

1. [Automatique] Lancement du DAG Airflow tous les jours à 6h.
2. [Technique] Requête SQL dans BigQuery pour extraire les données brutes.
3. [Transform] Application des règles de nettoyage.
4. [Calcul] Agrégation et enrichissement des données.
5. [Business] Vérification manuelle des résultats (PM / Data Analyst).
6. [Automatique] Diffusion du rapport.

Slide 8 — Bonnes pratiques de rédaction¶

✅ Utiliser un vocabulaire simple et direct ✅ Décrire les décisions métier autant que les étapes techniques ✅ Indiquer qui valide et à quel moment ✅ Ajouter des captures d’écran ou liens utiles ✅ Générer un diagramme du processus (Graphviz ou autre)

Slide 9 — Exemple de Diagramme Workflow¶

📌 Utiliser des formes différentes pour les décisions, les tâches, les start/end 📌 Colorer les étapes automatiques vs manuelles

(Ajouter ici un diagramme exemple que je peux générer si tu me donnes un use case concret)

Slide 10 — Outils utiles pour créer et maintenir un SOP¶

• Notion / Confluence / Google Docs (rédaction)
• Lucidchart / Draw.io / Whimsical (diagrammes)
• Git / Wiki interne / Sharepoint (stockage versionné)
• GPT ou assistants IA (structuration initiale)

Slide 11 — Conclusion¶

• Un SOP bien rédigé réduit la dette opérationnelle.
• Il améliore la collaboration entre équipes produit et data.
• C’est un outil fondamental pour la qualité, la conformité et la scalabilité.

Souhaites-tu que je t’aide à créer un exemple de SOP complet (texte + diagramme) basé sur un cas métier data à intégrer à ce slide deck ?

Parfait, avec les éléments que tu as fournis (objectif de formation, usage des IA dans les workflows, cas d’usage support client), je te propose un slide deck structuré qui couvre :

• La méthodologie SOP classique,
• L’intégration des agents IA dans les workflows,
• Les éléments clés à documenter,
• Et un exemple illustratif concret : gestion automatisée d’un canal support par IA.

🎓 Slide Deck — "Rédiger un SOP pour un workflow data augmenté par l’IA"¶

Slide 1 — Titre & Objectif¶

Titre : Rédiger un SOP pour analyser et documenter un workflow data avec IA

Objectifs de la session :

• Comprendre la structure d’un SOP.
• Identifier les données et décisions critiques.
• Intégrer les tâches IA simples et complexes dans un processus.
• Appliquer sur un cas support client IA.

Slide 2 — Pourquoi un SOP est essentiel pour les Product Managers¶

• Clarifie le fonctionnement d’un processus métier data.
• Facilite l’alignement entre équipes produit, tech et support.
• Permet d’auditer et d’améliorer un workflow.
• Fondamentale pour intégrer des agents IA dans un cadre contrôlé.

Slide 3 — Structure type d’un SOP data augmenté par IA¶

Slide 4 — Tâches IA : simples vs complexes¶

Source : Understanding AI Agents in MFO

Slide 5 — Exemple de cas : support@mycompany.com¶

Objectif : Automatiser la gestion des emails entrants via IA pour soulager l’équipe support.

Étapes clés du workflow :¶

1. Réception email sur support@mycompany.com.
2. Transcription / Extraction IA : sujet, sentiment, entités (produit, client...).
3. Classification IA : type de demande, urgence.

4. Décision Agent IA :

5. Créer un ticket ?

6. Assigner à un humain ?
7. Répondre automatiquement via le chatbot ?
8. Création et suivi dans l’outil interne de support.

Slide 6 — Diagramme conceptuel du workflow (à venir)¶

(Ajout d’un diagramme illustrant étapes, décisions, IA, humains — à générer juste après)

Slide 7 — Comment documenter ce workflow dans un SOP ?¶

Exemple d’entrée dans le Processus du SOP :

3.2 — Classification du mail
Responsable : IA (LLM simple)
- Appel au modèle pour classifier la nature du message (incident, bug, question commerciale).
- Enrichissement avec tags (produit, client).
- Stockage du résultat dans le data warehouse.

3.3 — Décision : actionner ou non un ticket
Responsable : Agent IA
- Si urgence = élevée ou demande technique => création de ticket.
- Sinon, transmission au chatbot IA avec réponse générée.

Slide 8 — Bonnes pratiques IA + SOP¶

✅ Spécifie qui (humain ou IA) est responsable de chaque étape ✅ Documente le comportement attendu de l’agent IA ✅ Ajoute des logs, outputs typiques, cas d’erreur possibles ✅ Décris les données d’entrée/sortie pour chaque appel IA ✅ Inclut les conditions d’escalade vers un humain

Slide 9 — Intégration MFO : patterns IA possibles¶

Source : Understanding AI Agents in MFO

Slide 10 — Conclusion¶

• Un bon SOP permet de combiner automatisation et supervision humaine.
• L’IA ne remplace pas, elle augmente les équipes.
• Documenter, c’est rendre le système auditable, évolutif et scalable.

Slide 11 — (Optionnel) Bonus : SOP complet + Diagramme pour ce cas¶

Voici un SOP complet rédigé sous forme de slides, prêt à être intégré dans ton deck de présentation. Il est basé sur le cas du workflow de traitement des emails support client avec intégration IA et agents IA, et chaque "slide" correspond à une section typique d’un SOP professionnel.

🎯 Titre de la Présentation¶

"Comment écrire un SOP efficace pour documenter un workflow data métier"

Slide 1 — Introduction¶

Objectifs de la session

• Comprendre l'importance des SOP dans les workflows data.
• Apprendre à structurer un SOP clair et exploitable.
• Savoir quelles informations collecter pour bien documenter un processus.
• Mettre en pratique avec un cas d’usage concret.

Slide 2 — Qu’est-ce qu’un SOP ?¶

Définition : Un SOP (Standard Operating Procedure) est un document qui décrit, étape par étape, comment exécuter un processus spécifique de façon standardisée, reproductible et mesurable.

Utilité pour les Product Managers :

• Alignement entre équipes tech et business.
• Documentation claire des flux de données.
• Meilleure scalabilité des processus.

Slide 3 — Quand écrire un SOP ?¶

• Mise en place d’un nouveau processus data (pipeline, reporting, synchronisation, etc.)
• Transmission de connaissances à d’autres équipes.
• Automatisation ou audit d’un processus existant.
• Intégration de nouveaux outils (CRM, ERP, Data Warehouse...).

Slide 2 — Pourquoi un SOP est essentiel pour les Product Managers¶

• Clarifie le fonctionnement d’un processus métier data.
• Facilite l’alignement entre équipes produit, tech et support.
• Permet d’auditer et d’améliorer un workflow.
• Fondamentale pour intégrer des agents IA dans un cadre contrôlé.

🎞️ Exemple — Traitement automatisé des emails support avec IA¶

Slide SOP 1 — Overview / Introduction¶

Titre du SOP : Traitement automatisé des emails entrants pour support@mycompany.com

Objectif : Décrire les étapes du workflow permettant d’analyser, classifier et traiter automatiquement les emails clients avec des agents IA pour réduire la charge humaine sur les tickets simples ou répétitifs.

Slide SOP 2 — Scope¶

Inclus dans ce SOP :

• Emails entrants reçus sur support@mycompany.com.
• Traitement IA (analyse, classification, réponse).
• Création automatique ou semi-automatique de tickets support.
• Synchronisation avec la plateforme interne de gestion (ex. Zendesk, Freshdesk).

Exclus :

• Traitement des canaux chat ou téléphone.
• Réclamations juridiques ou litiges commerciaux (escaladés directement).

Slide SOP 3 — Responsabilités¶

Slide SOP 4 — Requirements¶

Accès et ressources nécessaires :

• Accès à la boîte mail support@mycompany.com via API.

• Clés API pour :

• Modèle IA (LLM)

• Agent IA orchestrateur (ex : MFO)
• Plateforme support interne
• Base de données des tickets existants pour enrichir le contexte.
• Fichiers de configuration pour l'escalade (types d’incidents, seuils).

Slide 3 — Structure type d’un SOP data augmenté par IA¶

Slide 4 — Tâches IA : simples vs complexes¶

Source : Understanding AI Agents in MFO

Slide 5 — Exemple de cas : support@mycompany.com¶

Objectif : Automatiser la gestion des emails entrants via IA pour soulager l’équipe support.

Étapes clés du workflow :¶

1. Réception email sur support@mycompany.com.
2. Transcription / Extraction IA : sujet, sentiment, entités (produit, client...).
3. Classification IA : type de demande, urgence.

4. Décision Agent IA :

5. Créer un ticket ?

6. Assigner à un humain ?
7. Répondre automatiquement via le chatbot ?
8. Création et suivi dans l’outil interne de support.

Slide SOP 5 — Processus (1/3) : Analyse initiale¶

1. [Automatique] L’email est reçu via webhook.

2. [LLM simple] Extraction :

3. Sujet, corps, langue, ton, sentiment

4. Entités : nom client, produit, numéro de commande
5. [LLM simple] Résumé du contenu (300 caractères max)
6. [Log] Toutes les extractions sont archivées dans le data warehouse

Slide SOP 6 — Processus (2/3) : Classification et décision IA¶

1. [LLM simple] Classification par catégorie (incident, bug, question produit, retour client…)

2. [Agent IA] Prise de décision :

3. Créer un ticket directement ?

4. Répondre automatiquement via chatbot ?
5. Escalader à un humain ?
6. [Log] Décision enregistrée avec horodatage et justification

Slide SOP 7 — Processus (3/3) : Exécution¶

1. [Agent IA] En fonction de la décision :

2. 📩 Génération automatique d'une réponse IA (via template personnalisé)

3. 🧾 Création d’un ticket support dans la plateforme (via API)
4. 👤 Envoi à l’équipe humaine avec résumé priorisé
5. [Suivi] Ajout d’un identifiant de tracking dans le CRM ou le dashboard client

Slide SOP 8 — Gestion des erreurs et supervision¶

Si l’IA échoue à classifier ou répondre :

• Cas redirigé vers un humain avec une alerte ⚠️
• Journalisation complète de l'échec pour entraînement futur
• Possibilité de correction manuelle et réinjection

Slide 10 — Conclusion¶

• Un bon SOP permet de combiner automatisation et supervision humaine.
• L’IA ne remplace pas, elle augmente les équipes.
• Documenter, c’est rendre le système auditable, évolutif et scalable.

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🎯 Presentation Title¶

‘How to write an effective SOP to document a business data workflow’

Slide 1 — Introduction¶

Session objectives

• Understand the importance of SOPs in data workflows.
• Learn how to structure a clear and usable SOP.
• Know what information to collect to properly document a process.
• Put it into practice with a concrete use case.

Slide 2 — What is an SOP?¶

Definition: An SOP (Standard Operating Procedure) is a document that describes, step by step, how to execute a specific process in a standardised, reproducible and measurable way.

Usefulness for Product Managers:

• Alignment between tech and business teams.
• Clear documentation of data flows.
• Better process scalability.

Slide 3 — When to write an SOP?¶

• Implementation of a new data process (pipeline, reporting, synchronisation, etc.)
• Knowledge transfer to other teams.
• Automation or audit of an existing process.
• Integrating new tools (CRM, ERP, data warehouse, etc.).

Slide 2 — Why SOPs are essential for Product Managers¶

• Clarifies how a data business process works.
• Facilitates alignment between product, tech and support teams.
• Enables workflow auditing and improvement.
• Fundamental for integrating AI agents into a controlled framework.

🎞️ Example — Automated processing of support emails with AI¶

SOP Slide 1 — Overview / Introduction¶

SOP title: Automated processing of incoming emails for support@mycompany.com

Objective: Describe the workflow steps for automatically analysing, classifying and processing customer emails with AI agents to reduce the human workload on simple or repetitive tickets.

SOP Slide 2 — Scope¶

Included in this SOP:

• Incoming emails received at support@mycompany.com.
• AI processing (analysis, classification, response).
• Automatic or semi-automatic creation of support tickets.
• Synchronisation with the internal management platform (e.g. Zendesk, Freshdesk).

Excluded:

• Processing of chat or telephone channels.
• Legal complaints or commercial disputes (escalated directly).

SOP Slide 3 — Responsibilities¶

Slide SOP 4 — Requirements¶

Access and resources required:

• Access to the support@mycompany.com mailbox via API.

• API keys for:

• AI model (LLM)

• AI orchestrator agent (e.g. MFO)
• Internal support platform
• Database of existing tickets to enrich the context.
• Configuration files for escalation (incident types, thresholds).

Slide 3 — Typical structure of an AI-augmented SOP¶

Slide 4 — AI tasks: simple vs complex¶

Source: Understanding AI Agents in MFO

Slide 5 — Case study: support@mycompany.com¶

Objective: Automate the management of incoming emails via AI to reduce the workload of the support team.

Key steps in the workflow:¶

1. Email reception on support@mycompany.com.
2. AI transcription/extraction: subject, sentiment, entities (product, customer, etc.).
3. AI classification: type of request, urgency.

4. AI agent decision:

5. Create a ticket?

6. Assign to a human?
7. Respond automatically via chatbot?
8. Creation and follow-up in the internal support tool.

SOP Slide 5 — Process (1/3): Initial analysis¶

1. [Automatic] The email is received via webhook.

2. [Simple LLM] Extraction:

3. Subject, body, language, tone, sentiment

4. Entities: customer name, product, order number
5. [Simple LLM] Summary of content (300 characters max)
6. [Log] All extractions are archived in the data warehouse

Slide SOP 6 — Process (2/3): Classification and AI decision¶

1. [Simple LLM] Classification by category (incident, bug, product question, customer feedback, etc.)

2. [AI agent] Decision-making:

3. Create a ticket directly?

4. Respond automatically via chatbot?
5. Escalate to a human?
6. [Log] Decision recorded with timestamp and justification

SOP Slide 7 — Process (3/3): Execution¶

1. [AI agent] Depending on the decision:

2. 📩 Automatic generation of an AI response (via customised template)

3. 🧾 Creation of a support ticket in the platform (via API)
4. 👤 Send to the human team with prioritised summary
5. [Follow-up] Add a tracking ID to the CRM or customer dashboard

SOP Slide 8 — Error management and supervision¶

If the AI fails to classify or respond:

• Case redirected to a human with an alert ⚠️
• Complete logging of the failure for future training
• Option for manual correction and re-entry

Slide 10 — Conclusion¶

• A good SOP allows you to combine automation and human supervision.
• AI does not replace, it enhances teams.
• Documentation makes the system auditable, scalable and adaptable.

LINKEDIN POST

🔍 ‘Have you ever seen an AI workflow that works... but no one can explain how?’ 📉 What if the real magic was writing the documentation before running the scripts?

I help PMs and product teams structure their data + AI processes.

And one thing comes up all the time: 👉 A workflow is born in Notion, turns into a Python script, becomes a shaky Zapier, then ends up in a dashboard... but the documentation comes after the fact.

💥 The result:

Misclassified support tickets

AI that ‘does its best’ without anyone knowing how

And product teams disconnected from the actual process

🧠 What's the game changer? Write an SOP upstream.

Not a complicated document. Not 20 technical pages.

Just a clear, structured SOP in slide format to document:

The actors (humans + AI agents)

The steps (simple LLM vs complex decisions)

Error cases

And above all... the business requirements before coding.

📌 Example? 👉 I've published a complete deck: ‘How to write an effective SOP to document a business data workflow (with AI agents)’ 🎯 It takes the case of an automated support account (incoming emails → AI → tickets). A process that seems magical... until you describe it step by step.

And guess what? 👉 Involving PMs upstream in the SOP writing process means getting them to speak clearly. And that's often when the real business logic emerges. ✨ And that's when AI becomes readable, testable and manageable.

📤 If you work with product and data teams: Stop doing the documentation ‘after’. Start by formalising the need. Your AI will be all the better for it ✨

I'll send you the deck if you want to adapt it to your projects 👇

productmanagement #aiworkflow #sop #dataprocessing #promptdesign #aiforops #productdesign¶

🔍 « Avez-vous déjà vu un workflow IA qui fonctionne... mais dont personne ne peut expliquer le fonctionnement ? » 📉 Et si la vraie magie résidait dans la rédaction de la documentation avant l'exécution des scripts ?

J'aide les chefs de projet et les équipes produit à structurer leurs données et leurs processus IA.

Et une chose revient sans cesse : 👉 Un workflow naît dans Notion, se transforme en script Python, devient un Zapier instable, puis aboutit dans un tableau de bord... mais la documentation arrive après coup.

💥 Résultat :

Des tickets d'assistance mal classés

Une IA qui « fait de son mieux » sans que personne ne sache comment

Et des équipes produit déconnectées du processus réel

🧠 Comment changer la donne ? Rédigez une procédure opérationnelle standard en amont.

Pas un document compliqué. Pas 20 pages techniques.

Juste une SOP claire et structurée sous forme de diapositives pour documenter :

Les acteurs (humains + agents IA)

Les étapes (LLM simples vs décisions complexes)

Les cas d'erreur

Et surtout... les exigences commerciales avant le codage.

📌 Un exemple ? 👉 J'ai publié une présentation complète : « Comment rédiger une SOP efficace pour documenter un workflow de données commerciales (avec des agents IA) » 🎯 Elle prend l'exemple d'un compte d'assistance automatisé (e-mails entrants → IA → tickets). Un processus qui semble magique... jusqu'à ce que vous le décriviez étape par étape.

Et devinez quoi ? 👉 Impliquer les chefs de projet en amont dans le processus de rédaction de la SOP les oblige à s'exprimer clairement. Et c'est souvent à ce moment-là que la véritable logique métier émerge. ✨ C'est alors que l'IA devient lisible, testable et gérable.

📤 Si vous travaillez avec des équipes produit et données : Arrêtez de faire la documentation « après ». Commencez par formaliser le besoin. Votre IA n'en sera que meilleure ✨

Je vous enverrai le deck si vous souhaitez l'adapter à vos projets 👇

productmanagement #aiworkflow #sop #dataprocessing #promptdesign #aiforops #productdesign¶

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🎯 Titre de la présentation¶

« Comment rédiger une SOP efficace pour documenter un workflow de données métier »

Diapositive 1 — Introduction¶

Objectifs de la session

• Comprendre l'importance des SOP dans les workflows de données.
• Apprendre à structurer une SOP claire et utilisable.
• Savoir quelles informations collecter pour documenter correctement un processus.
• Mettre en pratique ces connaissances à l'aide d'un cas d'utilisation concret.

Diapositive 2 — Qu'est-ce qu'une SOP ?¶

Définition : Une SOP (procédure opérationnelle standard) est un document qui décrit, étape par étape, comment exécuter un processus spécifique de manière standardisée, reproductible et mesurable.

Utilité pour les chefs de produit :

• Alignement entre les équipes techniques et commerciales.
• Documentation claire des flux de données.
• Meilleure évolutivité des processus.

Diapositive 3 — Quand rédiger une SOP ?¶

• Mise en place d'un nouveau processus de données (pipeline, reporting, synchronisation, etc.)
• Transfert de connaissances à d'autres équipes.
• Automatisation ou audit d'un processus existant.
• Intégration de nouveaux outils (CRM, ERP, entrepôt de données, etc.).

Diapositive 2 — Pourquoi les SOP sont-elles essentielles pour les chefs de produit ?¶

• Clarifie le fonctionnement d'un processus métier lié aux données.
• Facilite l'alignement entre les équipes produit, technique et support.
• Permet l'audit et l'amélioration des workflows.
• Indispensable pour intégrer des agents IA dans un cadre contrôlé.

🎞️ Exemple — Traitement automatisé des e-mails de support avec l'IA¶

SOP Diapositive 1 — Présentation / Introduction¶

Titre de la SOP : Traitement automatisé des e-mails entrants pour support@mycompany.com

Objectif : Décrire les étapes du workflow pour analyser, classer et traiter automatiquement les e-mails des clients à l'aide d'agents IA afin de réduire la charge de travail humaine sur les tickets simples ou répétitifs.

Diapositive 2 des SOP — Portée¶

Inclus dans ces SOP :

• E-mails entrants reçus à l'adresse support@mycompany.com.
• Traitement par IA (analyse, classification, réponse).
• Création automatique ou semi-automatique de tickets d'assistance.
• Synchronisation avec la plateforme de gestion interne (par exemple, Zendesk, Freshdesk).

Exclus :

• Traitement des canaux de chat ou téléphoniques.
• Les plaintes juridiques ou les litiges commerciaux (transférés directement).

SOP Diapositive 3 — Responsabilités¶

Diapositive SOP 4 — Exigences¶

Accès et ressources requis :

• Accès à la boîte mail support@mycompany.com via l'API.

• Clés API pour :

• Modèle IA (LLM)

• Agent orchestrateur IA (par exemple, MFO)
• Plateforme d'assistance interne
• Base de données des tickets existants pour enrichir le contexte.
• Fichiers de configuration pour l'escalade (types d'incidents, seuils).

Diapositive 3 — Structure type d'une SOP augmentée par l'IA¶

Diapositive 4 — Tâches de l'IA : simples ou complexes¶

Source : Comprendre les agents IA dans MFO

Diapositive 5 — Étude de cas : support@mycompany.com¶

Objectif : automatiser la gestion des e-mails entrants via l'IA afin de réduire la charge de travail de l'équipe d'assistance.

Étapes clés du workflow :¶

1. Réception des e-mails sur support@mycompany.com.
2. Transcription/extraction par l'IA : objet, sentiment, entités (produit, client, etc.).
3. Classification par l'IA : type de demande, urgence.

4. Décision de l'agent IA :

5. Créer un ticket ?

6. Attribuer à un humain ?
7. Répondre automatiquement via le chatbot ?
8. Création et suivi dans l'outil d'assistance interne.

Diapositive 5 de la SOP — Processus (1/3) : Analyse initiale¶

1. [Automatique] L'e-mail est reçu via un webhook.

2. [LLM simple] Extraction :

3. Objet, corps, langue, ton, sentiment

4. Entités : nom du client, produit, numéro de commande
5. [LLM simple] Résumé du contenu (300 caractères max)
6. [Journal] Toutes les extractions sont archivées dans l'entrepôt de données

Diapositive SOP 6 — Processus (2/3) : Classification et décision IA¶

1. [LLM simple] Classification par catégorie (incident, bug, question sur le produit, commentaire client, etc.)

2. [Agent IA] Prise de décision :

3. Créer directement un ticket ?

4. Répondre automatiquement via le chatbot ?
5. Transférer à un humain ?
6. [Journal] Décision enregistrée avec horodatage et justification

Diapositive SOP 7 — Processus (3/3) : Exécution¶

1. [Agent IA] En fonction de la décision :

2. 📩 Génération automatique d'une réponse IA (via un modèle personnalisé)

3. 🧾 Création d'un ticket d'assistance dans la plateforme (via API)
4. 👤 Envoi à l'équipe humaine avec un résumé hiérarchisé
5. [Suivi] Ajouter un identifiant de suivi au CRM ou au tableau de bord client

Diapositive 8 des procédures opérationnelles standard — Gestion des erreurs et supervision¶

Si l'IA ne parvient pas à classer ou à répondre :

• Redirection du cas vers un humain avec une alerte ⚠️
• Enregistrement complet de l'échec pour la formation future
• Option de correction manuelle et de nouvelle saisie

Diapositive 10 — Conclusion¶

• Une bonne SOP vous permet de combiner automatisation et supervision humaine.
• L'IA ne remplace pas, elle améliore les équipes.
• La documentation rend le système vérifiable, évolutif et adaptable.