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# Amazon Connect Contact Lens
**Note**
**Propulsé par Amazon Bedrock** : AWS implémente la [détection automatique des abus](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html). Amazon Connect Contact Lens étant basé sur Amazon Bedrock, les utilisateurs peuvent pleinement tirer parti des commandes implémentées dans Amazon Bedrock pour renforcer la sûreté, la sécurité et l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle (IA).
Amazon Connect Contact Lens fournit des fonctionnalités d’analytique de centre de contact et de gestion de la qualité qui vous permettent de surveiller, de mesurer et d’améliorer en permanence la qualité des contacts et les performances des agents pour une meilleure expérience client globale.
+ [Analyse des conversations à l’aide de l’analytique conversationnelle](analyze-conversations.md). Vous pouvez découvrir les tendances et améliorer le service client en comprenant les sentiments, les caractéristiques des conversations, les thèmes de contact émergents, les expériences utilisateur en libre-service et les risques de conformité des agents.
L'analyse conversationnelle vous aide à protéger la vie privée de vos clients en vous permettant de [supprimer automatiquement les données sensibles des](sensitive-data-redaction.md) transcriptions de conversations, des fichiers audio et des e-mails.
+ [Évaluation des performances](evaluations.md). Vous pouvez consulter les conversations ainsi que les détails de contact, les enregistrements, les transcriptions et les résumés, sans avoir à changer d’application. Vous pouvez définir et évaluer les critères de performance des agents (par exemple, respect des scripts, collecte de données sensibles et messages d’accueil des clients) et préremplir automatiquement les formulaires d’évaluation.
+ [Configuration et révision d’enregistrements d’écran des agents](agent-screen-recording.md). Vous pouvez consulter les actions des agents qui gèrent les contacts avec les clients en consultant les enregistrements d’écran. Cela vous permet de garantir le respect des normes de qualité, des exigences de conformité et des bonnes pratiques. Vous pouvez également identifier les opportunités de coaching et les goulots d’étranglement afin de rationaliser les flux de travail.
+ [Recherche de contacts terminés et en cours](contact-search.md). Vous pouvez rechercher des contacts jusqu’à deux ans en arrière.
+ [Surveiller les conversations en direct et enregistrées](monitoring-amazon-connect.md). Vous pouvez surveiller les conversations en direct (voix et chat) et intervenir de manière impromptue dans les conversations vocales en direct. Cela est particulièrement utile pour les agents en formation.
+ [Transférez](transfer-contacts-admin.md), [reprogrammez](reschedule-contacts-admin.md) ou mettez [fin](end-contacts-admin.md) aux contacts en cours. Sur la page **Détails de contact**, vous pouvez gérer les contacts en cours.
# Analyse des conversations à l’aide de l’analytique conversationnelle dans Amazon Connect Contact Lens
Grâce à l'analyse Contact Lens conversationnelle, vous pouvez analyser les conversations entre clients et agents ou clients et l'IA conversationnelle, par le biais de la voix, du chat et du courrier électronique, à l'aide du traitement du langage naturel. L’analytique conversationnelle analyse les sentiments, détecte les problèmes et vous permet de classer automatiquement les contacts par catégorie.
**Prise en charge de l’analytique vocale**
+ **Analytique des appels en temps réel** : à utiliser pour détecter et résoudre les problèmes des clients de manière plus proactive pendant l’appel. Par exemple, elle peut [analyser et vous avertir](add-rules-for-alerts.md) lorsqu’un client est frustré parce que l’agent n’est pas en mesure de résoudre un problème complexe. Cela vous permet de fournir une assistance plus immédiate.
+ **Analyses après appel** : à utiliser pour comprendre les tendances des conversations avec les clients, des interactions en libre-service et de la conformité des agents. Cela vous permet d'identifier les opportunités d'améliorer l'IA conversationnelle et de coacher les agents après l'appel.
**Prise en charge de l’analytique de chat**
+ **Analytique du chat en temps réel** : comme pour l’analytique des appels en temps réel, vous pouvez détecter et résoudre les problèmes des clients de manière plus proactive au fur et à mesure de l’avancement du chat, et [recevoir une alerte](add-rules-for-alerts-chat.md). Par exemple, les responsables peuvent recevoir une alerte par e-mail en temps réel lorsque le sentiment d’un client à l’égard d’un contact par chat devient négatif, ce qui leur permet de rejoindre le contact en cours pour aider à résoudre le problème du client.
+ **Analytique post-chat** : à utiliser pour comprendre les tendances des conversations avec les clients et la conformité des agents. Elle fournit des informations spécifiques à une interaction par chat, comme l’heure d’accueil de l’agent et le temps de réponse de l’agent et du client. Les temps de réponse et les sentiments vous aident à évaluer l’expérience du client avec le bot par rapport à l’agent, et à identifier les domaines à améliorer.
+ Chaque message de chat traité est facturé de la même manière. Bien que toutes les fonctionnalités ne soient pas appliquées à tous les messages (par exemple, le résumé ne s’applique qu’aux messages `text/plain`), si l’analytique conversationnelle Contact Lens est activée pour le contact, le message est pris en compte pour la facturation. Pour plus d’informations sur la tarification, consultez [Tarification d’Amazon Connect](https://aws.amazon.com/connect/pricing/).
**Assistance en matière d'analyse des e-mails**
+ **Analyse des e-mails** : à utiliser pour analyser les conversations par e-mail entre les clients et les agents. Contact Lenscatégorise automatiquement les contacts par e-mail, expédie les données sensibles des transcriptions d'e-mails et génère des résumés de contacts. Cela vous permet de comprendre les tendances des conversations par e-mail et de garantir la conformité sur l'ensemble de votre canal de messagerie.
+ Les contacts par e-mail étant asynchrones, un participant agissant à la fois, la distinction entre le temps réel et le post-contact qui s'applique à la voix et au chat ne s'applique pas au courrier électronique. Une analyse des e-mails est lancée dès qu'elle [Bloc de flux dans Amazon Connect : définissez le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement](set-recording-analytics-processing-behavior.md) est utilisée lors de la réception ou de l'envoi d'un contact par e-mail.
Vous pouvez protéger la vie privée des clients en expurgeant les données sensibles comme le nom, l’adresse et les informations de carte de crédit, des transcriptions et des enregistrements audio.
## Exemple de page Détails de contact pour un appel
L’image suivante montre l’analytique conversationnelle d’un appel vocal. Notez qu’il inclut les métriques **Temps de conversation**.
![\[Exemple de page de détails de contact avec des métriques de temps de conversation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call1b.png)
1. **Tendance des sentiments du client** : ce graphique montre comment le sentiment du client change au fur et à mesure que le contact progresse. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étude des scores de sentiment](sentiment-scores.md).
1. **Sentiment du client** : ce graphique montre l’évolution du sentiment du client pour l’appel complet. Ceci est calculé en comptant le nombre total de tours de conversation ou de messages de chat au cours desquels un client a exprimé un sentiment positif, neutre ou négatif.
1. **Temps de conversation** : ce graphique montre la répartition du temps de conversation et du temps de non-conversation pendant toute la durée de l’appel. Le temps de conversation est ensuite divisé en temps de conversation de l’agent et le temps de conversation du client.
L’image suivante montre la section suivante de la page **Détails de contact** pour un appel vocal : l’analyse audio et la transcription. Notez que des données d’identification personnelle (PII) ont été [expurgées de la transcription](sensitive-data-redaction.md).
![\[L’analyse audio et la transcription du contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call2b.png)
## Exemple de page Détails de contact pour une analytique de chat en temps réel
L’image suivante montre l’analytique conversationnelle d’un chat en temps réel. Notez qu’elle inclut les principaux points forts et le sentiment du client.
![\[Page Détails de contact avec analytique conversationnelle d’un chat en temps réel\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-realtime-chat.png)
## Exemple de page Détails de contact pour une analytique post-chat
L’image suivante montre l’analytique post-chat. Notez qu’il inclut des métriques de réponse au chat, comme **Temps d’accueil de l’agent** (le temps écoulé entre le moment où l’agent rejoint le chat et le moment où il envoie la première réponse), **Temps de réponse du client** et **Temps de réponse de l’agent**.
![\[Une page de détails de contact avec un résumé et une analytique conversationnelle pour un chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png)
L’image suivante montre la section suivante de la page **Détails de contact** pour un chat : l’analyse audio et la transcription. Notez que vous pouvez étudier l’interaction du client avec un bot par rapport à l’agent.
![\[La page de détails de contact, l’analyse des interactions et la transcription d’un chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat2b.png)
## Exemple de page de coordonnées pour l'analyse des e-mails
L'image suivante montre l'analyse conversationnelle d'un contact par e-mail. L'analyse des e-mails inclut la catégorisation, la rédaction de données sensibles et les résumés de contacts. Les contacts par e-mail étant asynchrones, il n'existe aucune analyse en temps réel ni aucun score de sentiment.
![\[Exemple de page de coordonnées contenant des analyses conversationnelles pour un contact par e-mail.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-email.png)
# Activation de l’analytique conversationnelle dans Amazon Connect Contact Lens
Vous pouvez activer l’analytique conversationnelle Contact Lens en quelques étapes :
1. Activez Contact Lens sur votre instance Amazon Connect.
1. Ajoutez un [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) bloc à un flux et configurez-le pour activer l'analyse conversationnelle pour la voix, le chat, le courrier électronique ou une combinaison de canaux.
L'image suivante montre un bloc configuré pour l'enregistrement des appels et l'analyse vocale. L’option **Enregistrement d’appels** est définie sur **Agent et client**. Dans la section **Analytics**, les options sont sélectionnées pour les interactions automatisées et les interactions avec les agents.
![\[La page des propriétés d’un bloc Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/set-recording-and-analytics-behavior.png)
Les procédures décrites dans cette rubrique décrivent les étapes permettant d'activer l'analyse conversationnelle pour les appels, les chats ou les e-mails.
**Topics**
+ [Points importants à connaître](#important-set-behaviorblock)
+ [Activation de Contact Lens pour votre instance Amazon Connect](#enable-cl)
+ [Activation de l’enregistrement des appels et de l’analytique vocale](#enable-callrecording-speechanalytics)
+ [Activation de l’analytique de chat](#enable-chatanalytics)
+ [Activez l'analyse des e-mails](#enable-emailanalytics)
+ [Activation de l’expurgation](#enable-redaction)
+ [Vérification de l’exactitude de l’expurgation](#review-sensitive-data-redaction)
+ [Désactivation de l’analyse des sentiments](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat)
+ [Activation dynamique de la rédaction en fonction de la langue du client](#dynamically-enable-analytics-contact-flow)
+ [Conception d’un flux pour obtenir les principaux points forts](#call-summarization-agent)
+ [Et si le bloc de flux ne parvient pas à activer l’analytique conversationnelle ?](#troubleshoot-contactlens-enablement)
+ [Appels entre plusieurs parties](#multiparty-calls-contactlens)
## Points importants à connaître
+ **Collecter des données après le transfert d’un contact** : si vous souhaitez continuer à utiliser l’analytique conversationnelle pour collecter des données après avoir transféré un contact vers un autre agent ou une autre file d’attente, vous devez ajouter un autre bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) avec l’option **Activer l’analytique** activée pour le flux. En effet, un transfert génère un deuxième ID de contact et un enregistrement de contact. L’analytique conversationnelle doit également être exécutée sur cet enregistrement de contact.
**Note**
Pour les [queue-to-queuetransferts](queue-to-queue-transfer.md), les informations de configuration pour l'analyse conversationnelle sont copiées sur le contact transféré.
+ Lorsque vous choisissez une langue prise en charge par l'analyse des sentiments ET que vous sélectionnez **Activer l'analyse Contact Lens vocale**, **Activer l'analyse du chat** ou **Activer l'analyse des e-mails** dans le [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) bloc, l'analyse des sentiments est activée par défaut. Vous pouvez choisir de [désactiver l’analyse des sentiments](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat).
+ L’endroit où vous placez le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) dans un flux affecte l’expérience de l’agent en mettant l’accent sur les principaux points forts. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Conception d’un flux pour obtenir les principaux points forts](#call-summarization-agent).
## Activation de Contact Lens pour votre instance Amazon Connect
Avant de pouvoir activer l’analytique conversationnelle, vous devez d’abord activer Contact Lens pour votre instance.
1. Ouvrez la console Amazon Connect à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Dans la page Instances, choisissez l’alias d’instance. L’alias d’instance est également le **nom de votre instance**, qui apparaît dans votre URL Amazon Connect. L’image suivante présente la page **Instances du centre de contact virtuel Amazon Connect** avec un encadré autour de l’alias d’instance.
![\[Page Instances du centre de contact virtuel Amazon Connect, Alias d’instance.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. Dans la console Amazon Connect, dans le volet de navigation, choisissez **Outils d’analyse**, puis sélectionnez **Activer Contact Lens**.
1. Choisissez **Enregistrer**.
## Activation de l’enregistrement des appels et de l’analytique vocale
Une fois Contact Lens activé pour votre instance, vous pouvez ajouter des blocs [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à vos flux. Vous activez ensuite l’analytique conversationnelle lorsque vous configurez le bloc **Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique**.
1. Dans le concepteur de flux, ajoutez un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à votre flux.
Pour plus d’informations sur les types de flux que vous pouvez utiliser avec ce bloc et pour obtenir d’autres conseils, consultez [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md).
1. Ouvrez la page des propriétés **Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique**. Sous **Enregistrement d’appels**, choisissez **Activé**, **Agent et client**.
Les enregistrements des appels de l’agent et du client sont nécessaires pour utiliser l’analytique conversationnelle pour les contacts vocaux.
1. Sous **Analytique**, choisissez **Activer l’analytique conversationnelle de Contact Lens**, puis **Activer l’analytique vocale**.
Si cette option ne s’affiche pas, Amazon Connect Contact Lens n’a pas été activé pour votre instance. Pour obtenir des instructions sur son activation, consultez [Activation de Contact Lens pour votre instance Amazon Connect](#enable-cl).
1. Sélectionnez l’une des méthodes suivantes :
1. **Analytique après appel** : Contact Lens analyse l’enregistrement des appels une fois la conversation et le travail après contact (ACW) terminés. Cette option fournit la meilleure précision de transcription.
1. **Analytique en temps réel** : Contact Lens fournit à la fois des informations en temps réel pendant l’appel et une analytique après appel une fois la conversation et le travail après contact (ACW) terminés.
Si vous choisissez cette option, nous vous recommandons de configurer des alertes basées sur des mots-clés et des expressions que le client est susceptible de prononcer pendant l’appel. Contact Lens analyse la conversation en temps réel pour détecter les mots clés ou les expressions spécifiés, et alerte les superviseurs. À partir de là, les superviseurs peuvent écouter l’appel en direct et fournir des conseils à l’agent pour l’aider à résoudre le problème plus rapidement.
Pour plus d’informations sur la configuration des alertes, consultez [Alerter les superviseurs en temps réel pour les appels](add-rules-for-alerts.md).
Si l’instance a été créée avant octobre 2018, une configuration supplémentaire est nécessaire pour accéder à l’analytique d’appel en temps réel. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Autorisations de rôles liés à un service](connect-slr.md#slr-permissions).
1. Choisissez dans la [liste des langues disponibles](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Pour obtenir des instructions sur la spécification dynamique de la langue, consultez [Activation dynamique de la rédaction en fonction de la langue du client](#dynamically-enable-analytics-contact-flow).
1. Vous pouvez aussi activer l’expurgation des données sensibles. Pour plus d’informations, consultez la section suivante, [Activation de l’expurgation](#enable-redaction).
1. Choisissez **Enregistrer**.
1. Si le contact doit être transféré vers un autre agent ou une autre file d’attente, répétez ces étapes pour ajouter un autre bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) avec **Activer Contact Lens pour l’analytique conversationnelle** activée.
## Activation de l’analytique de chat
1. Dans le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md), sous **Analytique**, choisissez **Activer l’analytique conversationnelle de Contact Lens** et **Activer l’analytique de conversations instantanées**.
**Note**
En choisissant cette option, vous recevrez des analytiques en temps réel et post-chat.
Si cette option ne s’affiche pas, Amazon Connect Contact Lens n’a pas été activé pour votre instance. Pour obtenir des instructions sur son activation, consultez [Activation de Contact Lens pour votre instance Amazon Connect](#enable-cl).
1. Choisissez dans la [liste des langues disponibles](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Pour obtenir des instructions sur le choix dynamique de la langue et de la rédaction, consultez [Activation dynamique de la rédaction en fonction de la langue du client](#dynamically-enable-analytics-contact-flow).
1. Vous pouvez aussi activer l’expurgation des données sensibles. Pour plus d’informations, consultez la section suivante, [Activation de l’expurgation](#enable-redaction).
1. Choisissez **Enregistrer**.
1. Si le contact doit être transféré vers un autre agent ou une autre file d’attente, répétez ces étapes pour ajouter un autre bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) avec **Activer Contact Lens pour l’analytique conversationnelle** activée.
## Activez l'analyse des e-mails
Vous pouvez activer l'analyse Contact Lens conversationnelle pour les contacts par e-mail afin de classer automatiquement les e-mails, de supprimer les données sensibles et de générer des résumés de contacts.
1. Dans le concepteur de flux, ajoutez un [Définissez le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement](set-recording-analytics-processing-behavior.md) bloc à votre flux de courrier entrant. Placez le bloc avant que le contact par e-mail ne soit acheminé vers une file d'attente ou un agent.
1. Ouvrez les propriétés du bloc. Pour **Action**, choisissez **Définir le comportement d'enregistrement et d'analyse**.
1. Pour **Canal**, choisissez **E-mail**.
1. Sous **Analytics**, choisissez **Activer l'analyse Contact Lens conversationnelle** et **Activer l'analyse des e-mails**.
Si cette option ne s’affiche pas, Amazon Connect Contact Lens n’a pas été activé pour votre instance. Pour obtenir des instructions sur son activation, consultez [Activation de Contact Lens pour votre instance Amazon Connect](#enable-cl).
1. Choisissez dans la [liste des langues disponibles](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
1. Vous pouvez aussi activer l’expurgation des données sensibles. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Activation de l’expurgation](#enable-redaction).
1. Facultativement, dans la **section Fonctionnalités de l'IA générative pour les lentilles** de **contact, activez le résumé** des contacts pour générer des résumés pour les contacts par e-mail.
1. Choisissez **Enregistrer**.
1. Si le contact e-mail doit être transféré vers un autre agent ou une autre file d'attente, répétez ces étapes pour ajouter un autre [Définissez le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement](set-recording-analytics-processing-behavior.md) bloc avec l'option **Activer Contact Lens l'analyse conversationnelle** activée.
## Activation de l’expurgation de données sensibles
Lorsque vous configurez le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) pour l’analytique conversationnelle, vous avez également la possibilité d’activer la rédaction de données sensibles dans un flux. Lorsque l’expurgation est activée, vous pouvez choisir parmi les options suivantes :
+ Expurger toutes les données d’identification personnelle (PII) (toutes les entités PII sont prises en charge).
+ Choisir les entités PII à expurger dans la liste des entités prises en charge.
Si vous acceptez les paramètres par défaut, l’analytique conversationnelle Contact Lens modifie toutes les données d’identification personnelle (PII) qu’elle identifie et les remplace par **[PII]** dans la transcription. Les paramètres par défaut sont affichés dans l’image suivante, car les options suivantes sont sélectionnées : **Expurger les données sensibles**, **Expurger toutes les données PII** et **Remplacer par le paramètre fictif de PII**.
![\[Les paramètres par défaut pour l’expurgation des données sensibles.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-enable-redaction-default.png)
### Sélection des entités PII à expurger
Dans la section **Expurgation de données**, vous pouvez sélectionner des entités PII spécifiques à expurger. L’image suivante montre que **Numéro de carte de crédit/débit** va être expurgé.
![\[La section d’expurgation des données, une liste d’entités que vous pouvez expurger.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-select-entities-to-redact.png)
### Choix du remplacement de l’expurgation des données
Dans la section **Remplacement de l’expurgation des données**, vous pouvez choisir le masque à utiliser comme remplacement de l’expurgation des données. Par exemple, dans l’image suivante, l’option **Remplacer par le paramètre fictif de PII** indique que **PII** remplacera les données.
![\[L’option permettant de remplacer les données par PII.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-dataredactionreplacement.png)
Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’expurgation, consultez [Utilisation de l’expurgation des données sensibles](sensitive-data-redaction.md).
## Vérification de l’exactitude de l’expurgation des données sensibles
La fonctionnalité d’expurgation est conçue pour identifier et supprimer les données sensibles. Cependant, en raison de la nature prédictive du machine learning, celui-ci peut ne pas identifier et supprimer toutes les instances de données sensibles dans une transcription générée par Contact Lens. Nous vous recommandons de passer en revue toute sortie expurgée pour vous assurer qu’elle répond à vos besoins.
**Important**
La fonctionnalité d’expurgation ne répond pas aux exigences de désidentification prévues par les lois sur la confidentialité médicale, comme la loi américaine de 1996 sur la portabilité et la responsabilité en matière d’assurance maladie (HIPAA). Nous vous recommandons donc de continuer à les traiter comme des informations de santé protégées après leur expurgation.
Pour l’emplacement des fichiers expurgés et des exemples, consultez [Emplacements des fichiers de sortie](example-contact-lens-output-locations.md).
## Désactivation de l’analyse des sentiments
Lorsque vous choisissez une langue prise en charge par l’analyse des sentiments ET que vous choisissez **Activer l’analytique vocale** ou **Activer l’analytique de conversations instantanées**, l’analyse des sentiments est activée par défaut pour tous les agents et clients. Pour obtenir une liste des langues prises en charge par l’analyse des sentiments, consultez [Fonctionnalités d’intelligence artificielle (IA)](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
L’image suivante montre que l’option d’analyse des sentiments est activée dans le bloc **Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique**.
![\[L’option d’analyse des sentiments lorsqu’elle est activée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-enabled.png)
L’image suivante montre une langue qui n’est pas prise en charge par l’analyse des sentiments. Nous vous recommandons d’ouvrir la section **Sentiment** pour vérifier si elle est activée ou désactivée.
![\[L’option d’analyse des sentiments lorsqu’elle est désactivée, car la langue n’est pas prise en charge.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-verify.png)
Pour désactiver l’analyse des sentiments pour tous les agents et clients, désélectionnez l’option **Activer l’analyse des sentiments**, comme indiqué dans l’image suivante.
![\[L’option d’analyse des sentiments lorsqu’elle est désactivée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-disabled.png)
## Activation dynamique de la rédaction en fonction de la langue du client
Vous pouvez activer de manière dynamique la rédaction des fichiers de sortie en fonction de la langue du client. Par exemple, pour les clients utilisant en-US, vous souhaiterez peut-être uniquement un fichier expurgé, tandis que pour ceux utilisant en-GB, vous voudrez peut-être les fichiers de sortie originaux et expurgés.
+ Expurgation : choisissez l’une des options suivantes (elles sont sensibles à la casse)
+ Aucune
+ RedactedOnly
+ RedactedAndOriginal
+ Langue : choisissez dans la [liste des langues disponibles](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Vous pouvez définir ces attributs des façons suivantes :
+ Défini par l’utilisateur : utilisez un bloc **Définir les attributs de contact**. Pour obtenir des instructions générales sur l’utilisation de ce bloc, consultez [Comment référencer les attributs de contact](how-to-reference-attributes.md). Définissez la **Clé de destination** et la **Valeur** pour l’expurgation et la langue selon les besoins.
L’image suivante montre un exemple de la façon dont vous pouvez configurer le bloc **Définir les attributs de contact** pour utiliser les attributs de contact pour l’expurgation. **Choisissez l'option **Utiliser du texte**, définissez la **clé de destination** sur **redaction\$1option** et définissez la valeur sur. **RedactedAndOriginal****
**Note**
**Valeur** est sensible à la casse.
![\[Bloc d’attributs de contact défini, option d’utilisation de texte, la valeur est sensible à la casse.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction1.png)
L’image suivante montre comment utiliser les attributs de contact pour la langue. Choisissez l’option Utiliser le texte, définissez Clé de destination sur la langue, puis définissez **Valeur** sur **en-US**.
![\[Bloc d’attributs de contact défini, option d’utilisation de texte, la valeur est sensible à la casse.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction2.png)
+ [Utilisez une fonction Lambda](attribs-with-lambda.md). Cette opération est similaire à la façon dont vous configurez les attributs de contact définis par l’utilisateur. Une fonction AWS Lambda peut renvoyer le résultat sous forme de paire clé-valeur, en fonction de la langue de la réponse Lambda. Voici un exemple illustrant une réponse Lambda dans JSON.
```
{
'redaction_option': 'RedactedOnly',
'language': 'en-US'
}
```
## Conception d’un flux pour obtenir les principaux points forts
Les transcriptions sont visibles pour les agents à l'aide du panneau de configuration des contacts (CCP) selon que l'analyse conversationnelle est activée ou non [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) dans le flux entrant, and/or un flux de transfert.
Cette section propose trois cas d’utilisation pour activer l’analytique conversationnelle dans le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md), et décrit comment ils affectent l’expérience de l’agent en mettant l’accent sur les principaux points forts.
### Cas d’utilisation 1 : l’analytique conversationnelle est activée uniquement dans un flux entrant
+ Un contact entre dans le flux entrant et il n’y a aucun transfert d’appel. Voici l’expérience de l’agent :
L’agent reçoit la transcription complète pendant le travail après contact (ACW). La transcription inclut tout ce qui a été dit par l’agent et le client, depuis le moment où l’agent accepte l’appel initial jusqu’à la fin de l’appel, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Le panneau de configuration des contacts, la transcription de la conversation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use1.png)
+ Un contact entre dans le flux entrant, et il y a un transfert d’appel. Voici l’expérience de l’agent :
+ L'agent 1 reçoit une transcription d'appel après avoir quitté le conference/warm transfert, pendant l'ACW.
La transcription inclut tout ce que l'agent 1 et le client ont dit, à partir du moment où l'agent accepte l'appel initial, jusqu'à ce que l'agent 1 quitte la partie de conference/warm transfert de l'appel. La transcription inclut les messages d’invite relatifs au flux (transfert/flux de file d’attente), comme illustré dans l’image suivante.
![\[L’invite de transfert de flux figurant dans la transcription.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2.png)
+ L'agent 2 reçoit une transcription d'appel au moment de l'acceptation de l'appel de conference/warm transfert de l'agent 1.
La transcription inclut tout ce qui a été dit par l'agent 1 et le client, à partir du moment où l'agent 1 accepte l'appel initial jusqu'à ce que l'agent 1 quitte la partie de conference/warm transfert de l'appel. La transcription inclut les messages d’invite relatifs au flux (transfert/flux de file d’attente) et la conversation de transfert courtois, comme illustré dans l’image suivante.
![\[La transcription, l’invite de transfert de flux et le transfert courtois entre deux agents.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png)
L’analytique conversationnelle n’étant pas activée dans le flux de transfert, l’agent 2 ne voit pas le reste de la transcription lorsque l’appel est terminé et entre dans l’ACW. L’image suivante d’ACW pour l’agent 2 montre que la transcription est vide.
![\[Une transcription vide.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2c.png)
### Cas d’utilisation 2 : l’analytique conversationnelle est activée dans un flux entrant et un flux de transfert (connexion rapide)
+ Un contact entre dans le flux entrant et il n’y a aucun transfert d’appel. Voici l’expérience de l’agent :
+ L’agent 1 reçoit une transcription complète de l’appel (non expurgée) pendant l’ACW.
La transcription inclut tout ce qui a été dit par l’agent 1 et le client, depuis le moment où l’agent accepte l’appel jusqu’à la fin de l’appel, comme le montre l’image suivante. Ceci est illustré dans l’image suivante du CCP de l’agent 1.
![\[Le CCP pour l’agent 1, une transcription complète de l’appel.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3.png)
+ Un contact entre dans le flux entrant, et il y a un transfert d’appel. Voici l’expérience de l’agent :
+ L'agent 1 reçoit une transcription d'appel après avoir quitté le conference/warm transfert, pendant l'ACW.
La transcription inclut tout ce que l'agent 1 a dit et le client à partir du moment où l'agent 1 accepte l'appel, jusqu'à ce que l'agent 1 quitte la partie de conference/warm transfert de l'appel. La transcription inclut les messages d’invite relatifs au flux (transfert/flux de file d’attente).
La transcription complète de l’appel jusqu’au transfert courtois est affichée dans l’image suivante.
![\[Une transcription complète de l’appel jusqu’à ce que l’agent 1 quitte la conférence.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png)
+ L'agent 2 reçoit une transcription d'appel au moment de l'acceptation de l'appel de conference/warm transfert de l'agent 1.
La transcription inclut tout ce que l'agent 1 et le client ont dit, à partir du moment où l'agent 1 accepte l'appel, jusqu'à ce que l'agent 1 quitte la partie de conference/warm transfert de l'appel. La transcription inclut les messages d’invite relatifs au flux (transfert/flux de file d’attente).
+ L’analytique conversationnelle étant activée dans le flux de transfert, l’agent 2 reçoit une transcription de l’appel une fois l’appel terminé, pendant l’ACW.
La transcription inclut uniquement la partie restante de l’appel entre l’agent 2 et le client, une fois que l’agent 1 a quitté l’appel. La transcription inclut tout ce qui est dit par l’agent 2 et le client à partir du moment où la conférence ou le transfert courtois commence, jusqu’à la fin de l’appel. L’image suivante montre un exemple de transcription.
![\[Une transcription de l’appel entre l’agent 2 et le client.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3b.png)
## Et si le bloc de flux ne parvient pas à activer l’analytique conversationnelle ?
Il est possible que le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) ne parvienne pas à activer l’analytique conversationnelle sur un contact. Si l’analytique conversationnelle n’est pas activée pour un contact, [consultez les journaux de flux](search-contact-flow-logs.md) pour détecter l’erreur.
## Appels entre plusieurs parties et analytique conversationnelle
L’analytique conversationnelle Contact Lens prend en charge les appels avec 2 participants maximum. Par exemple, si plus de deux parties (agent et client) participent à un appel, ou si un appel est transféré à un tiers, la qualité de la transcription et de l’analytique, telles que le sentiment, l’expurgation, les catégories, entre autres, peuvent se dégrader. Nous vous recommandons de désactiver l’analytique conversationnelle pour les appels entre plusieurs parties ou tiers s’il y a plus de deux interlocuteurs (agent et client). Pour ce faire, ajoutez un autre bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) au flux et désactivez l’analytique conversationnelle. Pour plus d’informations sur le comportement du bloc de flux, consultez [Conseils de configuration](set-recording-behavior.md#set-recording-behavior-tips).
# Attribution d’autorisations pour utiliser l’analytique conversationnelle Contact Lens dans Amazon Connect
Pour garantir la sécurité des données des clients, vous définissez les autorisations de profil de sécurité afin de déterminer qui peut accéder aux informations générées par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
Vous trouverez ci-dessous une description des autorisations de profil de sécurité requises, ainsi que certaines autorisations qu’il est utile d’avoir mais qui ne sont pas obligatoires. Plusieurs d’entre elles sont des autorisations de recherche, nécessaires pour trouver les contacts que vous souhaitez analyser. Ils ne sont pas spécifiques à l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Autorisations d’analytique conversationnelle
+ **Contact Lens – Analytique conversationnelle**
+ Sur la page **Détails de contact**, vous pouvez consulter des graphiques qui résument l’analytique conversationnelle (sentiment du client, temps de conversation pour les contacts vocaux), qui affichent des couleurs selon les sentiments et des indicateurs pour chaque conversation activée pour les transcriptions et les enregistrements. Par exemple, l’image suivante montre comment ces informations sont affichées sur la page **Détails de contact** d’un contact vocal.
Une autorisation **Contact Lens – Analytique conversationnelle – Afficher** est également requise pour visualiser les indicateurs de sentiment des enregistrements et transcriptions de conversations.
![\[Graphiques sur la page des détails de contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission.png)
![\[Graphiques sur la page des détails de contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission-2.png)
+ **Enregistrements d’appels (non modifiés)**
Sur les pages **Détails de contact** et **Recherche de contacts** d’un contact, consultez les enregistrements audio non expurgés.
+ **Enregistrements d’appels (modifiés)**
Sur les pages **Détail de contact** et **Recherche de contacts** d’un contact, écoutez des enregistrements d’appels dont les données sensibles ont été expurgées.
+ **Transcriptions des contacts (non modifiées)**
Sur les pages **Coordonnées** et **Recherche de contacts** d’un contact, consultez les conversations instantanées et les conversations par e-mail non modifiées et les transcriptions vocales non expurgées produites par Contact Lens.
+ **Transcriptions des contacts (modifiées)**
Sur les pages **Détail de contact** et **Recherche de contacts** d’un contact, consultez les transcriptions vocales et de conversations instantanées dont les données sensibles ont été expurgées.
**Important**
Si vous disposez des autorisations pour :
à la fois **Transcriptions des contacts (non modifiées) – Accès** et **Transcriptions des contacts (modifiées) – Accès**
– OU –
à la fois **Enregistrements d’appels (non modifiés) – Accès** et **Enregistrement d’appels (modifiés) – Accès**
Notez le comportement suivant :
Lorsque l’option d’expurgation est activée dans le flux, le contenu expurgé est affiché sur les pages **Détails de contact** et **Recherche de contacts**.
Lorsque l’option d’expurgation est désactivée dans le flux ou que le contact n’est pas analysé par Contact Lens, le contenu non expurgé est affiché sur les pages **Détails de contact** et **Recherche de contacts**.
Vous ne pouvez pas accéder à la fois à la version expurgée et à la version non expurgée d’une conversation.
## Autorisations de recherche
+ **Recherche de contacts**
Cette autorisation est nécessaire pour que vous puissiez accéder à la page **Recherche de contacts**, où vous pouvez rechercher des contacts afin de consulter l’enregistrement analysé et la transcription. En outre, vous pouvez effectuer une recherche rapide en texte intégral sur les transcriptions d’appels et effectuer une recherche par score de sentiment et par temps de non-conversation.
+ **Afficher mes contacts**
Cette autorisation est nécessaire si vous devez accéder à la page **Recherche de contacts**, examiner seulement les contacts que vous avez traités et passer en revue l’enregistrement analysé et la transcription.
**Important**
Si les autorisations **Recherche de contacts** et **Afficher mes contacts** sont accordées, l’utilisateur a accès à tous les contacts.
+ **Rechercher des contacts par caractéristiques de conversation**
Cette autorisation n’est pas requise par l’analytique conversationnelle Contact Lens, mais elle est utile, car elle fournit davantage d’options de recherche.
Sur la page **Recherche de contacts** :
+ Pour les contacts vocaux, vous pouvez accéder à des filtres supplémentaires qui vous permettent de renvoyer des résultats par score de sentiment et par temps de non-conversation.
+ Pour les communications par chat, vous pouvez accéder à un filtre supplémentaire pour rechercher des contacts par temps de réponse.
+ Pour la voix et le chat, vous pouvez rechercher des conversations appartenant à des catégories de contacts spécifiques.
Pour plus d’informations, consultez [Recherche d’un score/changement de sentiment](search-conversations.md#sentiment-search), [Recherche de temps de non-conversation](search-conversations.md#nontalk-time-search) et [Recherche d’une catégorie de contact](search-conversations.md#contact-category-search).
L’image suivante montre la section **Filtres** de la page **Recherche de contacts** et le menu déroulant **Filtres**. Les filtres avec **CL** à côté d’eux ne sont disponibles que pour les utilisateurs disposant de cette autorisation de profil de sécurité.
![\[Le menu déroulant Ajouter des filtres, les filtres avec CL à côté d’eux.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-3.png)
+ **Rechercher des contacts par mots-clés**
Cette autorisation n’est pas requise par l’analytique conversationnelle Contact Lens, mais elle est utile, car elle fournit davantage d’options de recherche.
+ Sur la page **Recherche de contacts**, vous pouvez accéder à des filtres supplémentaires qui vous permettent de rechercher des contacts par **mots ou expressions**, par exemple « *merci de faire affaire avec nous* ». Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Rechercher des mots ou des expressions](search-conversations.md#keyword-search).
![\[Le menu déroulant Ajouter des filtres, le filtre CL Mots ou expressions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png)
# Métriques d’analytique conversationnelle dans Amazon Connect
Les métriques suivantes sont dérivées de l’analytique conversationnelle Contact Lens. Ces métriques ne sont disponibles que lorsque [Contact Lens est activé pour votre instance](enable-analytics.md#enable-cl) et que l’[analytique conversationnelle](enable-analytics.md#enable-callrecording-speechanalytics) est activée sur le contact.
Ces métriques sont affichées dans les rapports de métriques en temps réel et d’historique des métriques. Pour obtenir des instructions sur l’ajout de ces métriques à votre rapport, consultez [Comment créer un rapport de métriques historiques](create-historical-metrics-report.md#historical-reports-howto-create).
Consultez également le [tableau de bord d’analytique conversationnelle Contact Lens](contact-lens-conversational-analytics-dashboard.md) pour des visualisations de données sur les tendances des facteurs de contact au fil du temps.
## Pourcentage de la durée de conversation avec l’agent
Cette métrique mesure le temps de parole d’un agent dans une conversation vocale en pourcentage de la durée totale de la conversation.
**Type de métrique** : pourcentage
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `PERCENT_TALK_TIME_AGENT`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : pourcentage de la durée de conversation avec l’agent
**Logique de calcul** :
+ Additionner tous les intervalles pendant lesquels un agent a été en conversation (temps de conversation de l’agent).
+ Diviser la somme par la durée totale de la conversation.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Temps d’accueil moyen de l’agent
Cette métrique fournit le temps moyen de première réponse des agents par chat, ce qui indique la rapidité à laquelle ils interagissent avec les clients après avoir rejoint le chat.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_GREETING_TIME_AGENT`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : temps d’accueil moyen de l’agent
**Logique de calcul** :
+ Cette métrique est calculée en divisant le temps total nécessaire à un agent pour lancer sa première réponse par le nombre de contacts par chat.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Nombre moyen d’interruptions de l’agent
Cette métrique quantifie la fréquence moyenne des interruptions des agents lors des interactions avec les clients.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_INTERRUPTIONS_AGENT`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : nombre moyen d’interruptions de l’agent
**Logique de calcul** :
+ Cette métrique est calculée en divisant le nombre total d’interruptions de l’agent par le nombre total de contacts.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Temps d’interruption moyen de l’agent
Cette métrique mesure le moyenne du temps total d’interruption d’un agent pendant qu’il parle à un contact.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_INTERRUPTION_TIME_AGENT`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : durée moyenne d’interruption des agents
**Logique de calcul** :
+ Additionner les intervalles d’interruption au cours de chaque conversation.
+ Diviser la somme par le nombre de conversations qui ont subi au moins une interruption.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Durée moyenne de conversation avec l’agent
Cette métrique mesure le temps moyen passé à parler par un agent dans le cadre d’une conversation.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_TALK_TIME_AGENT`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : durée moyenne de conversation avec l’agent
**Logique de calcul** :
+ Additionner les durées de tous les intervalles pendant lesquels l’agent parlait.
+ Diviser la somme par le nombre total de contacts.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Durée moyenne de la conversation
Cette métrique mesure la durée moyenne des conversations vocales avec les agents.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_CONVERSATION_DURATION`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : durée moyenne des conversations
**Logique de calcul** :
+ Cette métrique est calculée en fonction du temps total entre le début de la conversation et le dernier mot prononcé par l’agent ou le client.
+ Cette valeur est ensuite divisée par le nombre total de contacts pour fournir une représentation moyenne du temps de conversation consacré à l’appel.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Durée moyenne de conversation avec le client
Cette métrique mesure le temps moyen passé à parler par un client dans le cadre d’une conversation.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_TALK_TIME_CUSTOMER`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : durée moyenne de conversation avec le client
**Logique de calcul** :
+ Additionner les durées de tous les intervalles pendant lesquels le client parlait.
+ Diviser la somme par le nombre total de contacts.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Temps sans parole moyen
Cette métrique mesure la moyenne du temps total passé sans conversation dans une conversation vocale. Le temps passé en dehors des conversations fait référence à la durée combinée du temps d’attente et des périodes de silence supérieures à trois secondes, pendant lesquelles ni l’agent ni le client ne sont engagés dans une conversation.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_NON_TALK_TIME`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : temps sans parole moyen
**Logique de calcul** :
+ Additionner tous les intervalles pendant lesquels les deux participants sont restés silencieux.
+ Diviser la somme par le nombre de contacts.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Temps de conversation moyen
Cette métrique mesure le temps moyen passé à parler pendant un contact vocal avec le client ou l’agent.
**Type de métrique** : chaîne (*hh:mm:ss*)
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_TALK_TIME`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : temps de parole moyen
**Logique de calcul** :
+ Additionner tous les intervalles pendant lesquels un agent, un client ou les deux étaient engagés dans une conversation.
+ Diviser la somme par le nombre total de contacts.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Pourcentage de la durée de conversation avec le client
Cette métrique fournit le temps de parole d’un client dans le cadre d’une conversation vocale, exprimé en pourcentage de la durée totale de la conversation.
**Type de métrique** : pourcentage
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `PERCENT_TALK_TIME_CUSTOMER`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : pourcentage de la durée de conversation avec le client
**Logique de calcul** :
+ Additionner tous les intervalles pendant lesquels un client était engagé dans une conversation.
+ Diviser la somme par la durée totale de la conversation.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Pourcentage de temps sans conversation
Cette métrique fournit le temps passé à ne pas parler dans une conversation vocale en pourcentage de la durée totale de la conversation.
**Type de métrique** : pourcentage
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `PERCENT_NON_TALK_TIME`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : pourcentage du temps à ne pas parler
**Logique de calcul** :
+ Additionner tous les intervalles pendant lesquels les participants sont restés silencieux (temps sans parole).
+ Diviser la somme par la durée totale de la conversation.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
## Pourcentage du temps de conversation
Cette métrique fournit le temps passé à parler dans une conversation vocale en pourcentage de la durée totale de la conversation.
**Type de métrique** : pourcentage
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’analytique conversationnelle
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `PERCENT_TALK_TIME`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Rapports d’historique des métriques : pourcentage du temps de conversation
**Logique de calcul** :
+ Additionner tous les intervalles pendant lesquels un agent, un client ou les deux étaient engagés dans une conversation (temps de conversation).
+ Diviser la somme par la durée totale de la conversation.
**Remarques** :
+ Cette métrique est disponible uniquement pour les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
# Types de notifications Amazon Connect Contact Lens
Contact Lens fournit les types de notifications suivants :
+ Contact LensPublier Call/Chat les règles correspondantes : un EventBridge événement est diffusé chaque fois qu'une Contact Lens règle correspond et a déclenché l'action de la EventBridge règle.
Cet événement contient des informations utiles sur la règle Contact Lens qui est déclenchée, notamment la catégorie attribuée et les détails de l’agent, du contact et de la file d’attente.
+ Contact LensCorrespondance Call/Chat des règles en temps réel : un EventBridge événement est déclenché chaque fois qu'une Contact Lens règle correspond et s'est déclenchée en temps réel.
Cet événement contient des informations utiles sur la règle Contact Lens qui est déclenchée, notamment la catégorie attribuée et les détails de l’agent, du contact et de la file d’attente.
+ Contact LensModification de l'état de l'analyse : un EventBridge événement est généré lorsqu'il Contact Lens est impossible d'analyser un enregistrement de contact. L’événement contient le code de motif de l’événement qui explique en détail pourquoi il n’a pas pu traiter l’enregistrement.
Vous pouvez utiliser ces types de notification dans différents scénarios. Par exemple, utilisez les événements de changement d'état d'Contact Lensanalyse pour signaler des erreurs inattendues dans le traitement d'un fichier de contact, les détails de l' EventBridge événement pouvant ensuite être stockés dans un CloudWatch journal pour un examen plus approfondi, déclencher des flux de travail supplémentaires ou alerter les équipes d'assistance concernées pour une enquête plus approfondie.
Les événements Contact Lens pour l’analytique de la parole et du chat permettent de nombreux nouveaux cas d’utilisation tels que la mise en évidence et la visualisation d’informations supplémentaires, par exemple :
+ Génération d’alertes en cas de baisse du sentiment des clients en temps réel dans l’ensemble des conversations vocales et par chat
+ Agrégation et création de rapports sur les problèmes et sujets récurrents
+ Mesure de l’impact de la dernière campagne marketing en détectant le nombre de clients qui l’ont référencée lors d’un appel
+ Personnalisation des normes de conformité des agents pour chaque région et secteur d’activité, et inscription des agents à des formations supplémentaires si nécessaire.
# Ajout de vocabulaires personnalisés à Contact Lens à l’aide du site Web d’administration Amazon Connect
Vous pouvez améliorer la précision de la reconnaissance vocale pour les noms de produits, les noms de marque et la terminologie spécifique à un domaine en élargissant et en adaptant le vocabulaire du speech-to-text moteur. Contact Lens
Cette rubrique explique comment ajouter des vocabulaires personnalisés à l'aide du site Web d' Amazon Connect administration. Vous pouvez également les ajouter à l'aide des [CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateVocabulary.html)touches et [AssociateDefaultVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateDefaultVocabulary.html) APIs.
## Choses à savoir sur les vocabulaires personnalisés
+ Vous devez définir un vocabulaire **par défaut** pour qu’il soit appliqué aux analyses afin de générer des transcriptions. L’image suivante montre la page **Vocabulaires personnalisés**. Choisissez les points de suspension, puis sélectionnez **Définir comme valeur par défaut**.
![\[La page des vocabulaires personnalisés, l’emplacement des points de suspension, l’option Définir comme valeur par défaut.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-default.png)
+ Un seul vocabulaire par langue peut être appliqué aux analyses. Cela signifie qu’un seul fichier par langue peut avoir l’état **Prêt (valeur par défaut)**.
+ Vous pouvez télécharger et activer jusqu’à 20 fichiers de vocabulaire. Vous pouvez activer les 20 fichiers en même temps.
+ La transcription est un événement ponctuel. Un vocabulaire récemment chargé n’est pas appliqué rétroactivement aux transcriptions existantes.
+ Le fichier texte doit être au format LF. Si vous utilisez un autre format, comme le format CRLF, le vocabulaire personnalisé n’est pas accepté par Amazon Transcribe.
+ L’exemple de fichier de vocabulaire ne peut être téléchargé que lorsque vous choisissez un paramètre de langue Anglais.
+ Pour connaître les limites de taille d’un fichier de vocabulaire et les autres exigences, consultez [Vocabulaires personnalisés](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary.html) dans le *Guide du développeur Amazon Transcribe*.
+ Les vocabulaires personnalisés s’appliquent uniquement à l’analytique vocale. Ils ne s’appliquent pas aux conversations par chat, car les transcriptions existent déjà.
## Autorisations requises
Avant de pouvoir ajouter des vocabulaires personnalisés à Amazon Connect, vous devez disposer de l’autorisation **Analytique et optimisation**, **Contact Lens – Vocabulaire personnalisé** attribuée au profil de sécurité.
Par défaut, dans les nouvelles instances d'Amazon Connect, les profils **d'administrateur** et **CallCenterManager**de sécurité disposent de cette autorisation.
Pour en savoir plus sur l’ajout d’autorisations à un profil de sécurité existant, consultez [Mise à jour de profils de sécurité dans Amazon Connect](update-security-profiles.md).
## Ajout d’un glossaire personnalisé
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur disposant des autorisations requises pour ajouter des vocabulaires personnalisés.
1. Accédez à **Analytique et optimisation**, **Glossaires personnalisés**.
1. Choisissez **Ajouter un vocabulaire personnalisé**.
1. Sur la page **Ajouter un vocabulaire personnalisé**, entrez un nom pour le vocabulaire, choisissez une langue Anglais, puis choisissez **Télécharger un exemple** de fichier.
**Note**
L’exemple de fichier de vocabulaire ne peut être téléchargé que lorsque vous choisissez un paramètre de langue Anglais. Sinon, un message d’erreur s’affiche, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Message d’erreur indiquant que le traitement du fichier de vocabulaire a échoué.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-sample-error.png)
L’image suivante montre comment se présente l’exemple de fichier de vocabulaire. L’en-tête contient `Phrase`, `IPA`, `SoundsLike`, `DisplayAs`. L’en-tête est obligatoire.
![\[Un exemple de fichier de vocabulaire, l’en-tête.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-header.png)
1. Les informations contenues dans le fichier sont séparées par une [TABULATION] par entrée. Pour en savoir plus sur l’ajout de mots et d’acronymes au fichier de vocabulaire, consultez [Création d’un vocabulaire personnalisé à l’aide d’un tableau](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary-create-table.html) du *Guide du développeur Amazon Transcribe*.
L’image suivante montre des mots dans un exemple de fichier de vocabulaire. Les mots de la colonne Expression sont obligatoires. Les mots figurant dans les colonnes `IPA`, `SoundsLike` et `DisplayAs` sont facultatifs.
![\[Un exemple de fichier de vocabulaire, les mots de la colonne Expression sont obligatoires.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-phrase-column.png)
Pour saisir plusieurs mots dans la colonne **Expression**, séparez-les par un tiret (-) ; n’utilisez pas d’espaces.
## États du vocabulaire
+ **Prêt (par défaut)** : le vocabulaire est appliqué aux analyses pour générer des transcriptions. Il est appliqué aux analyses en temps réel et après appel.
+ **Prêt** : le vocabulaire n’est pas appliqué aux analyses, mais il s’agit d’un fichier valide et disponible. Pour l’appliquer aux analyses, définissez-le par défaut.
+ **Traitement en cours** : Amazon Connect valide le vocabulaire que vous avez téléchargé et essaie de l’appliquer aux analyses pour générer des transcriptions.
+ **Suppression en cours** : vous avez choisi de **supprimer** le vocabulaire, et Amazon Connect est en train de le supprimer.
Amazon Connect met environ 90 minutes à supprimer un vocabulaire.
Si vous tentez de télécharger un vocabulaire qui n’est pas validé, cela se traduit par un état **Échec**. Par exemple, si vous ajoutez des expressions de plusieurs mots dans la colonne **Expression** et que vous les séparez par des espaces au lieu de tirets, l’opération échoue.
## Téléchargement et affichage d’un vocabulaire personnalisé
Pour afficher un vocabulaire personnalisé qui a été chargé, vous devez télécharger et ouvrir le fichier. Seuls les fichiers à l’état **Prêt** peuvent être téléchargés et affichés.
1. Accédez à **Analytique et optimisation**, **Glossaires personnalisés**.
1. Choisissez **Plus**, puis **Télécharger**. L’emplacement de **Télécharger** est indiqué dans l’image suivante.
![\[La page des vocabulaires personnalisés, une liste de vocabulaires, le menu déroulant Plus, l’option de téléchargement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-download.png)
1. Ouvrez le téléchargement pour voir le contenu.
1. Vous pouvez modifier le contenu, puis choisir **Enregistrer et charger**.
# Création de règles Contact Lens à l’aide du site Web d’administration Amazon Connect
Contact Lensles règles vous permettent de classer automatiquement les contacts, de recevoir des alertes ou de générer des tâches en fonction des mots clés utilisés lors d'un appel, d'un chat ou d'un e-mail, des scores de sentiment, des attributs du client et d'autres critères.
Cette rubrique explique comment créer des règles à l'aide du site Web Amazon Connect d'administration. Pour créer et gérer des règles par programmation, consultez [Actions sur les règles](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/rules-api.html) et [Langage Rules Function Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/connect-rules-language.html) dans le *Guide de référence des API Amazon Connect*.
**Astuce**
Pour obtenir la liste des spécifications de la fonctionnalité de règles (par exemple, le nombre de règles que vous pouvez créer), consultez [Amazon Connect Spécifications des fonctionnalités des règles](feature-limits.md#rules-feature-specs).
## Étape 1 : définir des conditions de règle pour l’analytique conversationnelle
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Règles**.
1. Sélectionnez **Créer une règle**, **Analytique conversationnelle**.
1. **Sous **Quand**, utilisez la liste déroulante pour choisir une analyse **post-appel, une analyse** **en temps réel, une analyse** **post-chat ou une analyse** par e-mail.**
![\[La nouvelle page de règles, le menu déroulant « quand ».\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. Choisissez **Ajouter une condition**.
Vous pouvez combiner les critères d’un large éventail de conditions pour créer des règles Contact Lens très spécifiques. Les conditions disponibles sont les suivantes :
+ **Mots ou expressions** : choisissez entre [Correspondance exacte, Correspondance de modèle ou Correspondance sémantique](exact-match-pattern-match-semantic-match.md) pour déclencher une alerte ou une tâche lorsque des mots-clés sont prononcés.
+ **Langage naturel – Correspondance sémantique** : fournissez une déclaration en langage naturel (par exemple, le client a appelé pour annuler son compte) correspondant aux transcriptions de la conversation à l’aide de l’IA générative, et effectuez une action (par exemple, déclencher une tâche, effectuer une évaluation, etc.) Pour de plus amples informations, consultez [Correspondance sémantique optimisée par l’IA générative](natural-language-semantic-match.md).
+ **Travail après contact (ACW) : établissez** des règles pour mesurer l'efficacité des agents dans l'exécution du travail après contact.
+ **Hiérarchie des agents** : créez des règles qui s'exécutent sur une hiérarchie d'agents spécifique. Les hiérarchies d'agents peuvent représenter des emplacements géographiques, des départements, des produits ou des équipes.
Pour consulter la liste des hiérarchies d'agents afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin de la section **Hiérarchie des agents - Afficher** les autorisations dans votre profil de sécurité.
+ **Agent** : créez des règles qui s’exécutent sur un sous-ensemble d’agents. Par exemple, créez une règle pour garantir que les agents nouvellement embauchés respectent les normes de la société.
Pour voir les noms des agents afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin des autorisations **Utilisateurs - Afficher** dans le profil de sécurité.
+ **Agent AI** : identifiez les contacts pour lesquels un agent Connect AI en particulier a fourni un service en libre-service ou une assistance d'agent. Vous pouvez sélectionner plusieurs agents d'IA ou sélectionner une version spécifique d'un agent.
Pour voir les noms des agents IA afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin d'**agents AI - Afficher** les autorisations dans votre profil de sécurité.
+ **Agent AI - Escalade** : identifiez les contacts lorsqu'un agent Connect AI utilisé pour le libre-service client est devenu un humain.
Pour voir les noms des agents IA afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin d'**agents AI - Afficher** les autorisations dans votre profil de sécurité.
+ **Durée de l’interaction avec les agents** : créez des règles pour identifier les contacts dont l’interaction avec l’agent a eu une durée ou une durée d’interaction avec l’agent plus longue ou plus courte que prévu. Cette fonctionnalité s’applique uniquement aux appels.
+ **Attributs du segment de contact** : vous pouvez identifier les contacts dans le cadre des règles en utilisant des attributs de segment de contact personnalisés avec des valeurs fournies par d'autres systèmes ou en utilisant une logique personnalisée. Vous pouvez [définir un attribut](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin) et définir sa valeur dans les flux. Les attributs de segment personnalisés ne sont présents que sur cet identifiant de contact spécifique, et non sur l'ensemble de la chaîne de contacts. Par exemple, vous pouvez créer une règle qui identifie que le contact a été pré-authentifié dans l'IVR, avant d'être connecté à l'agent.
Pour voir la liste des attributs des segments de contact à ajouter à une règle, vous avez besoin de **Attributs prédéfinis - Afficher** les autorisations.
+ **Motif de la déconnexion** : établissez des règles qui vérifient pourquoi un contact s'est déconnecté. Par exemple, si l'agent s'est déconnecté avant le client ou si le contact a été transféré.
+ **Niveau sonore le plus élevé** : établissez des règles qui vérifient le niveau sonore maximal (en décibels) pendant la conversation pour l'agent ou le client. Un niveau sonore plus élevé (par exemple, plus de 70 dB) peut être associé à de l'excitation ou à de la colère, tandis qu'un discours inférieur à un certain niveau sonore (par exemple, 30 dB ou moins) peut être difficile à comprendre.
+ **Temps d'attente** : établissez des règles pour identifier les contacts présentant des temps d'attente inhabituels afin d'identifier les opportunités de gérer les contacts plus efficacement. Vous pouvez définir des règles en utilisant le temps de maintien le plus long, le temps de maintien total et le nombre de blocages. Vous pouvez également vérifier le temps d'attente en pourcentage du temps total pendant lequel le client a été connecté à l'agent (temps d'attente du client divisé par la durée de l'interaction avec l'agent et le temps d'attente du client).
+ **Méthode d'initiation** : créez des règles qui vérifient si un contact a été entrant, sortant, transféré, etc.
+ **Attributs de contact** : créez des règles qui s’exécutent sur les valeurs des [attributs de contact](what-is-a-contact-attribute.md) personnalisés. Par exemple, vous pouvez établir des règles spécifiques pour un secteur d’activité en particulier ou pour des clients spécifiques, par exemple en fonction de leur niveau d’adhésion, de leur pays de résidence actuel ou s’ils ont une commande en cours.
Vous pouvez ajouter jusqu’à cinq attributs de contact à une règle.
+ **Sentiment - Période** : créez des règles qui s’appliquent aux résultats de l’analyse des sentiments (positifs, négatifs ou neutres) sur une fenêtre de fin pour l’heure.
Par exemple, vous pouvez créer une règle lorsque le sentiment du client est resté négatif pendant une période donnée. Si le participant a rejoint le contact ultérieurement, la période définie ici s’applique à la période pendant laquelle le participant était présent.
Lorsque des règles sont appliquées à des contacts qui ne disposent pas de données de sentiment, un sentiment neutre est utilisé.
+ **Sentiment - Ensemble du contact** : créez des règles basées sur la valeur des scores de sentiment sur l’ensemble d’un contact. Par exemple, vous pouvez créer une règle lorsque le sentiment du client est resté faible pendant l’ensemble du contact, vous pouvez créer une tâche permettant à un analyste de l’expérience client de revoir la transcription de l’appel et d’en assurer le suivi.
Lorsque des règles sont appliquées à des contacts qui ne disposent pas de données de sentiment, un sentiment neutre est utilisé.
+ **Interruptions** : créez des règles qui détectent les cas où l’agent a interrompu le client plus de X fois. Cette fonctionnalité s’applique uniquement aux appels.
+ **Temps passé hors conversation** : établissez des règles qui vérifient qu'aucun signal vocal n'est détecté. Cela peut inclure des périodes pendant lesquelles un client est mis en attente. Vous pouvez vérifier le temps total sans conversation, la période sans conversation la plus longue au cours d'une conversation ou le pourcentage de temps sans conversation pendant la conversation. Un temps de non-conversation élevé, tel qu'un pourcentage de temps sans conversation supérieur à 50 % de la conversation, peut indiquer une opportunité d'améliorer les processus ou des opportunités de coaching pour les agents. Cette fonctionnalité s’applique uniquement aux appels.
+ **Temps de réponse** : créez des règles pour identifier les contacts pour lesquels le participant a eu un temps de réponse plus ou moins long que prévu : moyen ou maximum.
Par exemple, vous pouvez définir une règle concernant le **Temps d’accueil de l’agent**, également appelé **Délai de première réponse** : après que l’agent a rejoint le chat, combien de temps s’est écoulé avant qu’il envoie le premier message d’accueil. Cela vous aidera à identifier les cas où un agent a mis trop de temps à interagir avec le client.
+ **Problème de déconnexion potentiel** : établissez des règles qui vérifient les éventuels problèmes techniques (tels que la connectivité réseau, les problèmes liés aux appareils). Vous pouvez l'utiliser pour exclure des contacts des évaluations automatisées des performances des agents en cas de problèmes de connectivité indépendants de la volonté de l'agent.
+ **Files d'attente** : créez des règles qui s'exécutent sur un sous-ensemble de files d'attente ou vérifiez si le contact n'a pas été mis en file d'attente. Les organisations utilisent souvent des files d’attente pour indiquer un secteur d’activité, un sujet ou un domaine. Par exemple, vous pouvez établir des règles spécifiques pour vos files d'attente de vente, suivre l'impact d'une récente campagne marketing, ou bien des règles pour les files d'attente de votre service client, afin de suivre le sentiment général. Pour les interactions en libre-service, vous pouvez vérifier si le contact n'a jamais été mis en file d'attente, ce qui peut indiquer une réussite en libre-service avec un agent d'intelligence artificielle.
Pour voir les noms des files d'attente afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin de **Files d'attente - Afficher** les autorisations dans votre profil de sécurité.
+ **Profil de routage** : identifiez les contacts gérés par les agents mappés à un profil de routage spécifique. Le profil de routage peut indiquer le département ou les compétences de l'agent. Par exemple, vous pouvez effectuer des évaluations automatisées des agents ayant le profil de routage Nouveaux employés, formés au dépannage de base selon des critères d'évaluation différents de ceux des agents polyvalents titulaires.
Pour voir les profils de routage afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin de **Profils de routage - Afficher** les autorisations dans votre profil de sécurité.
+ **Temps de conversation** : établissez des règles en utilisant le seuil du temps absolu passé à parler par l'agent ou le client. Cela peut être utilisé pour identifier les endroits où le client n'a pas du tout parlé, ce qui a amené l'agent à se déconnecter ou les endroits où l'agent a évité les appels, par exemple en ne parlant pas après avoir décroché le téléphone.
+ **Durée de l’interaction avec les agents** : créez des règles pour identifier les contacts dont l’interaction avec l’agent a eu une durée ou une durée d’interaction avec l’agent plus longue ou plus courte que prévu. Cette fonctionnalité s’applique uniquement aux appels.
L’image suivante montre un exemple de règle comportant plusieurs conditions pour un contact vocal.
![\[Exemple de règle comportant plusieurs conditions pour un contact vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions.png)
L’image suivante montre un exemple de règle comportant plusieurs conditions pour un contact par chat. La règle est déclenchée lorsque le temps de **première** réponse est supérieur ou égal à 1 minute et que l’agent n’a mentionné aucun des mots ou expressions de salutation répertoriés dans sa première réponse.
**Temps de première réponse** = une fois que l’agent a rejoint le chat, combien de temps s’est écoulé avant qu’il envoie le premier message au client.
![\[Exemple de règle comportant plusieurs conditions pour un contact par chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions-chat.png)
1. Choisissez **Suivant**.
## Étape 2 : définir des actions de règle
1. Choisissez **Add action**. Vous pouvez choisir les actions suivantes :
+ [Créer une tâche](contact-lens-rules-create-task.md) : cette option n’est pas disponible pour le chat en temps réel.
+ [Envoyer une notification par e-mail](contact-lens-rules-email.md)
+ [Générer un EventBridge événement](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[Le menu déroulant Ajouter une action, une liste d’actions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Passez en revue et apportez les modifications nécessaires, puis choisissez **Enregistrer**.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
# Classement automatique des contacts en faisant correspondre les conversations à des déclarations en langage naturel ou à des mots et expressions spécifiques
L’analytique conversationnelle Contact Lens vous permet de classer automatiquement les contacts afin d’identifier les principaux facteurs, l’expérience client et le comportement des agents pour vos contacts. Dans la page **Détails de contact** d’un chat, des catégories apparaissent au-dessus de la transcription, comme illustré dans l’image suivante.
![\[La page Détails de contact, la section Catégories.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-overview-chat2.png)
Voici certaines des principales actions que vous pouvez effectuer lorsque vous classez des contacts :
+ Grâce au classement des contacts optimisé par l’IA générative, vous pouvez fournir des critères pour classer les contacts en langage naturel (par exemple, le client a-t-il essayé d’effectuer un paiement sur son solde ?).
+ Vous pouvez fournir des mots ou des phrases spécifiques prononcés par les agents ou les clients pour qu’ils correspondent à une conversation. Contact Lens étiquette alors automatiquement les contacts qui répondent aux critères de correspondance et fournit les points pertinents de la conversation.
+ Vous pouvez définir des actions pour recevoir des alertes et générer des tâches sur des contacts classés par catégories.
+ Vous pouvez définir des critères supplémentaires pour classer les contacts, tels que le score des sentiments des clients, les files d’attente ou tout attribut personnalisé que vous avez ajouté aux contacts, comme des informations sur la fidélité des clients.
## Quand utiliser des mots ou des expressions
L’utilisation de mots ou d’expressions spécifiques est utile lorsqu’il existe une liste bien définie de mots ou d’expressions que vous souhaitez détecter, par exemple pour contrôler le respect des scripts des agents ou évaluer l’intérêt des clients pour un produit.
## Quand utiliser le langage naturel
L’utilisation de déclarations en langage naturel pour correspondre aux contacts est utile lorsqu’il y a trop de mots ou de phrases possibles. Ou encore, lorsque vous souhaitez une correspondance avec des critères spécifiques au contexte, par exemple, « Le client souhaitait modifier son plan d’abonnement. », « L’agent a résolu tous les problèmes du client. ».
## Ajout de règles pour classer les contacts
Dans cette section :
+ [Étape 1 : définir des conditions](#add-category-rules-define-conditions)
+ [Étape 2 : définir des actions](#add-category-rules-define-actions)
### Étape 1 : définir des conditions
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité a été attribué ou qui est activé pour les autorisations liées **aux règles**.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Règles**.
1. Sélectionnez **Créer une règle**, **Analytique conversationnelle**.
1. Attribuez un nom à la règle.
1. **Sous **Quand**, utilisez la liste déroulante pour choisir une analyse **post-appel, une analyse** **en temps réel, une analyse** **post-chat, une analyse** **en temps réel ou une analyse** par e-mail.**
![\[La page Nouvelle règle, la liste déroulante « Quand ».\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. Choisissez **Ajouter une condition**, puis choisissez le type de correspondance :
+ **Mots ou expressions – Correspondance exacte** : recherche les contacts correspondant aux mots ou expressions exacts. Saisissez des mots ou des expressions séparés par une virgule.
+ **Mots ou expressions – Correspondance de modèle** : recherche des contacts en recherchant un modèle de mots ou de phrases. Vous pouvez également indiquer la distance entre les mots. Par exemple, si vous recherchez des contacts dans lesquels le mot « crédit » a été mentionné mais que vous ne voulez pas que les mots « carte de crédit » soient mentionnés, vous pouvez définir un modèle de correspondance entre les catégories afin de rechercher le mot « crédit » qui ne se trouve pas à moins d’une instance de « carte ».
+ **Langage naturel – Correspondance sémantique** : utilisez l’IA générative pour trouver les contacts qui correspondent à la déclaration en langage naturel fournie. Il doit être possible de répondre à la déclaration par oui ou par non. L’option Langage naturel – Correspondance sémantique est utilisée lorsque vous souhaitez faire correspondre des contacts à des critères spécifiques au contexte ou lorsqu’il y a trop de mots ou d’expressions possibles pour des correspondances. Voici quelques exemples :
+ « Le client souhaitait modifier son plan d’abonnement. »
+ « Le client a indiqué qu’il souhaitait mettre fin à ses services actuels. »
+ « L’agent a proposé plusieurs options de paiement. »
+ « L’agent a assuré au client que son appel était important et a demandé un délai d’attente supplémentaire. »
+ « L’agent a résolu tous les problèmes du client. »
**Note**
Les conditions Langage naturel – Correspondance sémantique ne peuvent pas être utilisées pour l’analyse en temps réel.
Pour créer des règles utilisant l’IA générative, vous devez disposer d’une autorisation supplémentaire : **Règles – IA générative**.
**Conseil de pro** : utilisez la condition **Langage naturel – Correspondance sémantique** optimisée par l’IA générative si vous avez déjà utilisé la condition **Mots ou expressions – Correspondance sémantique**.
+ **Mots ou expressions – Correspondance sémantique** : recherche les mots qui peuvent être des synonymes. Par exemple, si vous saisissez « contrarié », cela peut correspondre à « pas content », « peu acceptable » à « inacceptable » et « se désabonner » à « annuler l’abonnement ». De même, cela peut correspondre sémantiquement à des expressions. Par exemple, « merci beaucoup de m’avoir aidé », « merci beaucoup, c’est très utile » et « Je suis tellement heureux que vous puissiez m’aider ».
Ainsi, il n’est plus nécessaire de définir une liste exhaustive de mots clés lors de la création de catégories, et vous pouvez élargir le champ de recherche pour rechercher des expressions similaires qui sont importantes pour vous. Pour de meilleurs résultats de correspondance sémantique, fournissez des mots clés ou des expressions ayant une signification similaire dans une carte de correspondance sémantique. Actuellement, vous pouvez fournir un maximum de quatre mots clés et expressions par carte de correspondance sémantique.
1. En utilisant **Mots ou expressions – Correspondance exacte** comme exemple, entrez les mots ou les expressions, séparés par une virgule, que vous souhaitez mettre en évidence, puis choisissez **Ajouter**. Chaque mot ou expression séparé par une virgule possède sa propre ligne dans la carte.
![\[La page de nouvelles règles, la section Mots ou expressions - Correspondance exacte.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script.png)
![\[La page de nouvelles règles, la section Mots ou expressions - Correspondance exacte.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script2.png)
La logique que Contact Lens utilise pour lire ces expressions est la suivante : (Bonjour AND merci AND pour AND avoir AND appelé AND Exemple AND Corps) OR (nous AND apprécions AND votre AND entreprise) OR (comment AND puis-je AND vous AND aider).
Vous pouvez également utiliser une condition **Langage naturel – Correspondance sémantique** et saisir une déclaration en langage naturel dans la zone de texte, que l’IA générative devrait pouvoir évaluer comme vraie ou fausse.
![\[La page Nouvelle règle, la section Langage naturel – Correspondance sémantique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-natural-language-semantic.png)
1. Pour ajouter d’autres mots ou expressions, choisissez **Ajouter un groupe de mots ou d’expressions**. Dans l’image suivante, le premier groupe de mots ou d’expressions correspond à ce que l’agent peut prononcer, et le second à ce que le client peut prononcer.
![\[Une correspondance Mots ou expressions - Correspondance exacte pour l’agent, le mot AND, section Mots ou expressions pour le client.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. La logique que Contact Lens utilise pour lire ces expressions est la suivante : (Bonjour AND merci AND pour AND avoir AND appelé AND Exemple AND Corps) OR (nous AND apprécions AND votre AND entreprise) OR (comment AND puis-je AND vous AND aider).
1. Les deux cartes sont connectées par un AND. Cela signifie qu’une des lignes de la première carte doit être énoncée AND qu’une des expressions de la seconde carte doit être énoncée.
La logique utilisée par Contact Lens pour lire les deux cartes de mots ou d’expressions est (carte 1) AND (carte 2).
1. Choisissez **Ajouter une condition** pour appliquer les règles à :
+ Files d’attente spécifiques
+ Lorsque les attributs de contact ont certaines valeurs
+ Lorsque les scores de sentiment ont certaines valeurs
Par exemple, l'image suivante montre une règle qui s'applique lorsqu'un agent fait la queue pour la BasicQueue facturation et les paiements, que le client travaille pour l'assurance auto et que l'agent est situé à Seattle.
![\[Une règle comportant plusieurs conditions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
### Étape 2 : définir des actions
Outre la catégorisation d’un contact, vous pouvez définir les actions qu’Amazon Connect doit effectuer :
1. [Générer un EventBridge événement](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
1. [Créer une tâche](contact-lens-rules-create-task.md)
1. [Créer un cas](contact-lens-rules-create-case.md)
1. [Envoyer des notifications par e-mail](contact-lens-rules-email.md)
1. [Création d’une règle qui soumet une évaluation automatique](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)
### Étape 3 : vérifier et enregistrer
1. Choisissez **Save (Enregistrer)** lorsque vous avez terminé.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
# Lorsqu’une règle ou une catégorie ne parvient pas à être évaluée par Amazon Connect Contact Lens
Lorsque Amazon Connect Contact Lens évalue une règle ou une catégorie lors d’une analyse post-contact pour un contact vocal ou par chat, il est possible que la règle ou la catégorie ne parvienne pas à être évaluée.
Voici les résultats de catégorie possibles lorsqu’une règle ou une catégorie est évaluée lors de l’analyse des contacts :
1. **Correspondance et application réussies au contact**. Lorsque les catégories sont affichées sur la page **Détails de contact**, cela indique qu’elles ont été correctement mises en correspondance et appliquées au contact.
1. **Évalués avec succès, mais elles ne s’appliquent pas au contact**. Lorsque les catégories sont absentes de la page **Détails de contact**, cela indique qu’elles ne s’appliquent pas au contact mais qu’elles ont été évaluées avec succès selon les règles Contact Lens.
1. **L’analyse des contacts a été terminée, mais une catégorie spécifique n’a pas été évaluée**. Lorsqu’une catégorie n’est pas évaluée, cela ne signifie pas qu’elle ne s’applique pas au contact (selon ses critères), mais que Contact Lens a terminé l’analyse du contact sans évaluer cette catégorie spécifique.
L’image suivante montre que les catégories ayant échoué sont signalées par des bordures en pointillés, un arrière-plan transparent, des icônes d’erreur et préfixes d’échec. Lorsque vous pointez sur une catégorie ayant échoué, les détails expliquant pourquoi cette catégorie n’a pas pu être évaluée s’affichent.
![\[Les catégories ayant échoué sur la page Détails de contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/failed-categories1.png)
Ces catégories ayant échoué ne sont présentes que dans les règles disposant de la condition de correspondance sémantique. Les deux raisons possibles sont les suivantes :
1. **Quota dépassé** : votre limite d’actions d’IA générative a été dépassée pendant cette durée. Vous pouvez demander une augmentation de quota par le biais du AWS Support.
1. **Instructions de sécurité défaillantes** : le traitement des catégories a échoué, car il ne répondait pas aux barrières de protection en matière de sécurité et de qualité.
Nous vous recommandons d’ajouter des conditions supplémentaires à vos règles de correspondance sémantique afin de réduire le nombre de contacts auxquels elles peuvent s’appliquer. Cela permettra d’éviter les échecs liés au dépassement du quota.
## Fichier S3 client de sortie d’analyse post-contact Contact Lens
Les catégories ayant échoué apparaissent dans le fichier d'analyse sous JobDetails > Analyse ignorée.
La section `SkippedAnalysis` montre l’analyse du contact marqué comme « Ignoré », même si l’analyse a été terminée pour ce contact. Il contient les propriétés « Feature » et « ReasonCode ». `POST_CONTACT_SUMMARY`est l'une des fonctionnalités existantes.
`CATEGORIZATION` est ajoutée en tant que nouvelle fonctionnalité aux analyses ignorées. Il existe un élément de catégorisation unique dans le tableau `SkippedAnalysis` pour chaque propriété `ReasonCode` unique ayant entraîné l’échec de la catégorisation. Une nouvelle `SkippedEntities` propriété est introduite pour chaque élément unique, contenant une liste de tous les noms de catégories (et leur règle associée IDs) qui ont échoué en raison du code de motif associé.
Voici un exemple de catégories ayant échoué dans `JobDetails` :
```
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "PotentialFraud"
"RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
{
"CategoryName": "Refund"
"RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
}
]
},
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "ManagerEscalation"
"RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
]
},
{
"Feature": "POST_CONTACT_SUMMARY",
"ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT"
}
]
},
```
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Exemples de fichiers de sortie d’analytique conversationnelle Contact Lens pour un appel](contact-lens-example-output-files.md).
# Ajout d’alertes en temps réel à Contact Lens pour les superviseurs en fonction de mots-clés et d’expressions dans un appel
Après avoir [activé l’analytique en temps réel](enable-analytics.md) dans le flux, vous pouvez ajouter des règles qui alertent automatiquement les superviseurs lorsqu’un problème d’expérience client survient.
Par exemple, Contact Lens peut envoyer automatiquement une alerte quand certains mots-clés ou expressions sont mentionnés au cours de la conversation, ou lorsqu’il détecte d’autres critères. Le superviseur voit l’alerte sur le tableau de bord des métriques en temps réel. À partir de là, les superviseurs peuvent écouter l’appel en direct et fournir des conseils à l’agent pendant le chat pour l’aider à résoudre le problème plus rapidement.
L’image suivante montre un exemple de ce qu’un superviseur peut voir sur le rapport de métriques en temps réel lorsqu’il reçoit une alerte. Dans ce cas, Contact Lens a détecté un client mécontent.
![\[La page des métriques en temps réel, une alerte pour un client mécontent.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-metrics-alert2.png)
Lorsque le superviseur écoute un appel en direct, Contact Lens lui fournit une transcription en temps réel et l’évolution du sentiment du client, ce qui l’aide à comprendre la situation et à évaluer les actions appropriées. La transcription élimine également la nécessité pour les clients de se répéter s’ils sont transférés à un autre agent.
L’image suivante montre un exemple de transcription en temps réel.
![\[Exemple de transcription en temps réel.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-transcript.png)
## Ajout de règles pour les alertes en temps réel pour les appels
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité a été attribué ou qui est activé pour les autorisations liées **aux règles**.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Règles**.
1. Sélectionnez **Créer une règle**, **Analytique conversationnelle**.
1. Attribuez un nom à la règle.
1. Sous **Quand**, utilisez la liste déroulante pour choisir une **analyse en temps réel**.
1. Choisissez **Ajouter une condition**, puis choisissez le type de correspondance :
+ **Correspondance exacte** : recherche uniquement les mots ou expressions exacts.
+ **Correspondance de modèle** : recherche des correspondances qui peuvent être exactes à moins de 100 %. Vous pouvez également indiquer la distance entre les mots. Par exemple, vous pouvez rechercher des contacts dans lesquels le mot « crédit » a été mentionné, mais vous ne voulez pas que les mots « carte de crédit » soient mentionnés. Vous pouvez définir un modèle correspondant à une catégorie pour rechercher le mot « crédit » qui ne se trouve pas à moins d’un mot du mot « carte ».
**Astuce**
La correspondance sémantique n’est pas disponible pour l’analyse en temps réel.
1. Entrez les mots ou les expressions, séparés par une virgule, que vous souhaitez mettre en évidence. Les règles en temps réel ne prennent en charge que les mots clés ou expressions **mentionnés**.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. Choisissez **Ajouter**. Chaque mot ou expression séparé par une virgule possède sa propre ligne.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions est composée de plusieurs expressions, chacune sur sa propre ligne.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
La logique utilisée par Contact Lens pour lire ces mots ou expressions est la suivante : (Parlez OR à OR votre OR responsable) OR (ceci OR n’est OR pas OR utile) OR (parlez OR à OR votre OR superviseur), etc.
1. Pour ajouter d’autres mots ou expressions, choisissez **Ajouter un groupe de mots ou d’expressions**. Dans l’image suivante, le premier groupe de mots ou d’expressions correspond à ce que l’agent est susceptible de dire. Le second groupe correspond à ce que le client peut dire.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions comportant plusieurs expressions pour le client et l’agent.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. Dans cette première carte, Contact Lens lit chaque ligne sous la forme d’un OR. Par exemple : (Bonjour) OR (merci OR d’ OR avoir appelé OR Exemple OR d’entre) OR (nous OR apprécions OR votre entreprise).
1. Les deux cartes sont connectées par un AND. Cela signifie qu’une des lignes de la première carte doit être énoncée AND qu’une des expressions de la seconde carte doit être énoncée.
La logique utilisée par Contact Lens pour lire les deux cartes de mots ou d’expressions est (carte 1) AND (carte 2).
1. Choisissez **Ajouter une condition** pour appliquer les règles à :
+ Files d’attente spécifiques
+ Lorsque les attributs de contact ont certaines valeurs
+ Lorsque les scores de sentiment ont certaines valeurs
Par exemple, l'image suivante montre une règle qui s'applique lorsqu'un agent fait la queue pour la BasicQueue facturation et les paiements, que le client travaille pour l'assurance auto et que l'agent est situé à Seattle.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions assortie de plusieurs conditions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. Choisissez **Next** une fois que vous avez terminé.
1. Dans la zone **Attribuer une catégorie de contact**, ajoutez un nom pour la catégorie. Par exemple, **Conforme** ou **Non\$1conforme**.
1. Choisissez **Enregistrer**, puis **Enregistrer et publier**.
# Ajout d’alertes en temps réel à Contact Lens pour les superviseurs en fonction de mots-clés et d’expressions dans un chat
Après avoir [activé l’analytique en temps réel](enable-analytics.md) dans le flux, vous pouvez ajouter des règles qui alertent automatiquement les superviseurs lorsqu’un problème d’expérience client survient.
Par exemple, Contact Lens peut envoyer automatiquement une alerte quand certains mots-clés ou expressions sont mentionnés au cours du chat, ou lorsqu’il détecte d’autres critères. Le superviseur peut ensuite consulter la page **Détails de contact** du chat en temps réel afin d’examiner le problème. À partir de là, les superviseurs peuvent rejoindre le chat et fournir des conseils à l’agent par chat pour aider à résoudre le problème plus rapidement.
L’image suivante montre un exemple de ce qu’un superviseur peut voir sur la page **Détails de contact** lorsqu’il reçoit une alerte pour un chat en temps réel. Dans ce cas, Contact Lens a détecté un client mécontent.
![\[Page Détails de contact, alerte pour un client de chat en temps réel mécontent.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-alert-chat.png)
Lorsque le superviseur surveille un chat, Contact Lens lui fournit une transcription en temps réel et l’évolution du sentiment du client, ce qui l’aide à comprendre la situation et à évaluer l’action appropriée. La transcription élimine également la nécessité pour les clients de se répéter s’ils sont transférés à un autre agent.
## Ajout de règles pour les alertes en temps réel pour les chats
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité a été attribué ou qui est activé pour les autorisations liées **aux règles**.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Règles**.
1. Sélectionnez **Créer une règle**, **Analytique conversationnelle**.
1. Attribuez un nom à la règle.
1. Sous **Quand**, utilisez la liste déroulante pour choisir une **analyse en temps réel**.
1. Choisissez **Ajouter une condition**, puis choisissez le type de correspondance. L’image suivante montre une règle configurée pour une condition **Ressenti – Période**.
![\[Conditions d’une règle d’analyse du chat en temps réel\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule2.png)
Sélectionnez l’une des options suivantes :
+ **Correspondance exacte** : recherche uniquement les mots ou expressions exacts.
+ **Correspondance de modèle** : recherche des correspondances qui peuvent être exactes à moins de 100 %. Vous pouvez également indiquer la distance entre les mots. Par exemple, vous pouvez rechercher des contacts dans lesquels le mot « crédit » a été mentionné, mais vous ne voulez pas que les mots « carte de crédit » soient mentionnés. Vous pouvez définir un modèle correspondant à une catégorie pour rechercher le mot « crédit » qui ne se trouve pas à moins d’un mot du mot « carte ».
**Astuce**
La correspondance sémantique n’est pas disponible pour l’analyse en temps réel.
1. Entrez les mots ou les expressions, séparés par une virgule, que vous souhaitez mettre en évidence. Les règles en temps réel ne prennent en charge que les mots clés ou expressions **mentionnés**.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. Choisissez **Ajouter**. Chaque mot ou expression séparé par une virgule possède sa propre ligne.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions est composée de plusieurs expressions, chacune sur sa propre ligne.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
La logique utilisée par Contact Lens pour lire ces mots ou expressions est la suivante : (Parlez OR à OR votre OR responsable) OR (ceci OR n’est OR pas OR utile) OR (parlez OR à OR votre OR superviseur), etc.
1. Pour ajouter d’autres mots ou expressions, choisissez **Ajouter un groupe de mots ou d’expressions**. Dans l’image suivante, le premier groupe de mots ou d’expressions correspond à ce que l’agent est susceptible de mentionner. Le second groupe correspond à ce que le client peut mentionner.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions comportant plusieurs expressions pour le client et l’agent.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. Dans cette première carte, Contact Lens lit chaque ligne sous la forme d’un OR. Par exemple : (Bonjour) OR (merci OR d’ OR avoir appelé OR Exemple OR d’entre) OR (nous OR apprécions OR votre entreprise).
1. Les deux cartes sont connectées par un AND. Cela signifie qu’une des lignes de la première carte doit être mentionnée ET qu’une des expressions de la seconde carte doit alors être mentionnée.
La logique utilisée par Contact Lens pour lire les deux cartes de mots ou d’expressions est (carte 1) AND (carte 2).
1. Choisissez **Ajouter une condition** pour appliquer les règles à :
+ Files d’attente spécifiques
+ Lorsque les attributs de contact ont certaines valeurs
+ Lorsque les scores de sentiment ont certaines valeurs
Par exemple, l'image suivante montre une règle qui s'applique lorsqu'un agent fait la queue pour la BasicQueue facturation et les paiements, que le client travaille pour l'assurance auto et que l'agent est situé à Seattle.
![\[Une règle relative aux mots et aux expressions assortie de plusieurs conditions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. Choisissez **Next** une fois que vous avez terminé.
1. Dans la zone **Attribuer une catégorie de contact**, ajoutez un nom pour la catégorie. Par exemple, **Conforme** ou **Non\$1conforme**.
1. Choisissez **Ajouter une action** pour spécifier l’action qu’Amazon Connect doit effectuer lorsque les conditions sont remplies. Vous pouvez configurer les alertes destinées aux superviseurs en utilisant des notifications par e-mail ou en développant une intégration personnalisée avec EventBridge.
![\[Les options Générer un EventBridge événement et Envoyer une notification par e-mail.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule3.png)
1. Si vous avez choisi **Envoyer une notification par e-mail**, consultez [Création de règles qui envoient des notifications par e-mail](contact-lens-rules-email.md) pour plus de détails sur la façon de compléter la page et pour obtenir des informations sur les limites des e-mails.
Si vous avez choisi **Générer un EventBridge événement**, consultez [Création d'une règle qui génère un EventBridge événement](contact-lens-rules-eventbridge-event.md) pour plus de détails sur la façon de compléter la page et pour obtenir des informations sur l'abonnement aux types d' EventBridge événements.
# Création de règles qui envoient des notifications par e-mail
Vous pouvez créer des règles qui envoient des notifications par e-mail aux membres de votre organisation. Cela vous permet de répondre plus rapidement aux problèmes potentiels dans le centre de contact. Par exemple, vous pouvez créer une règle pour notifier :
+ Un superviseur d’équipe en cas d’escalade ou d’annulation de compte.
+ Groupe de personnes dans votre centre de contact en raison de certains mots mentionnés au cours d’une conversation.
+ Une personne désignée dans le centre de contact en cas de désaccord pendant l’appel.
+ Un agent qui avait géré le contact analysé ou évalué à l'aide des outils d'analyse conversationnelle Amazon Connect.
**Important**
Tous les e-mails sont envoyés depuis `no-reply@amazonconnect.com`.
Les utilisateurs SAML n’ont pas d’adresse e-mail principale, mais des identifiants de connexion. Un identifiant de connexion est généralement une adresse e-mail, mais ce n’est pas systématique. Pour ces utilisateurs, le champ **Adresse e-mail** est vide dans Amazon Connect. Lorsque des notifications par e-mail sont envoyées aux utilisateurs SAML, ils doivent disposer d’une adresse e-mail secondaire configurée pour pouvoir les recevoir. Si aucune adresse e-mail secondaire n’est configurée, l’utilisateur ne les recevra pas.
**Pour créer une règle qui envoie des notifications par e-mail**
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d’utilisateur disposant des [autorisations requises](permissions-for-rules.md) pour créer des règles.
1. Accédez à **Analytique et optimisation**, puis **Règles**.
1. Sur la page **Règles**, choisissez **Créer une règle**, puis dans la liste déroulante, choisissez **Analytique conversationnelle** ou **Formulaires d’évaluation**.
![\[La page des règles, la liste déroulante de création de règle, l’option Contact Lens.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-rule.png)
1. Sur la page **Nouvelle règle**, définissez les conditions de la règle. Pour en savoir plus, consultez :
+ [Définition des conditions des règles pour l’analytique conversationnelle](build-rules-for-contact-lens.md#rule-conditions)
+ [Définition des conditions des règles pour les formulaires d’évaluation](create-evaluation-rules.md#rule-conditions-eval).
1. Lorsque vous définissez des actions pour la règle, choisissez **Envoyer une notification par e-mail** pour l’action.
![\[La page de nouvelle règle, la liste déroulante d’ajout d’action, l’action d’envoi de notification par e-mail.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-action.png)
1. Dans la section **Envoyer une notification par e-mail**, choisissez qui recevra l’e-mail en utilisant l’une des options suivantes :
+ **Sélectionner les destinataires par connexion : achemine l’e-mail vers l’utilisateur spécifié.**
**Important**
Les utilisateurs SAML doivent avoir configuré une adresse e-mail secondaire pour pouvoir l’obtenir. Si aucune adresse e-mail secondaire n’est configurée, l’utilisateur ne le recevra pas.
+ **Sélectionner les destinataires par balises**. Achemine l’e-mail de manière dynamique en fonction des valeurs de balise de l’agent.
+ **Sélectionnez l’agent qui a géré le contact**. Achemine l’e-mail vers l’agent qui a géré le contact.
Dans l’image suivante, la règle envoie un e-mail de notification à l’agent qui a géré le contact.
![\[La section Envoyer une notification par e-mail, l’option Sélectionner l’agent qui a géré le contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-tag.png)
1. Dans **Objet**, ajoutez l’objet de l’e-mail. Dans **Corps**, ajoutez le contenu de la notification par e-mail.
Utilisez **@ pour ajouter des variables dynamiques** qui sont renseignées lors de l'exécution de la règle. Pour les règles d'analyse conversationnelle et les règles des formulaires d'évaluation, vous pouvez ajouter le **nom de la règle, l'URL de l'instance, les informations de contact, d'agent** et de **file d'attente** pour le contact correspondant à la règle. Les règles des formulaires d'évaluation vous permettent également d'insérer l'**identifiant d'évaluation**.
![\[Le corps de l'e-mail, la liste des variables disponibles.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/rules-send-email-dynamic-variables.png)
**Note**
D'autres types de règles prennent en charge différentes variables :
Les règles de métriques en temps réel vous permettent de saisir le **nom de la règle, l'URL de l'instance** et la liste des **agents, des files d'attente, des flux ou du profil de routage** ayant dépassé le seuil requis pour déclencher l'alerte.
Les règles relatives aux dossiers vous permettent d'insérer le **nom de la règle, l'URL de l'instance et l'****ID du dossier**.
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez les sélections, puis choisissez **Enregistrer**.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
## Limites des e-mails
+ Amazon Connect a une limite par défaut de 500 e-mails par jour. Lorsque cette limite est dépassée, l’instance d’Amazon Connect est empêchée d’envoyer d’autres e-mails pendant 24 heures. Cela est dû au fait que les e-mails sont soumis à des limites de retour à l’expéditeur et de plainte. Pour plus d’informations, consultez les sections **Retour à l’expéditeur** et **Plainte** dans [Comprendre la délivrabilité des e-mails dans Amazon SES](https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/dg/send-email-concepts-deliverability.html).
+ Tous les e-mails sont envoyés depuis `no-reply@amazonconnect.com`, mais vous ne pouvez pas les personnaliser.
+ Les utilisateurs SAML n’ont pas d’adresse e-mail principale, mais des identifiants de connexion. Un identifiant de connexion est généralement une adresse e-mail, mais ce n’est pas systématique. Pour ces utilisateurs, le champ **Adresse e-mail** est vide dans Amazon Connect. Lorsque des notifications par e-mail sont envoyées aux utilisateurs SAML, ils doivent disposer d’une adresse e-mail secondaire configurée pour pouvoir les recevoir. Si aucune adresse e-mail secondaire n’est configurée, l’utilisateur ne les recevra pas.
Si l'option par défaut pour l'envoi d'e-mails ne répond pas à vos exigences, contactez votre responsable de compte technique ou Support discutez avec l'équipe du service Amazon Connect.
# Création d'une règle qui génère un EventBridge événement
En temps réel ou après un appel/chat, vous pouvez obtenir des événements et les utiliser pour déclencher des notifications ou des alertes ultérieures, ou pour agréger des rapports en dehors d’Amazon Connect. Vous pouvez faire beaucoup de choses avec ces données. Par exemple :
+ Recevez des alertes en temps réel dans un QuickSight tableau de bord.
+ Créer des rapports agrégés en dehors d’Amazon Connect.
+ Associer des données à la CRM.
+ Connectez votre solution de notification à EventBridge et assurez-vous qu'à la fin de la journée, tous les événements d'un certain type soient envoyés dans une boîte de réception spécifique. Les données utiles vous indiquent le contact, l’agent et la file d’attente.
**Note**
Pour les règles de métriques en temps réel, les ressources déclenchant la règle seront répertoriées sous **ressources**. Par exemple, si vous créez une règle qui vous alerte sur des indicateurs de file d'attente tels que le temps de réponse moyen des files d'attente, la liste des files d'attente ayant dépassé le seuil sera répertoriée sous Ressources.
**Pour créer une règle qui génère un EventBridge événement**
1. Lorsque vous créez votre règle, choisissez **Générer EventBridge un événement** pour l'action.
![\[La nouvelle page de règles, la section Réaliser ces actions, la liste déroulante Ajouter une action, l'action Générer un EventBridge événement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-events-example1.png)
1. Dans **Nom de l’action**, entrez le nom des données utiles de l’événement.
**Note**
La valeur que vous attribuez au **nom de l'action** est visible dans la EventBridge charge utile. Lorsque vous agrégez des événements, le nom de l’action fournit une dimension supplémentaire que vous pouvez utiliser pour les traiter. Par exemple, vous avez 200 noms de catégories, mais seulement 50 ont un nom d’action spécifique, comme NOTIFY\$1CUSTOMER\$1RETENTION.
![\[La section effectuer ces actions, la section Attribuer une catégorie de contact, la section Générer un EventBridge événement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-eb-action.png)
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez, puis cliquez sur **Enregistrer**.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
1. Pour exploiter les EventBridge données, abonnez-vous au type EventBridge d'événement. Consultez la procédure suivante.
## Abonnez-vous aux types EventBridge d'événements
Pour vous abonner à des types d' EventBridge événements, créez une EventBridge règle personnalisée correspondant aux critères suivants :
+ "source" = "aws.connect"
+ « detail-type » = « Contact Lens Post Call Rules Matched » ou l'une des options suivantes :
+ **Correspondance des règles en temps réel Contact Lens**
+ **Correspondance des règles de chat en temps réel Contact Lens**
+ **Correspondance des règles post-chat Contact Lens**
+ **Contact LensRègles d'évaluation correspondantes**
+ **Correspondance des règles de métriques**
L’image suivante montre ces paramètres dans la section Modèle d’événement de la page de nouvelle règle.
![\[La section Modèle d'événements de la nouvelle page de EventBridge règles.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-eb-rules-events.png)
### Exemples de charges EventBridge utiles
Voici un exemple de ce à quoi ressemble la EventBridge charge utile lorsque les **règles de Contact Lens post-appel correspondent**.
```
{
"version": "0", // set by EventBridge
"id": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-bf3703467718", // set by EventBridge
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Contact Lens Post Call Rules Matched",
"account": "your AWS account ID",
"time": "2020-04-27T18:43:48Z",
"region": "us-east-1", // set by EventBridge
"resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN"],
"detail": {
"version": "1.0",
"ruleName": "ACCOUNT_CANCELLATION", // Rule name
"actionName": "NOTIFY_CUSTOMER_RETENTION",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/contact/contact-ARN",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/agent/agent-ARN",
"queueArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/queue/queue-ARN",
}
}
```
Voici un exemple de données utiles en cas de **Correspondance des règles en temps réel Contact Lens**.
```
{
"version": "0", // set by EventBridge
"id": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-bf3703467718", // set by EventBridge
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Contact Lens Realtime Rules Matched",
"account": "your AWS account ID",
"time": "2020-04-27T18:43:48Z",
"region": "us-east-1", // set by EventBridge
"resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN"],
"detail": {
"version": "1.0",
"ruleName": "ACCOUNT_CANCELLATION", // Rule name
"actionName": "NOTIFY_CUSTOMER_RETENTION",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/contact/contact-ARN",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/agent/agent-ARN",
"queueArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/queue/queue-ARN",
}
}
```
# Création d'une règle qui génère une tâche
Les règles Amazon Connect vous permettent de générer des tâches. Cela vous permet de créer des actions traçables avec les propriétaires et vous donne une visibilité immédiate sur l'achèvement des tâches et la productivité.
Voici quelques exemples :
+ Vérifiez un contact lorsque le client est frauduleux. Par exemple, vous pouvez créer une tâche de suivi lorsqu’un client prononce des mots ou des expressions qui le font apparaître comme potentiellement frauduleux.
+ Effectuez un suivi lorsque le client mentionne des sujets spécifiques que vous souhaitez aborder ultérieurement dans le cadre d’une vente incitative ou offrez-lui une assistance supplémentaire en le contactant.
+ Évaluez les performances des agents dans des scénarios spécifiques, par exemple, le sentiment du client était très faible pendant la conversation et le client a exprimé sa frustration.
+ Prenez des mesures opérationnelles, telles que l'affectation d'agents supplémentaires aux files d'attente pour lesquelles le temps de réponse moyen au cours de la dernière heure a dépassé les seuils acceptables.
**Pour créer une règle qui crée une tâche**
1. Lorsque vous créez une règle, choisissez **Créer une tâche** pour l’action.
![\[La page de nouvelle règle, le menu déroulant d’ajout d’action, l’option de création de tâche.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-task-example1.png)
1. Complétez les champs de tâche comme suit :
![\[La page de nouvelle règle, la section d’attribution de catégorie de contact, la section Créer une tâche.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-example2.png)
1. **Nom de la catégorie** : le nom de la catégorie apparaît dans l’enregistrement du contact. Longueur maximale : 200 caractères.
1. **Nom** : le nom apparaît dans le panneau de configuration des contacts (CCP) de l’agent. Longueur maximale : 512 caractères.
1. **Description** : la description apparaît dans le panneau de configuration des contacts (CCP) de l’agent. Longueur maximale : 4 096 caractères.
**Note**
Dans Nom et Description, utilisez **@ pour ajouter des variables dynamiques** qui sont renseignées lors de l'exécution de la règle. Pour les règles d'analyse conversationnelle et les règles des formulaires d'évaluation, vous pouvez ajouter le **nom de la règle, l'URL de l'instance, les informations de contact, d'agent** et de **file d'attente** pour le contact correspondant à la règle. Les règles des formulaires d'évaluation vous permettent également d'insérer l'**identifiant d'évaluation**.
![\[L'action de la tâche avec des variables dynamiques.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/rules-create-task-dynamic-variables.png)
D'autres types de règles prennent en charge différentes variables :
Les règles de métriques en temps réel vous permettent de saisir le **nom de la règle, l'URL de l'instance et la liste des agents, des files d'attente, des flux ou du profil de routage** qui ont dépassé le seuil requis pour déclencher l'alerte.
Les règles relatives aux dossiers vous permettent d'insérer le **nom de la règle, l'URL de l'instance et l'****ID du dossier**.
1. **Nom de référence de la tâche** : il s’agit d’une référence par défaut qui apparaît automatiquement dans le CCP de l’agent.
+ Pour les règles en temps réel, la référence de la tâche renvoie à la page des détails en temps réel.
+ Pour les règles après appel/chat, la référence de la tâche renvoie à la page **Détails de contact**.
1. **Nom de référence supplémentaire** : longueur maximale : 4 096 caractères. Vous pouvez ajouter jusqu’à 25 références.
1. **Sélectionner un flux** : choisissez le flux conçu pour acheminer la tâche vers le propriétaire approprié de la tâche. Le flux doit être enregistré et publié pour qu’il apparaisse dans la liste des options de la liste déroulante.
1. L’image suivante montre un exemple d’affichage de ces informations dans le CCP de l’agent.
![\[Une tâche dans le panneau de configuration des contacts de l’agent.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-ccp.png)
Dans cet exemple, l’agent voit les valeurs suivantes pour **Nom**, **Description** et **Nom de référence de la tâche** :
1. **Nom** = **Action-Required-Contact Lens- ba2cf8fe....**
1. **Description** = **Test**
1. **Nom de référence de la tâche** = taskRef et URL de la page de détails en temps réel
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez puis choisissez **Enregistrer** la tâche.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
## Les enregistrements des contacts vocaux et des tâches sont liés
Lorsqu’une règle crée une tâche, un enregistrement de contact est automatiquement généré pour la tâche. Il est lié à l’enregistrement de contact de l’appel vocal ou du chat répondant aux critères de la règle de création de la tâche.
Par exemple, un appel arrive dans votre centre d'appels et génère CTR1 :
![\[Informations sur l’enregistrement du contact initial lorsqu’un appel arrive.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
Le moteur de règles génère une tâche. Dans l’enregistrement de contact associé à la tâche, l’enregistrement du contact vocal apparaît sous la forme de l’**ID de contact précédent**. En outre, l’enregistrement de contact de tâche hérite des attributs de contact de l’enregistrement du contact vocal, comme illustré dans l’image suivante :
![\[Enregistrement de contact 2 pour la tâche.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
## À propos des valeurs dynamiques pour ContactId AgentId, QueueId, RuleName
Les valeurs dynamiques entre crochets [ ] sont appelées [attributs de contact](what-is-a-contact-attribute.md). Les attributs de contact vous permettent de stocker des informations temporaires sur le contact afin de pouvoir les utiliser dans un flux.
Lorsque vous ajoutez des attributs de contact entre crochets [] ContactId, tels que AgentId, QueueId, ou RuleName , la valeur est transmise d'un enregistrement de contact à un autre. Vous pouvez utiliser les attributs de contact dans le flux pour bifurquer et acheminer le contact en conséquence.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Utilisation d'attributs de contact](connect-contact-attributes.md).
# Création d’une règle dans Contact Lens qui met fin aux tâches associées à partir d’un cas
**Pour créer une règle qui mette fin aux tâches associées**
1. Lorsque vous créez votre règle, choisissez **Un nouveau cas est mis à jour** comme source d’événement.
![\[Page de nouvelle règle, menu déroulant Ajouter une action, option Un cas est ajouté\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. Lorsque vous créez une règle, choisissez **Terminer les tâches** pour l’action.
![\[Page de nouvelle règle, menu déroulant Ajouter une action, option Terminer les tâches\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-2.png)
![\[Option Terminer les tâches\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-3.png)
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez puis choisissez **Enregistrer**.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
# Création d’une règle dans Contact Lens qui crée un cas
**Pour créer une règle qui crée un cas**
1. Lorsque vous créez votre règle, sélectionnez **L'analyse post-appel est disponible**, L'**analyse post-chat est disponible** ou L'**analyse des e-mails est disponible comme source** d'événement.
![\[La page de définition des conditions, choisissez L'analyse post-appel est disponible, l'analyse post-chat est disponible ou l'analyse des e-mails est disponible en tant que source d'événement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-1.png)
1. Choisissez **Next** (Suivant)
1. Sur la page Actions, choisissez **Créer un cas** pour l’action.
![\[Page de nouvelle règle, menu déroulant Ajouter une action, option Créer un cas\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-2.png)
1. Dans la carte **Créer un cas**, sélectionnez un **modèle de cas**.
![\[Dans la carte Créer un cas, sélectionnez un modèle de cas.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-3.png)
1. Renseignez les **champs obligatoires** et ajoutez des **champs de cas facultatifs** pour renseigner les données de cas.
**Note**
Un profil client doit être associé à un contact pour que cette action fonctionne. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Activation de la fonctionnalité Cas](enable-cases.md).
![\[Renseignez les champs obligatoires et ajoutez des champs de cas facultatifs pour renseigner les données de cas.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-4.png)
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez puis choisissez **Enregistrer**.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
# Création d’une règle dans Contact Lens qui met à jour un cas
**Pour créer une règle qui mette à jour un cas**
1. Lorsque vous créez votre règle, choisissez **Un dossier est mis à jour** comme source d’événement et choisissez **Suivant**.
![\[La page Nouvelle règle, le menu déroulant Ajouter une action, l’option Un dossier est mis à jour.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. Lorsque vous créez votre règle, choisissez **Mettre à jour le cas** pour l’action.
![\[Page de nouvelle règle, menu déroulant Ajouter une action, option Mettre à jour le cas\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-2.png)
1. Sélectionnez le champ de cas que vous souhaitez mettre à jour dans la liste déroulante et définissez sa nouvelle valeur.
![\[Sélectionnez le champ de cas que vous souhaitez mettre à jour dans la liste déroulante et définissez sa nouvelle valeur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-3.png)
![\[Sélectionnez le champ de cas que vous souhaitez mettre à jour dans la liste déroulante et définissez sa nouvelle valeur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-4.png)
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez puis choisissez **Enregistrer**.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
# Création d’une règle dans Contact Lens qui soumet une évaluation automatique
Contact Lens vous permet de remplir et de soumettre automatiquement des évaluations en utilisant les informations et les métriques issues de l’analytique conversationnelle.
## Étape 1 : configurer l’automatisation pour le formulaire d’évaluation
Avant de créer une règle qui soumet une évaluation automatique, vous devez configurer l’automatisation pour le formulaire d’évaluation. Pour obtenir des instructions complètes, consultez [Étape 6 : activer les évaluations automatiques](create-evaluation-forms.md#step-automate) dans [Création d'un formulaire d'évaluation](create-evaluation-forms.md).
Voici les étapes à suivre :
1. Configurez l’automatisation pour chaque question d’un formulaire d’évaluation.
1. Activez **Activer la soumission automatique des évaluations** avant d’activer le formulaire d’évaluation.
1. Lorsque vous activez le formulaire d’évaluation avec l’automatisation configurée, une invite s’affiche pour vous demander de créer une règle, comme indiqué dans l’image suivante.
![\[Une invite pour créer une règle.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/create-a-rule-to-submit-automated-evaluations-1.png)
1. Choisissez **Create a rule (Créer une règle)**.
1. Sur la page **Règles**, définissez une règle qui indique quels contacts sont automatiquement évalués à l’aide du formulaire d’évaluation sélectionné. La procédure suivante fournit des instructions.
## Étape 2 : définir une règle qui précise quels contacts sont évalués automatiquement
Vous pouvez déclencher des évaluations automatisées avec deux types de règles :
+ Une règle d’**analytique conversationnelle** qui évalue automatiquement le contact une fois que Contact Lens a terminé son analyse.
+ Une règle de **formulaires d’évaluation** qui peut être utilisée pour déclencher un formulaire d’évaluation spécifique à une situation comme résultat d’un formulaire d’évaluation générique. Par exemple, si la réponse à la question d’évaluation *Le client était-il intéressé par l’achat d’un produit* est *Oui*, vous pouvez déclencher un autre formulaire d’évaluation mesurant les *performances commerciales de l’agent*.
### Déclenchement des évaluations automatisées grâce à une règle d’analytique conversationnelle
Le type de règle par défaut sélectionné quand vous créez une règle pour soumettre une évaluation automatique lors de l’activation du formulaire. Vous pouvez également créer une telle règle en sélectionnant **Créer une règle**, **Analytique conversationnelle** sur la page **Règles**.
1. Choisissez **Une analyse Contact Lens après appel est disponible** ou **Une analyse Contact Lens post-chat est disponible** comme source d’événement. Ces deux options sont mises en surbrillance dans l’image suivante.
![\[Les options d’analyse après appel et d’analyse post-chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/defined-conditions-evaluations.png)
1. Définissez les conditions pour identifier les contacts à évaluer automatiquement, puis choisissez **Next**.
Voici des exemples de conditions que vous pouvez utiliser pour identifier l'ensemble spécifique d'agents ou de contacts auquel le formulaire d'évaluation s'applique :
+ Agents
+ Hiérarchie des agents
+ Agent d'IA
+ Files d’attente
+ Méthode d'initiation
En outre, vous pouvez exclure les contacts susceptibles d'avoir été interrompus prématurément en raison de problèmes de connectivité ou d'autres problèmes en utilisant des conditions telles que :
+ Durée de l'interaction (par exemple, plus de 30 secondes)
+ Temps de conversation (par exemple, le client parle pendant plus de 10 secondes)
+ Problème de déconnexion potentiel lorsque le problème n'existe pas ou qu'aucun problème de connectivité ou d'appareil n'est connu pendant la conversation
1. Sur la page **Définir des actions**, indiquez un nom de catégorie pour identifier la règle.
1. Choisissez **Ajouter une action**, sélectionnez **Soumettre une évaluation automatique** et sélectionnez le formulaire que vous souhaitez utiliser pour soumettre automatiquement une évaluation. (Cette action est déjà sélectionnée sur la page si vous avez créé la règle lorsque vous activez le formulaire.)
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez puis choisissez **Enregistrer et publier**.
Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
**Important**
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
### Déclenchement d’évaluations automatisées avec une règle de formulaires d’évaluation
1. Accédez à la page **Règles**. Sélectionnez **Créer une règle**, **Formulaires d’évaluation**.
1. Sous **Quand**, sélectionnez la source de l’événement, car **Un résultat d’évaluation Contact Lens est disponible**.
1. Choisissez **Ajouter une condition** pour déclencher une évaluation spécifique à la situation. Par exemple :
+ Une réponse précise à une autre évaluation, illustrée dans l’image suivante.
![\[Une réponse précise à une autre évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/add-condition-1.png)
+ Le résultat d’un autre formulaire d’évaluation, illustré dans l’image suivante.
![\[Le score d’un autre formulaire d’évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/add-condition-2.png)
1. Choisissez **Ajouter une action**, sélectionnez **Soumettre une évaluation automatique** et sélectionnez le formulaire que vous souhaitez utiliser pour soumettre automatiquement une évaluation.
1. Choisissez **Suivant**. Vérifiez puis choisissez **Enregistrer et publier**.
## Questions fréquentes (FAQ)
1. **Une évaluation automatique peut-elle annuler une évaluation soumise manuellement ?**
Non, une évaluation automatique ne peut pas remplacer une évaluation soumise manuellement. Si une évaluation existe déjà, l'évaluation automatique échouera pour ce contact et les administrateurs du compte pourront y voir ces notifications d'échec CloudWatch.
1. **Comment identifier les évaluations automatiques ?**
Si une évaluation est soumise automatiquement, elle est marquée comme « soumise par automatisation Contact Lens » sur la page **Détails de contact**. Si une évaluation automatique est modifiée et soumise à nouveau par un évaluateur, la mention « soumise par » contient le nom de l’évaluateur.
1. **Puis-je évaluer automatiquement un contact à l’aide de plusieurs formulaires d’évaluation ?**
Oui, vous pouvez soumettre automatiquement des évaluations sur un contact en utilisant plusieurs formulaires d’évaluation. Vous devez créer plusieurs règles pour soumettre des évaluations automatiques à l’aide des différents formulaires d’évaluation.
# Utilisation d’une condition relative à un mot ou à une expression dans une règle Contact Lens
Dans la règle **Analytique conversationnelle Contact Lens**, vous avez la possibilité de spécifier une condition relative aux mots ou aux expressions. Vous pouvez choisir Correspondance exacte, Correspondance sémantique ou Correspondance de modèle pour les mots ou les expressions. Cette rubrique explique chaque type de correspondance.
**Note**
Les trois types de correspondance ne distinguent pas les majuscules des minuscules. Par exemple, si vous avez spécifié le mot « facturation », il correspondra également à la transcription contenant le mot « Facturation ».
## Comment utiliser la correspondance exacte
**Correspondance exacte** est vraiment une correspondance exacte de mots, au singulier ou au pluriel.
Vous pouvez ajouter des mots-clés ou des expressions selon l’une des méthodes suivantes :
+ Sélectionnez **Saisir des mots-clés ou des expressions** et entrez des valeurs manuellement dans la zone de texte. Les valeurs peuvent être séparées par une virgule.
![\[Option Saisir des mots-clés ou des expressions dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/exact-match-1.png)
+ Sélectionnez **Importer depuis une collection de mots** pour importer des mots et des phrases prédéfinis à partir de collections de mots.
![\[Option Importer depuis une collection de mots dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/exact-match-2.png)
Les collections de mots peuvent être classées en deux types : les collections de mots utilisateur et les collections de mots système. Les collections de mots système sont prédéfinies par Amazon Connect et les utilisateurs ne peuvent pas les modifier. Les utilisateurs peuvent créer, lire, mettre à jour et supprimer (CRUD) une collection de mots utilisateur. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Gestion des collections de mots lorsque vous créez des règles d’analytique conversationnelle dans Contact Lens](manage-word-collections.md).
## Comment utiliser la correspondance de modèle
Si vous souhaitez faire correspondre des mots apparentés, ajoutez un astérisque (\$1) aux critères. Par exemple, si vous souhaitez obtenir une correspondance sur toutes les variantes de « voisin » (voisins, voisinage), vous devez taper **voisin\$1.**
Avec **Correspondance de modèle**, vous pouvez spécifier les éléments suivants :
+ **Liste de valeurs** : cela est utile lorsque vous souhaitez créer des expressions avec des valeurs interchangeables. Par exemple, l’expression peut être :
*J’appelle à propos d’une panne de courant à [« Pékin », « Londres », « New York », « Paris » ou « Tokyo »]*
Ensuite, dans la liste de valeurs, vous ajouterez les villes suivantes : Pékin, Londres, New York, Paris, Tokyo.
L’avantage d’utiliser des valeurs est que vous pouvez créer une expression au lieu de plusieurs. Cela réduit le nombre de cartes que vous devez créer.
+ **Chiffre** : cette option est le plus souvent utilisée dans les scripts de conformité, ou si vous recherchez un contexte dans lequel vous savez qu’un nombre est présent (en chiffres [0–9]). Ainsi, vous pouvez regrouper tous les critères dans une seule expression au lieu de deux. Par exemple, un script de conformité d’un agent peut indiquer :
*Je travaille dans ce secteur depuis [chif] ans et j’aimerais discuter de ce sujet avec vous.*
Un client pourrait aussi dire :
*Je suis membre depuis [chif] ans.*
**Note**
Lorsque vous extrayez des nombres de transcriptions de chat ou audio, seuls les chiffres numériques (0–9) sont reconnus.
Pour les contacts vocaux, il est possible que certaines langues ne convertissent pas les nombres prononcés au format numérique lors de la [transcription des nombres](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-numbers.html). Cela signifie que la correspondance des modèles numériques peut ne pas fonctionner dans ces cas. Pour obtenir la liste des langues qui prennent en charge la transcription numérique, consultez [Langues prises en charge et fonctionnalités spécifiques aux langues](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html) dans le *Guide du développeur Amazon Transcribe*.
+ **Définition de proximité** : recherche les correspondances dont la précision peut être inférieure à 100 %. Vous pouvez également indiquer la distance entre les mots. Par exemple, si vous recherchez des contacts dans lesquels le mot « crédit » a été mentionné mais que vous ne voulez pas que les mots « carte de crédit » soient mentionnés, vous pouvez définir un modèle de correspondance entre les catégories afin de rechercher le mot « crédit » qui ne se trouve pas à moins d’une instance de « carte ».
Par exemple, une définition de proximité peut être :
*carte [la différence n’est pas de 0 à 1 mot] de crédit*
**Astuce**
Pour obtenir une liste des langues prises en charge, consultez [Fonctionnalités d’intelligence artificielle (IA)](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
## Comment utiliser la correspondance sémantique
La correspondance sémantique est prise en charge uniquement pour l’analyse après appel/chat.
+ Une « intention » est un exemple d’énoncé. Il peut s’agir d’une expression ou d’une phrase.
+ Vous pouvez saisir jusqu’à quatre intentions sur une carte (groupe).
+ Nous vous recommandons d’utiliser des intentions sémantiquement similaires sur une même carte pour obtenir les meilleurs résultats. Par exemple, il existe une catégorie pour « politesse ». Elle comprend deux intentions : « salutations » et « au revoir ». Nous vous recommandons de séparer ces intentions sur deux cartes :
+ Carte 1 : « Comment allez-vous aujourd’hui » et « Comment ça va ». Ce sont des salutations sémantiquement similaires.
+ Carte 2 : « Merci de nous avoir contactés » et « Merci d’être notre client ». Ce sont des au revoir sémantiquement similaires.
Séparer les intentions en deux cartes permet d’obtenir plus de précision que de les placer toutes dans une seule carte.
# Utilisation de l’IA générative pour faire correspondre sémantiquement les contacts aux déclarations en langage naturel
Dans une règle d’**analytique conversationnelle Contact Lens**, vous avez la possibilité de spécifier une condition de type **Langage naturel – Correspondance sémantique** qui utilise l’IA générative pour rechercher les contacts correspondant à une déclaration en langage naturel. La condition Langage naturel – Correspondance sémantique est utilisée lorsque vous souhaitez faire correspondre des contacts à des critères spécifiques au contexte (par exemple, le problème du client a été résolu lors de l’appel) ou lorsqu’il y a trop de mots ou de phrases possibles pour utiliser les conditions de type **Mots ou expressions**.
Conseil de pro : utilisez la condition Langage naturel – Correspondance sémantique optimisée par l’IA générative si vous avez déjà utilisé la condition Mots ou expressions – Correspondance sémantique.
## Comment utiliser Langage naturel – Correspondance sémantique
****
1. Connectez-vous à Amazon Connect en tant qu’utilisateur disposant des autorisations **Règles** et **Règles – IA générative**.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Règles**.
1. Sélectionnez **Créer une règle**, puis **Analytique conversationnelle**.
![\[Option Importer depuis une collection de mots dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/create-natural-semantic-match-rule.png)
1. Sélectionnez « Une analyse Contact Lens après appel est disponible » ou « Une analyse Contact Lens post-chat est disponible ».
1. Sélectionnez **Ajouter une condition**, puis choisissez **Langage naturel – Correspondance sémantique**.
![\[Option Importer depuis une collection de mots dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/choose-natural-semantic-match.png)
1. Entrez une déclaration en langage naturel qui peut être évaluée par l’IA générative comme vraie ou fausse en la faisant correspondre à la transcription de la conversation.
![\[Option Importer depuis une collection de mots dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/enter-natural-language-statement.png)
1. Ajoutez des conditions supplémentaires, par exemple des files d’attente, des attributs de contact personnalisés, etc.
1. Choisissez **Next** et fournissez un nom de catégorie (sans espaces) qui sera utilisé pour étiqueter les contacts avec l'énoncé en langage naturel, par exemple, **CustomerAddressChange**.
1. Vous pouvez spécifier des actions supplémentaires, telles que la [génération de tâches](contact-lens-rules-create-task.md), l’[envoi de notifications par e-mail](contact-lens-rules-email.md), la [soumission automatique d’évaluations](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md), entre autres.
1. Cliquez sur **Suivant** pour vérifier la règle avant d’utiliser l’option **Enregistrer et publier**. Si vous n’êtes pas prêt à publier la règle, vous pouvez alors utiliser l’option **Enregistrer en tant que brouillon**.
## Instructions d’utilisation de la correspondance sémantique
La liste suivante explique comment utiliser au mieux la correspondance sémantique :
+ La déclaration doit être quelque chose qui peut être évalué comme vrai ou faux.
+ La condition Langage naturel – Correspondance sémantique utilise uniquement la transcription de la conversation. Si vous souhaitez utiliser d’autres attributs de contact (par exemple, des files d’attente) dans vos critères de correspondance, vous devez les spécifier en tant que conditions distinctes dans la règle.
+ Si possible, utilisez le terme « agent » au lieu de termes tels que « collègue », « employé », « représentant », « avocat » ou « associé ». De même, utilisez le terme « client » au lieu de termes tels que « membre », « appelant », « invité » ou « abonné ».
+ N’utilisez des guillemets que si vous souhaitez vérifier les mots exacts prononcés par l’agent ou le client. Par exemple, si l’instruction est de vérifier si l’agent dit « Passez une bonne journée », l’IA générative ne détectera pas « Passez un bon après-midi ». La déclaration en langage naturel devrait plutôt indiquer « L’agent a souhaité une bonne journée au client ».
**Exemples de déclarations à utiliser avec la correspondance sémantique**
+ Le client souhaitait modifier son plan d’abonnement.
+ Le client a exprimé sa gratitude à l’agent pour son soutien.
+ Le client a indiqué qu’il souhaitait mettre fin à ses services actuels.
+ Le client a demandé une interaction ultérieure.
+ Le client a demandé à l’agent de répéter les informations, indiquant un manque de compréhension.
+ Le client a demandé à parler au responsable de l’agent.
+ L’agent a demandé au client des informations supplémentaires ou une confirmation avant de fournir une réponse définitive.
+ L’agent a proposé plusieurs options de paiement
+ L’agent a assuré au client que son appel était important et a demandé un délai d’attente supplémentaire.
+ L’agent a résolu tous les problèmes du client.
# Gestion des collections de mots lorsque vous créez des règles d’analytique conversationnelle dans Contact Lens
Une *collection de mots* est un ensemble de mots et d’expressions prédéfinis que vous pouvez utiliser pour définir la condition de correspondance exacte lorsque vous créez des règles d’analytique conversationnelle. Lorsque vous ajoutez des conditions de correspondance exactes à une règle, vous pouvez choisir une liste de mots et d’expressions dans un menu déroulant.
## Autorisations requises
Règles Contact Lens – Collections de mots utilise le même ensemble d’autorisations de profil de sécurité que les règles Contact Lens. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Autorisations de profil de sécurité pour les règles Contact Lens](permissions-for-rules.md).
## Comment accéder à la page de gestion Collection de mots
1. Lorsque vous créez ou mettez à jour une règle d’analytique conversationnelle, choisissez l’icône d’engrenage en haut à droite de la carte de la condition **Correspondance exacte**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Option Saisir des mots-clés ou des expressions dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-1.png)
1. Sur la page de gestion **Collections de mots**, vous pouvez consulter les collections de mots existantes et en créer de nouvelles.
![\[Option Saisir des mots-clés ou des expressions dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-2.png)
## Comment créer une collection de mots utilisateur
****
1. Sur la page de gestion **Collections de mots**, choisissez **Créer une collection de mots**.
![\[Option Saisir des mots-clés ou des expressions dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-1.png)
1. Entrez le nom de la collection, ajoutez des mots et des phrases, puis choisissez **Enregistrer**.
![\[Option Saisir des mots-clés ou des expressions dans l’interface utilisateur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-2.png)
## Limites des collections de mots
+ Amazon Connect a une limite par défaut de 100 collections de mots utilisateur par instance.
+ Chaque collection de mots peut contenir un maximum de 100 mots ou phrases.
+ Chaque mot ou phrase est limité à 512 caractères.
+ Vous ne pouvez gérer que les collections de mots utilisateurs. Vous ne pouvez ni gérer ni modifier les collections de mots système.
# Saisie d’un script dans une règle Contact Lens à suivre par les agents
Entrez un script dans une règle Contact Lens quand il est nécessaire que les agents utilisent des formulations exactes lors d’appels avec les clients.
Pour saisir un script dans une règle, entrez des expressions. Par exemple, si vous souhaitez mettre en évidence le moment où les agents disent « *Merci d’être membre. Nous apprécions votre entreprise* », entrez deux expressions :
+ Merci d’être membre.
+ Merci de faire affaire avec nous.
Pour appliquer la règle à certains secteurs d’activité, ajoutez une condition concernant les files d’attente auxquelles elle s’applique ou les attributs de contact. Par exemple, l'image suivante montre une règle qui s'applique lorsqu'un agent fait la queue pour la BasicQueue facturation et les paiements, que le client travaille pour l'assurance auto et que l'agent est situé à Seattle.
![\[La page de nouvelle règle, la section Mots ou expressions - Correspondance exacte, conditions multiples.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
# Autorisations de profil de sécurité pour les règles Contact Lens
Pour afficher, modifier ou ajouter des règles de catégorisation automatique, vous devez être affecté à un profil de sécurité doté des autorisations **Analytique et Optimisation : règles**.
Pour afficher, modifier ou ajouter une règle utilisant l’IA générative (en utilisant la condition **Langage naturel - Correspondance sémantique**), l’autorisation **Analytique et optimisation : Règles – IA générative** doit également être attribuée à votre profil de sécurité.
Pour voir les noms des agents afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin des autorisations **Utilisateurs et autorisations utilisateurs - Afficher** dans le profil de sécurité.
Pour voir les noms des agents afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin des autorisations **Routage : files d’attente - Afficher** dans le profil de sécurité.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Attribution d’autorisations pour utiliser l’analytique conversationnelle Contact Lens dans Amazon Connect](permissions-for-contact-lens.md).
# Conception d’un flux pour utiliser les attributs de contact d’une règle dans Contact Lens
Vous pouvez avoir jusqu’à 5 attributs de contact dans une règle.
Les attributs de contact sont récupérés au début de la session d’analyse des contacts en temps réel et tout ce qui est extrait à ce moment-là est utilisé pour l’évaluation des règles pendant toute la session. Aucune mise à jour des attributs de contact après le début de la session n’est prise en compte.
Vous pouvez concevoir des flux pour utiliser les attributs de contact que vous spécifiez dans une règle, puis acheminer la tâche en conséquence. Par exemple, un appel ou un chat arrive dans le centre de contact. Lorsque Contact Lens analyse l’appel ou le chat, la règle **Conformité** est respectée. L’enregistrement de contact créé pour l’appel, par exemple, contient des informations similaires à celles de l’image suivante. Il indique la **catégorie** = **Conformité** et possède deux attributs de contact personnalisés : **CustomerType**= **VIP**, **AgentLocation**= **NYC**.
![\[L’enregistrement du contact lorsque la règle de conformité est déclenchée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
Le moteur de règles génère une tâche. L’enregistrement de contact pour la tâche hérite des attributs de contact de l’enregistrement de contact vocal, comme illustré dans l’image suivante.
![\[L’enregistrement du contact pour la tâche, les attributs de contact personnalisés.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
L’enregistrement du contact vocal apparaît sous la forme de l’**ID de contact précédent**.
Le flux que vous spécifiez dans la règle doit être conçu pour utiliser les attributs du contact et acheminer la tâche vers le propriétaire approprié. Par exemple, vous souhaiterez peut-être acheminer les tâches où **CustomerType = VIP** vers un agent spécifique.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Utilisation d'attributs de contact](connect-contact-attributes.md).
# Des règles sont appliquées aux nouveaux contacts lorsque Contact Lens analyse les conversations.
Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouveaux contacts créés après l’ajout de la règle. Les règles sont appliquées lorsque l'analyse conversationnelle Amazon Connect analyse les conversations.
Vous ne pouvez pas appliquer de règles à des conversations passées et enregistrées.
# Notifications d’erreur : lorsque Contact Lens ne parvient pas à analyser un contact
Il est possible que Contact Lens ne puisse pas analyser un fichier de contacts, même si l’analyse est activée dans le flux. Dans ce cas, Contact Lens envoie des notifications d'erreur à l'aide d'Amazon EventBridge Events.
Les événements sont générés [dans la mesure du possible](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html).
## S'abonner aux EventBridge notifications
Pour vous abonner à ces notifications, créez une EventBridge règle personnalisée correspondant aux critères suivants :
+ "source" = "aws.connect"
+ « detail-type » = « Changement d’état de l’analyse Contact Lens »
Vous pouvez également ajouter au modèle pour être averti lorsqu’un code d’événement spécifique se produit. Pour plus d'informations, consultez la section [Event Patterns](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html) dans le *guide de EventBridge l'utilisateur Amazon*.
Le format d’une notification ressemble à l’exemple suivant :
```
{
"version": "0", // set by CloudWatch Events
"id": "55555555-1111-1111-1111-111111111111", // set by CloudWatch Events
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Contact Lens Analysis State Change",
"account": "111122223333",
"time": "2020-04-27T18:43:48Z",
"region": "us-east-1", // set by CloudWatch Events
"resources": [
"arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e",
"arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e/contact/efgh4567-pqrs-5678-t9c0-111111111111"
],
"detail": {
"instance": "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e",
"contact": "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e/contact/efgh4567-pqrs-5678-t9c0-111111111111",
"channel": "VOICE",
"state": "FAILED",
"reasonCode": "RECORDING_FILE_CANNOT_BE_READ"
}
}
```
## Codes d’événements
Le tableau suivant répertorie les codes d’événement susceptibles de se produire lorsque Contact Lens ne parvient pas à analyser un contact.
| Code de motif de l’événement | Description |
| --- | --- |
| INVALID\$1ANALYSIS\$1CONFIGURATION | Contact Lens a reçu des valeurs non valides lorsque le flux a été lancé, par exemple un code de langue non pris en charge ou non valide, ou une valeur non prise en charge pour un comportement de rédaction. |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Contact Lens ne parvient pas à obtenir le fichier d’enregistrement. Cela peut être dû au fait que le fichier n’est pas présent dans le compartiment S3 ou qu’il existe des problèmes d’autorisation. |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1SMALL | Le fichier d’enregistrement est trop petit pour être analysé (moins de 105 ms). Si le format du fichier n’est pas attendu, une erreur INVALID se produit. Un JSON vide est également un objet inattendu. |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1LARGE | Le fichier d’enregistrement dépasse la durée limite d’analyse. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/contact-lens-error-notifications.html) |
| RECORDING\$1FILE\$1INVALID | Le fichier d’enregistrement n’est pas valide. |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Une erreur s’est produite lorsque Contact Lens a essayé de lire le fichier d’enregistrement. |
| RECORDING\$1FILE\$1EMPTY | Le fichier d’enregistrement est vide. |
| RECORDING\$1SAMPLE\$1RATE\$1NOT\$1SUPPORTED | La fréquence d’échantillonnage du fichier audio n’est pas prise en charge. Contact Lens prend actuellement en charge les fichiers audio avec une fréquence d’échantillonnage de 8 kHz. Il s’agit de la fréquence d’échantillonnage des enregistrements Amazon Connect. |
# Notifications d’erreur lorsque la règle Amazon Connect ne s’exécute pas
Il est important de savoir quand une action de règle spécifique a échoué dans un environnement de production et quelle en est la cause. Vous pouvez alors atténuer de manière proactive ces défaillances à l’avenir.
Pour obtenir des informations en temps réel sur les actions qui n'ont pas pu être exécutées, vous intégrez les règles Amazon Connect aux EventBridge événements Amazon. Cela vous permet d’être averti lorsque, par exemple, l’action « Créer une tâche » échoue parce que le nombre maximum de **Tâches actives simultanées par instance** a atteint le quota de service. Dans ce cas, Amazon Connect envoie des notifications d'erreur à l'aide d'Amazon EventBridge Events.
Les événements sont générés [dans la mesure du possible](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html).
## S'abonner aux EventBridge notifications
Pour vous abonner à ces notifications, créez une EventBridge règle personnalisée correspondant aux critères suivants :
+ "source" = "aws.connect"
+ « type-détails » = « Échec de l’exécution de l’action des règles Contact Lens »
Vous pouvez également ajouter au modèle pour être averti lorsqu’un code d’événement spécifique se produit. Pour plus d'informations, consultez la section [Event Patterns](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html) dans le *guide de EventBridge l'utilisateur Amazon*.
Le format d’une notification ressemble à l’exemple suivant :
```
{
"version": "0",
"id": "8d122163-6c07-f8cb-06e7-373a1bcf8fc6",
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Amazon Connect Rules Action Execution Failed",
"account": "123456789012",
"time": "2022-01-05T01:30:42Z",
"region": "us-east-1",
"resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/cb54730f-5aac-4376-b2f4-7c822889931e"],
"detail": {
"ruleId": "7410c94b-21c2-4db0-a707-c6d751edbe8f",
"actionType": "CREATE_TASK",
"triggerEvent": "THIRD_PARTY",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/cb54730f-5aac-4376-b2f4-7c822889931e",
"reasonCode": "ResourceNotFoundException",
"error": "ContactFlowId provided does not belong to connect instance",
"additionalInfo": "{\n \"message\": \"Not Found\",\n \"code\": \"ResourceNotFoundException\",\n \"statusCode\": 404,\n \"time\": \"2022-01-03T20:23:07.073Z\",\n \"requestId\": \"048e4403-71c1-47d6-96fc-825744f518e7\",\n \"retryable\": false,\n \"retryDelay\": 28.217537834500316\n}"
}
}
```
## Types d’actions prises en charge
+ `CREATE_TASK`
+ `GENERATE_EVENTBRIDGE_EVENT`
+ `SEND_NOTIFICATION`
Pour plus d’informations sur `ASSIGN_CONTACT_CATEGORY`, consultez [Notifications d’erreur : lorsque Contact Lens ne parvient pas à analyser un contact Dépannage](contact-lens-error-notifications.md).
## Événements déclencheurs pris en charge
+ `REAL_TIME_CALL`
+ `REAL_TIME_CHAT`
+ `POST_CALL`
+ `POST_CHAT`
+ `THIRD_PARTY`
## Codes de motif des actions ayant échoué
Lorsqu’une action échoue, le service de notification d’erreur collecte les codes de motif à partir des actions prises en charge. Pour plus d'informations sur les codes de cause des échecs de tâches et EventBridge d'actions, consultez les rubriques suivantes :
+ Pour connaître les codes de raison des échecs liés aux actions des tâches, consultez la rubrique « [Erreurs](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StartTaskContact.html#API_StartTaskContact_Errors) relatives à l'**StartTaskContact**API » du *guide de référence de l'API Amazon Connect*.
+ Pour connaître les codes de raison des échecs EventBridge d'action, consultez la rubrique **PutEvents**relative aux [erreurs](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/APIReference/API_PutEvents.html#API_PutEvents_Errors) dans le *guide de référence des EventBridge API Amazon*.
# Spécifiez des variables pour certains paramètres lors de la création ou de la gestion de règles à l'aide d'Amazon Connect APIs
Lorsque vous créez ou gérez des règles par programmation à l'aide d'Amazon Connect APIs (comme [CreateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateRule.html)ou [UpdateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateRule.html)), vous pouvez spécifier des variables pour certains paramètres. Les variables sont résolues au moment de l'exécution lorsque l'action est déclenchée, en fonction de la valeur du [EventSourceName](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RuleTriggerEventSource.html)paramètre.
Supposons, par exemple, que vous configurez une action de tâche et que vous souhaitez ajouter du contexte. Voici un exemple de la façon dont vous pouvez utiliser des injections de variables pour inclure l’ID du contact et l’ID de l’agent dans le champ `Description` de la tâche :
+ Le client n’est pas satisfait de l’appel téléphonique. Un juron a été détecté lors de la conversation avec l’agent `$.ContactLens.PostCall.Agent.AgentId` dans le contact `$.ContactLens.PostCall.ContactId`
Lorsque l’action est déclenchée, sa chaîne devient « Le client n’est pas satisfait de l’appel téléphonique. Un juron a été détecté lors d'une conversation avec l'agent 12345678-1234-1234-1234- dans le contact 87654321-1234-1234-1234-1234- » EXAMPLEID012 EXAMPLEID345
Le tableau suivant répertorie chaque source d'événement, ainsi que les sources JSONPath à utiliser pour les champs qui prennent en charge l'injection de variables.
| EventSourceName | JSONPath Référence |
| --- | --- |
| OnPostCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostCall.ContactId \$1. ContactLens. PostCall.Agent. AgentId \$1. ContactLens. PostCall.File d'attente. QueueId |
| OnRealTimeCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.RealTimeCall.ContactId \$1. ContactLens. RealTimeCall.Agent. AgentId \$1. ContactLens. RealTimeCall.File d'attente. QueueId |
| OnPostChatAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostChat.ContactId \$1. ContactLens. PostChat.Agent. AgentId \$1. ContactLens. PostChat.File d'attente. QueueId |
| OnSalesforceCaseCreate | \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate. CaseNumber \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Nom \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Courrier électronique \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Téléphone \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Entreprise \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Type \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Raison \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate. Origine \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Objet \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Priorité \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate. CreatedDate \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Descriptif |
| OnZendeskTicketCreate | \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketCreate.Identifiant \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketCreate.Priorité \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketCreate. CreatedAt |
| OnZendeskTicketStatusUpdate | \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketStatusUpdate.Identifiant \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketStatusUpdate.Priorité \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketStatusUpdate. CreatedAt |
# Recherche de conversations analysées par Contact Lens
Vous pouvez rechercher dans les enregistrements analysés et transcrits en fonction des éléments suivants :
+ Locuteur (agent ou client)
+ Mots clés
+ Score de sentiment
+ Temps de non-conversation (pour les appels uniquement)
+ Temps de réponse (pour les chats uniquement)
En outre, vous pouvez rechercher des conversations appartenant à des catégories de contacts spécifiques (c’est-à-dire que la conversation a été classée en fonction de expressions et de mots clés prononcés).
Ces critères sont décrits dans les sections suivantes.
**Important**
Lorsque Contact Lens est activé sur un contact, après la fin d’un appel ou d’un chat **et** que l’agent a terminé le travail après contact (ACW), Contact Lens analyse (et pour les appels, transcrit) l’enregistrement de la conversation entre le client et l’agent. L’agent doit d’abord choisir **Fermer le contact**.
Les transcriptions de chat sont indexées pour la recherche lorsque Contact Lens est activé ; elles ne sont pas indexées pour la recherche si Contact Lens n’est pas activé.
## Autorisations requises pour rechercher des conversations
Avant de pouvoir rechercher des conversations, vous devez disposer des autorisations suivantes dans le profil de sécurité. Elles vous permettent d’effectuer le type de recherche que vous voulez.
+ Activez l’une des autorisations suivantes pour accéder à la page **Recherche de contacts** :
+ **Recherche de contacts**. Permet de rechercher tous les contacts.
+ **Afficher mes contacts** : vous permet de rechercher uniquement les contacts que vous avez gérés en tant qu’agent.
+ **Rechercher des contacts par caractéristiques de conversation**. Cela inclut le temps de non-conversation, le score de sentiment et la catégorie de contact.
+ **Rechercher des contacts par mots-clés**
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Attribution des autorisations](permissions-for-contact-lens.md).
## Rechercher des mots ou des expressions
Pour la recherche par mot clé, Contact Lens utilise l'`standard`analyseur d'Amazon OpenSearch Service. Cet analyseur n’est pas sensible à la casse. Par exemple, si vous entrez *merci de faire affaire avec nous 2 vols ANNULÉS*, la recherche porte sur :
[merci, de, faire, affaire, avec, nous 2, vols, annulés]
Si vous entrez *« merci de faire affaire avec nous », deux, « vols ANNULÉS »*, la recherche porte sur :
[remerciements pour votre entreprise, deux, vols annulés]
**Pour rechercher des mots ou des expressions dans les conversations**
1. Dans Amazon Connect, connectez-vous avec un compte utilisateur auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité a été attribué ou qui est activé pour l'autorisation de **recherche de contacts par mots clés**.
1. Choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Dans la section **Filtre**, spécifiez la période dans laquelle rechercher, et le canal.
**Astuce**
Lorsque vous effectuez une recherche par date, vous pouvez rechercher sur un maximum de 8 semaines à la fois.
1. Choisissez **Cliquer ici pour ajouter un filtre**, puis dans le menu déroulant, choisissez **Mots ou expressions**.
![\[La page Recherche de contacts, la section Filtres, le menu déroulant Ajouter des filtres, l’option Mots ou expressions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png)
1. Dans la section **Utilisé par**, choisissez la partie de la conversation que vous souhaitez rechercher. Notez ce qui suit :
+ **Système** s’applique au chat, où le participant peut être un bot Lex ou une invite.
+ Pour rechercher des mots ou des expressions utilisés par tous les participants, sélectionnez **Agent**, **Client**, **Système**.
+ Si aucune case n’est cochée, cela signifie rechercher des mots ou des expressions utilisés par l’un des participants.
1. Dans la section **Logique**, choisissez parmi les options suivantes :
+ Choisissez **Correspondre à n’importe lequel** pour renvoyer les contacts dont les transcriptions contiennent l’un quelconque des mots.
Par exemple, la requête suivante équivaut à la correspondance (hello OR cancellation OR "example airline"). Et comme aucune case **Utilisé par** n’est sélectionnée, cela signifie « rechercher des contacts où l’un de ces mots a été utilisé par l’un des participants ».
![\[La boîte de dialogue Mots ou expressions, option Correspondre à n’importe lequel.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/match-any.png)
+ Choisissez **Correspondre à tous** pour renvoyer les contacts dont les transcriptions contiennent tous les mots.
Par exemple, la requête suivante équivaut à la correspondance ("thank you for your business" AND cancellation AND "example airline"). Et comme toutes les cases réservées aux participants sont sélectionnées, cela signifie « rechercher des contacts où tous ces mots et expressions ont été utilisés par tous les participants ».
![\[La boîte de dialogue Mots ou expressions, option Correspondre à tous.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/match-all.png)
1. Dans la section **Mots ou expressions**, entrez les mots à rechercher, séparés par des virgules. Si vous entrez une expression, placez-la entre guillemets.
Vous pouvez entrer jusqu’à 128 caractères.
## Recherche d’un score de sentiment ou évaluation du changement de sentiment
Contact Lens vous permet de rechercher des scores de sentiment ou des changements de ressenti dans les conversations sur une échelle de -5 (le plus négatif) à \$15 (le plus positif). Cela vous permet d’identifier les modèles et les facteurs qui expliquent pourquoi les appels se passent bien ou mal.
![\[La page de recherche de contacts, le filtre de score de sentiment.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-score-shift.png)
Par exemple, supposons que vous souhaitez identifier et examiner tous les appels qui se sont terminés sur un sentiment négatif du client. Vous pouvez rechercher tous les contacts où le score de sentiment est **<=** (inférieur ou égal à) -1.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étude des scores de sentiment](sentiment-scores.md).
**Pour rechercher des scores de sentiment ou évaluer le changement de sentiment**
1. Dans Amazon Connect, connectez-vous avec un compte utilisateur auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité a été attribué ou qui est activé pour l'autorisation de **recherche de contacts en fonction des caractéristiques de conversation**.
1. Dans la page **Recherche de contacts**, indiquez si vous souhaitez le score de sentiment des mots ou expressions prononcés par le client ou par l’agent.
1. Dans **Type d’analyse de score**, spécifiez le type de score à renvoyer :
+ **Score de sentiment** : cette option renvoie le score moyen pour la partie de la conversation consacrée au client ou à l’agent.
En plus de rechercher les scores de sentiment lorsque l’agent ou le client figure sur le contact, vous pouvez filtrer la recherche en fonction du moment où le client est :
+ **Avec un agent sur le chat**
+ **Sans agent sur le chat** : il s’agit du temps pendant lequel le client discute avec un bot, des invites et du temps passé dans la file d’attente.
![\[Le filtre Score de sentiment, le menu déroulant des participants, l’option Client sans agent sur le chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-participant.png)
+ **Changement de sentiment** : identifiez les points sur lesquels le sentiment du client ou de l’agent a changé pendant le contact.
Par exemple, les images suivantes illustrent un exemple de recherche de contacts dont le score de sentiments du client est compris entre un niveau inférieur ou égal à -1 et un niveau supérieur ou égal à \$11. De plus, le client est sur un chat avec l’agent présent.
![\[Le filtre de score de sentiment, l’option de changement de sentiment.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-score.png)
## Recherche de temps de non-conversation
Pour vous aider à identifier les appels à examiner en détail, vous pouvez rechercher le temps sans parler. Par exemple, vous pouvez rechercher tous les appels où le temps sans parler est supérieur à 20 %, puis les examiner en détail.
Le temps sans parler comprend le temps d’attente et tout silence où les deux participants ne parlent pas pendant plus de trois secondes. Cette durée ne peut pas être personnalisée.
Utilisez la flèche déroulante vers le bas pour indiquer s’il faut rechercher la durée ou le pourcentage du temps sans parler dans les conversations. Ces options sont décrites dans l’image suivante.
Pour plus d’informations sur l’utilisation de ces métriques, consultez [Étude du temps de non-conversation](non-talk-time.md).
![\[Le filtre de temps de non-conversation, les options de durée et de pourcentage.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/non-talk-time.png)
## Recherche par temps de réponse pour les conversations par chat
Vous pouvez effectuer une recherche par :
+ Temps de réponse moyen de l’agent ou du client pendant le chat
+ Temps de réponse maximum de l’agent ou du client pendant le chat
Vous indiquez si la durée est inférieure, supérieure ou égale à une durée spécifique. Pour plus d’informations sur l’utilisation de ces métriques, consultez [Étude du temps de réponse pendant les chats dans Contact Lens](response-time.md).
Pour connaître les temps de réponse minimaux et maximaux pris en charge, consultez [Amazon Connect Spécifications des fonctionnalités des règles](feature-limits.md#rules-feature-specs).
L’image suivante montre une recherche de contacts pour lesquels le temps de réponse moyen de l’agent était supérieur ou égal à 1 minute.
![\[Le filtre de temps de réponse.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/response-time.png)
## Recherche d’une catégorie de contact
1. Sur la page **Recherche de contacts**, choisissez **Ajouter un filtre**, **Catégorie de contact**.
1. Dans la zone **Catégories de contact**, utilisez la liste déroulante pour répertorier toutes les catégories actuelles que vous pouvez rechercher. Si vous commencez à taper, l’entrée est utilisée pour faire correspondre les catégories existantes et pour filtrer celles qui ne correspondent pas.
+ **Correspondre à n’importe lequel** : recherche les contacts correspondant à l’une des catégories sélectionnées.
+ **Correspondre à tous** : recherche les contacts correspondant à toutes les catégories sélectionnées.
+ **Ne faire correspondre à aucun** : recherche les contacts ne correspondant à aucune des catégories sélectionnées. Notez que cela ne renvoie que les contacts analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens.
L’image suivante montre un menu déroulant répertoriant toutes les catégories actuelles.
![\[Le filtre des catégories de contacts, l’option Correspondre à tous, les catégories de contacts.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category2.png)
# Examen des conversations analysées à l’aide de Contact Lens
En utilisant Amazon Connect Contact Lens, vous pouvez vérifier la transcription et déterminer la partie du contact qui vous intéresse. Vous n’aurez pas besoin d’écouter l’intégralité d’un appel ou de lire la transcription complète d’un chat pour découvrir ce qui est intéressant. Vous pouvez vous concentrer sur des parties spécifiques de l’audio ou de la transcription. Les deux sont mis en évidence pour vous partout où il y a des points d’intérêt.
Par exemple, vous pouvez analyser la transcription du contact et voir un émoji rouge représentant le tour d’un client, ce qui indique que le client exprime un sentiment négatif. Vous pouvez choisir l’horodatage et passer à cette partie de l’enregistrement audio ou de l’interaction par chat.
L’image suivante montre un exemple de contact vocal.
![\[Analyse d’un contact vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit.png)
L’image suivante montre un exemple de contact par chat. **Message système** s’applique au chat, où le participant peut être un bot Lex ou une invite.
![\[Analyse d’un contact par chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit-chat.png)
**Pour passer en revue les conversations analysées**
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d’utilisateur doté des autorisations **Recherche de contacts** et **Contact Lens – analytique conversationnelle** dans le profil de sécurité.
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Utilisez les filtres de la page pour affiner votre recherche de contacts. Pour la date, vous pouvez rechercher jusqu’à 14 jours à la fois. Pour plus d’informations sur la recherche de contacts, consultez [Recherche de contacts terminés et en cours](contact-search.md).
1. Choisissez l’ID de contact pour afficher les détails du contact.
1. Dans les sections **Enregistrement** et **Transcription** de la page **Détails de contact**, examinez ce qui a été dit, quand cela a été dit et le sentiment associé.
1. Pour les appels, si vous le souhaitez, choisissez l’invite de lecture pour écouter l’enregistrement. Vous pouvez également cliquer sur la partie correspondante de l’enregistrement pour écouter la partie qui vous intéresse.
1. Pour les chats, si vous le souhaitez, utilisez le graphique pour accéder à la partie de la transcription qui vous intéresse.
# Navigation dans les transcriptions et les fichiers audio dans Amazon Connect Contact Lens
Les superviseurs sont souvent tenus de passer en revue les contacts de nombreux agents, à des fins d’assurance qualité. Les données de turn-by-turn transcription et de sentiment vous aident à identifier rapidement la partie de l'enregistrement qui vous intéresse et à y accéder rapidement.
L’image suivante d’un enregistrement de contact montre des fonctionnalités qui vous permettent de parcourir rapidement les transcriptions et l’audio pour trouver les domaines qui nécessitent votre attention. Même si l’image montre un contact vocal, les mêmes fonctionnalités s’appliquent aux contacts par chat.
![\[Analyse d’un contact vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-navigate-transcripts2.png)
1. Utilisez [Afficher les points saillants](#contact-lens-contact-summarization) pour examiner uniquement le problème, le résultat et l' and/or action à entreprendre.
1. Utilisez [Défilement automatique](#autoscroll) pour les contacts vocaux, pour parcourir l’audio ou la transcription. Les deux restent toujours synchronisés.
1. Recherchez des [émojis de sentiments](#sentiment-emojis) pour identifier rapidement une partie de la transcription que vous souhaitez lire ou écouter.
1. Choisissez l’horodatage pour accéder directement à cette partie de l’enregistrement audio ou de la transcription. L’horodatage est calculé à partir du début de l’interaction avec le client au sein du contact.
## Afficher les principaux points forts
L’examen des transcriptions de contacts de plusieurs centaines de lignes peut prendre beaucoup de temps. Pour accélérer ce processus et augmenter son efficacité, Contact Lens vous permet de visualiser les principaux points forts. Les points forts montrent uniquement les lignes où Contact Lens a identifié un problème, un résultat ou un élément d’action dans la transcription.
+ **Problème** représente le pilote d’appel. Par exemple, « Je pense passer à votre plan d’abonnement en ligne ».
+ **Résultat** représente la conclusion ou le résultat probable du contact. Par exemple, « Sur la base de votre plan actuel, je recommanderais les plans Essentials en ligne que nous avons. »
+ **Élément d’action** représente l’action entreprise par l’agent. Par exemple, « Restez à l’affût d’un e-mail contenant un devis. Je vous l’enverrai sous peu. »
Chaque contact n’a qu’un seul problème, un seul résultat et un élément d’action. Tous les contacts n’auront pas les trois.
**Note**
Si Contact Lens affiche le message **Il n’y a aucun point fort pour cette transcription**, cela signifie qu’aucun problème, résultat ni élément d’action n’a été identifié.
Vous n’avez pas besoin de configurer les principaux points forts. Il fonctionne out-of-the-box sans aucune formation du modèle d'apprentissage automatique.
## Activez le défilement automatique pour synchroniser la transcription et l’audio
Pour les contacts vocaux, utilisez **Défilement automatique** pour parcourir l’audio ou la transcription, et les deux restent toujours synchronisés. Par exemple :
+ Lorsque vous écoutez une conversation, la transcription se déplace avec elle, vous montrant les émojis de sentiment et tout problème détecté.
+ Vous pouvez parcourir la transcription et choisir l’horodatage du tour pour écouter ce point précis de l’enregistrement.
L’audio et la transcription étant alignés, la transcription peut vous aider à comprendre ce que disent l’agent et le client. Cette approche est utile lorsque :
+ Le son est mauvais, peut-être à cause d’un problème de connexion. La transcription peut vous aider à comprendre ce qui est dit.
+ Il existe un dialecte ou une variante linguistique. Nos modèles sont formés à différents accents, de sorte que la transcription peut vous aider à comprendre ce qui est dit.
## Recherche d’émojis de sentiment
Les émojis de sentiment vous aident à analyser rapidement une transcription afin que vous puissiez écouter cette partie de la conversation.
Par exemple, lorsque vous voyez des émojis rouges représentant le tour du client, puis un émoji vert, vous pouvez choisir l’horodatage pour passer directement à un point précis de la conversation afin de vérifier comment l’agent a aidé le client.
## Appuyez ou cliquez sur les balises de catégories pour parcourir la transcription
Lorsque vous appuyez ou cliquez sur les balises de catégorie, vous Contact Lens accédez automatiquement à la catégorie correspondante point-of-interests dans la transcription. La visualisation de l’interaction comporte également des marqueurs de catégorie pour indiquer quelle partie du fichier d’enregistrement contient des énoncés liés à la catégorie.
L’image suivante montre une partie de la page **Détails de contact** d’un chat.
![\[Une transcription du chat, une catégorie, la section correspondante de la transcription.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-tag-navigation.png)
# Affichage des résumés post-contact optimisés par l’IA générative dans Amazon Connect
**Note**
**Propulsé par Amazon Bedrock** : AWS implémente la [détection automatique des abus](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html). Le résumé post-contact optimisé par l’IA générative étant basé sur Amazon Bedrock, les utilisateurs peuvent tirer pleinement parti des contrôles mis en œuvre dans Amazon Bedrock pour renforcer la sûreté, la sécurité et l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle (IA).
Vous pouvez gagner un temps précieux grâce aux résumés post-contact optimisés par l’IA générative qui fournissent des informations essentielles à partir des conversations avec les clients, dans un format structuré, concis et facile à lire. Vous pouvez rapidement passer en revue les résumés et comprendre le contexte au lieu de lire les transcriptions et de surveiller les appels.
Vous pouvez accéder aux résumés post-contact optimisés par l’IA générative de différentes manières :
+ **Les agents** peuvent accéder aux résumés post-contact des contacts vocaux et électroniques sur le panneau de contrôle des contacts (CCP). Ils peuvent utiliser les résumés pour terminer rapidement leur travail après contact (ACW). Pour en apprendre plus sur l’expérience de l’agent, consultez [Consultez les résumés post-contact sur le CCP](#summaries-on-agentws).
+ **Les responsables et les superviseurs** peuvent accéder aux résumés des contacts vocaux, par chat et par e-mail sur le site Web de l' Amazon Connect administration, sur les pages **Détails du contact** et sur les pages de **recherche de contacts**. Ils peuvent utiliser les résumés pour comprendre rapidement les problèmes et les résultats pour les contacts qu’ils examinent. Pour en savoir plus sur l’expérience des responsables, consultez [Afficher les résumés post-contact sur le site Web de l'administrateur Amazon Connect](#summaries-on-website).
+ **Les développeurs** peuvent directement [APIs](contact-lens-api.md)intégrer les résumés depuis des systèmes tiers. Ils peuvent également être [intégrés à Amazon Kinesis Data](contact-analysis-segment-streams.md) Streams pour diffusion. Cette dernière option est utile lorsque vous avez des charges plus élevées et que vous souhaitez éviter que le TPS ne soit limité.
**Topics**
+ [Activation des résumés post-contact](#gen-ai-getstarted)
+ [Activer les résumés de contacts pour les e-mails](#enable-email-summaries)
+ [Consultez les résumés post-contact sur le CCP](#summaries-on-agentws)
+ [Afficher les résumés post-contact sur le site Web de l'administrateur Amazon Connect](#summaries-on-website)
+ [Pourquoi aucun résumé n’est généré](#summary-not-generated)
## Activation des résumés post-contact
**Pour activer les résumés post-contact sur le CCP de l’agent pour les contacts vocaux**
1. Ajoutez un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à votre flux.
1. Configurez la page **Propriétés** du bloc :
1. Définissez **Enregistrement d’appels** sur **Activé**. Choisissez **Agent et client**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[La page des propriétés du bloc Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique, configurée pour l’enregistrement des appels.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/call-recording-summaries.png)
1. Définissez **Analytique** sur **Activé**.
1. Choisissez **Activer l’analytique vocale**.
1. Choisissez **Analytique en temps réel et après appel**.
1. Sous **Capacités d’IA générative Contact Lens**, choisissez **Résumé post-contact**.
L’image suivante montre la section **Analytique** d’une page **Propriétés** configurée pour activer les résumés post-contact sur le CCP de l’agent :
![\[La page des propriétés du bloc Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/set-block-post-contact-summaries-ccp.png)
1. Attribuez les autorisations suivantes au profil de sécurité de l’agent :
+ **Panneau de configuration des contacts (CCP) – Données Contact Lens – Accès**
+ **Analyse et optimisation – Contact Lens – résumé post-contact – Afficher**
+ **Analyse et optimisation – Conversations enregistrées (modifiées)**, **Afficher les conversations enregistrées (non modifiées)**, **Toutes** ou **Accès** (le moindre privilège est **Accès**, qui est recommandé)
+ **Analytique et optimisation – Afficher mes contacts** ou **Rechercher des contacts**
**Pour activer les résumés post-contact sur le site Web de l'administrateur Amazon Connect**
1. Configurez la page **Propriétés** de [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) comme suit :
1. Définissez **Analytique** sur **Activé**.
1. Choisissez **Activer l’analytique vocale**, **Activer l’analytique de conversations instantanées**, ou les deux.
Si vous choisissez l’analytique vocale, choisissez l’une des options suivantes :
+ **Analytique après appel**
+ **Analytique en temps réel et après appel** : choisissez cette option si l’utilisateur souhaite consulter les résumés post-contact pour les contacts en cours (l’agent est toujours à l’étape ACW mais l’appel est terminé).
1. L’option Rédaction granulaire n’est pas prise en charge pour le résumé post-contact. Lorsque l’option Rédaction granulaire est sélectionnée, le résumé post-contact modifient toutes les PII dans le texte et les remplace par une balise [PII].
1. Sous **Capacités d’IA générative Contact Lens**, choisissez **Résumé post-contact**.
1. Attribuez les autorisations suivantes au profil de sécurité de l’utilisateur :
+ **Analytique et optimisation – Recherche de contacts** OU **Afficher mes contacts**
+ **Analyse et optimisation – Contact Lens – résumé post-contact – Afficher**
+ **Analyse et optimisation – Conversations enregistrées (modifiées)**, **Afficher les conversations enregistrées (non modifiées)**, **Toutes** ou **Accès** (le moindre privilège est **Accès**, qui est recommandé)
## Activer les résumés de contacts pour les e-mails
**Pour activer les résumés de contacts pour les contacts par e-mail**
1. Ajoutez un [Définissez le comportement d'enregistrement, d'analyse et de traitement](set-recording-analytics-processing-behavior.md) bloc à votre flux d'e-mails entrants.
1. Configurez la page **Propriétés** du bloc :
1. Pour **Canal**, choisissez **E-mail**.
1. Définissez **Analytique** sur **Activé**.
1. Choisissez **Activer l'analyse des e-mails**.
1. Sous **Fonctionnalités de l'IA Contact Lens générative**, sélectionnez **Résumé des contacts**.
1. Choisissez **Enregistrer**.
## Consultez les résumés post-contact sur le CCP
Pour aider les agents à effectuer leur travail après contact (ACW), Amazon Connect affiche un résumé post-contact optimisé par l’IA générative sur leur CCP pour les contacts vocaux. L’image suivante illustre un exemple de résumé :
![\[Le panneau de configuration des contacts affiche un résumé optimisé par l’IA générative pendant le travail après contact (ACW).\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-ccp1.png)
1. L’agent est à l’état ACW. Il peut parcourir la transcription tandis qu’une bannière « Génération du résumé » est affichée en haut de la page.
1. Pendant que l’agent parcours la transcription, un message s’affiche indiquant que le résumé est disponible. Si l’agent clique sur la bannière, le CCP repasse au haut de la page où le résumé est affiché.
1. La bannière disparaît une fois que l’agent a cliqué dessus.
**Note**
Les résumés post-contact basés sur l'IA générative prennent en charge les contacts vocaux, par chat et par e-mail sur le CCP.
## Afficher les résumés post-contact sur le site Web de l'administrateur Amazon Connect
Pour aider les responsables et les autres utilisateurs à consulter les contacts, ils peuvent consulter les résumés post-contact sur le site Web de l' Amazon Connect administration. Vous trouverez ci-dessous un exemple de résumé post-contact optimisé par l’IA générative sur la page **Détails de contact**.
![\[La page Détails de contact affiche un résumé post-contact optimisé par l’IA générative avec des informations structurées sur la conversation avec le client.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/genai-summary2.png)
L’image suivante illustre un exemple de résumé post-contact optimisé par l’IA générative sur la page **Recherche de contacts**.
![\[La page Recherche de contacts affiche des résumés post-contact optimisés par l’IA générative pour plusieurs interactions avec les clients présentés sous forme de liste.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-contactsearch2.png)
Chaque contact n’a pas plus d’un résumé généré. Tous les contacts ne disposent pas d’un résumé généré ; pour plus d’informations, consultez [Pourquoi aucun résumé n’est généré](#summary-not-generated).
## Pourquoi aucun résumé n’est généré
Si aucun résumé n’est généré, un message d’erreur s’affiche sur les pages **Détails de contact** et **Recherche de contacts**. En outre, le ReasonCode code d'erreur apparaît dans l'`ContactSummary`objet du fichier Contact Lens de sortie, comme dans l'exemple suivant :
```
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "POST_CONTACT_SUMMARY",
"ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT"
}
]
},
```
Ci-dessous se trouve une liste des messages d’erreur qui peuvent s’afficher sur les pages Détails de contact ou Recherche de contacts si aucun résumé n’est généré. Le code de motif associé qui apparaît dans le fichier de sortie Contact Lens est également répertorié.
+ **Le résumé n'a pas pu être généré en raison du dépassement du quota de résumés simultanés**. ReasonCode:`QUOTA_EXCEEDED`.
Si vous recevez ce message, nous vous recommandons de [soumettre un ticket](https://console.aws.amazon.com/support/home#/case/create?issueType=service-limit-increase&limitType=service-code-connect) pour augmenter le quota de [tâches de résumés post-contact simultanés](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas).
+ **Le résumé n'a pas pu être généré en raison d'un nombre insuffisant de conversations éligibles**. ReasonCode:`INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT`.
Pour l’audio, au moins un énoncé par participant est requis. Pour le chat, au moins un message de type compatible de chaque participant est requis. Les types de messages pris en charge sont `text/plain` et `text/markdown`. Les messages d’autres types, tels que `application/json`, ne sont pas utilisés pour le résumé.
+ **Contact Flow avait une Contact Lens configuration non valide pour le PostContact résumé, par exemple un code de langue non pris en charge ou non valide**. ReasonCode:`INVALID_ANALYSIS_CONFIGURATION`.
Cette erreur est renvoyée si le résumé activé est incompatible avec les autres paramètres Contact Lens, en particulier s’il est activé pour une langue non prise en charge.
+ **Le résumé ne peut pas être fourni car il ne satisfaisait pas aux exigences de sécurité et de qualité.** ReasonCode:`FAILED_SAFETY_GUIDELINES`.
Cette erreur peut survenir dans Amazon Connect pour les tâches de résumés post-contact simultanés. Amazon Connect transmet les données de contact à Amazon Bedrock pour la génération de résumés. Si les données de contact contiennent des données d’identification personnelle (PII) non expurgées, les instructions de sécurité Amazon Bedrock sont déclenchées. Amazon Bedrock refuse ainsi de générer le résumé pour protéger les informations sensibles, entraînant l’erreur dans Amazon Connect.
+ Erreur interne du système. ReasonCode: `INTERNAL_ERROR`
# Affichage des points clés des conversations avec les clients dans le panneau de configuration des contacts (CCP)
L’examen des transcriptions de contacts de plusieurs centaines de lignes peut prendre beaucoup de temps. Pour accélérer ce processus et augmenter son efficacité, Contact Lens identifie et étiquette automatiquement les parties essentielles des conversations avec les clients, puis affiche les points clés des conversations. Les responsables peuvent visualiser ces points forts sur la page **Détails de contact**. Les agents peuvent visualiser les points forts dans le panneau de configuration des contacts (CCP).
**Astuce**
Pour obtenir la liste des langues prises en charge, consultez la colonne *Principaux points saillants* de la rubrique [Langues prises en charge par Amazon Connect Contact Lens](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Une fois que vous avez activé Contact Lens, il identifie les éléments essentiels d’une conversation avec un client, leur attribue des étiquettes (tels que problème, résultat ou élément d’action) et affiche les points clés de la conversation avec le client. Vous pouvez développer les points forts pour afficher la transcription complète du contact.
L’exemple suivant montre les principaux points forts sur la page **Détails de contact**.
![\[Principaux points forts sur la page Détails de contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-key-highlights.png)
1. Activez ou désactivez l’option **Afficher les principaux points forts** selon les besoins.
1. **Problème** représente le pilote du contact. Par exemple, « Je pense passer à votre plan d’abonnement en ligne ».
1. **Élément d’action** représente l’action entreprise par l’agent. Par exemple, « Restez à l’affût d’un e-mail contenant un devis. Je vous l’enverrai sous peu. »
1. **Résultat** représente la conclusion ou le résultat probable du contact. Par exemple, « Sur la base de votre plan actuel, je recommanderais notre plan Essentials en ligne ».
Les contacts ont un seul problème, un seul résultat et un seul élément d’action. Il est possible que certains contacts n’aient pas les trois.
**Note**
Vous voyez le message **Il n’y a aucun point fort pour cette transcription** quand Contact Lens ne peut pas identifier un problème, un résultat ou un élément d’action.
Pour en savoir plus sur l’expérience de l’agent (quelle partie de la transcription est affichée dans le panneau de configuration des contacts (CCP) et à quel moment), consultez [Conception d’un flux pour obtenir les principaux points forts](enable-analytics.md#call-summarization-agent).
# Utilisation de la détection des thèmes dans Amazon Connect Contact Lens pour découvrir les problèmes liés aux contacts
Utilisez la détection de thèmes pour découvrir des thèmes de contact auparavant inconnus ou émergents à partir de milliers d’interactions avec les clients. Par exemple, vous pouvez identifier les motifs les plus courants des contacts de clients, par exemple « annuler une réservation » ou « retarder la commande ». Vous pouvez ensuite prendre les mesures appropriées pour améliorer l’expérience client en accélérant la résolution des problèmes et en améliorant les options d’IVR, les articles de la base de connaissances et la formation de l’agent.
## Points importants à connaître
+ La détection de thèmes est disponible dans les langues suivantes prises en charge par Amazon Connect Contact Lens :
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/use-theme-detection.html)
+ La détection de thèmes est prise en charge sur les contacts créés le 30 janvier 2023 ou après cette date.
+ Le bouton **Générer un rapport sur les thèmes** n’est activé que lorsque la recherche enregistrée contient au moins 300 contacts présentant des problèmes détectés par Contact Lens.
+ Le rapport de détection des thèmes est généré pour les 3 000 contacts les plus récents.
+ Les rapports de détection des thèmes sont disponibles pendant 30 jours après leur création. Après 30 jours, les rapports sont supprimés de la base de données et ne peuvent pas être récupérés.
+ Les 20 rapports sur les thèmes les plus récents pour une recherche enregistrée sont disponibles dans le menu déroulant **Afficher les rapports sur le thème**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[La page de recherche de contacts, le menu déroulant Afficher les rapports sur les thèmes.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-view-theme-reports.png)
## Comment générer un rapport sur le thème
1. Connectez-vous à Amazon Connect à l’aide d’un compte disposant des autorisations de profil de sécurité suivantes :
+ **Recherche de contacts - Accéder**
+ **Contact Lens : détection de thème – Créer**
+ **Contact Lens : détection de thème – Afficher**
1. Dans Amazon Connect, dans le menu de navigation de gauche, choisissez **Analytique et optimisation**, **Recherche de contacts**.
1. Sur la page **Recherche de contacts**, appliquez des filtres pour sélectionner un groupe de contacts qui ont été analysés par Contact Lens.
**Important**
La requête de recherche doit renvoyer au moins 300 contacts présentant des problèmes détectés par Contact Lens. Dans le cas contraire, le bouton **Générer un rapport sur les thèmes** n’est pas activé.
1. Choisissez **Enregistrer la recherche** pour enregistrer les résultats. Attribuez un nom à la recherche.
1. Choisissez **Générer un rapport sur les thèmes**.
Contact Lens applique le machine learning pour regrouper automatiquement les contacts présentant des problèmes similaires. Lorsque le rapport est généré, une bannière affiche un lien vers le rapport sur le thème. L’image suivante montre un exemple de bannière.
![\[La page de recherche de contacts, la bannière de détection de thème.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-banner.png)
1. Cliquez ou appuyez sur le lien du rapport sur le thème.
Le rapport sur le thème s’affiche. Il inclut des étiquettes de thèmes et une liste de contacts, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Un rapport sur le thème avec plusieurs étiquettes de thèmes.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-drilldown.png)
1. Cliquez ou appuyez sur les étiquettes des thèmes pour afficher les contacts associés, écouter des enregistrements spécifiques et lire les transcriptions pour une analyse plus approfondie.
# Étude des scores de sentiment lors des conversations de contact à l’aide de Contact Lens
## Que sont les scores de sentiment ?
Un score de sentiment est une analyse d’un texte et une évaluation indiquant si ce texte contient un discours principalement positif, négatif ou neutre. Les superviseurs peuvent utiliser des scores de sentiment pour inspecter des conversations et identifier les appels associés à différents degrés d’expériences client, positifs ou négatifs. Cela les aide à identifier rapidement les contacts à examiner en détail.
Vous pouvez consulter le score de sentiment pour l’ensemble de la conversation, ainsi que la tendance des sentiments sur l’ensemble du contact.
## Comment étudier les scores de sentiment
Lorsque vous vous efforcez d’améliorer le centre de contact, vous pouvez vous concentrer sur les points suivants :
+ Contacts qui commencent avec un score de sentiment positif mais se terminent avec un score négatif.
Si vous souhaitez vous concentrer sur un nombre limité de contacts à échantillonner à des fins d’assurance qualité, par exemple, vous pouvez examiner les contacts pour lesquels vous savez que le client avait un sentiment positif au début, mais qu’il a fini avec un sentiment négatif. Cela montre qu’il a quitté la conversation mécontent de quelque chose.
+ Contacts qui commencent avec un score de sentiment négatif mais se terminent avec un score positif.
L’analyse de ces contacts vous aidera à identifier les expériences que vous pouvez recréer dans le centre de contact. Vous pouvez partager des techniques efficaces avec d’autres agents.
Une autre façon d’examiner la progression du sentiment consiste à vérifier la courbe de tendance du sentiment. Vous pouvez constater la variation du sentiment du client à mesure que le contact progresse. Par exemple, l’image suivante montre une conversation dont le score de sentiment est très faible au début de la conversation, puis il devient plus positif pour redevenir faible à la fin.
![\[Tendance des sentiments des clients.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-trend.png)
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Recherche d’un score de sentiment ou évaluation du changement de sentiment](search-conversations.md#sentiment-search).
## Comment sont déterminés les scores de sentiment
Amazon Connect Contact Lens analyse le sentiment de chaque réplique dans une conversation comme étant positif, négatif ou neutre. Il prend ensuite en compte deux facteurs pour chaque tour de participant afin d’attribuer un score compris entre -5 et \$15 pour chaque période de l’appel :
+ Fréquence. Nombre de fois où le sentiment est positif, négatif ou neutre.
+ Séries de sentiments. Tours consécutifs avec le même sentiment.
Le score de sentiment global est la moyenne des scores attribués pendant chaque partie de l’appel.
# Étude du temps de non-conversation pendant les appels à l’aide de Amazon Connect Contact Lens
## Qu’est-ce que le temps de non-conversation ?
Amazon Connect Contact Lens identifie également le *temps sans parler******* global dans un appel. Temps de non-conversation = temps d’attente \$1 tout silence où les deux participants ne parlent pas pendant plus de 3 secondes. Cette durée ne peut pas être personnalisée.
L’image suivante montre l’emplacement des données de temps de non-conversation sur la page **Détails de contact**.
![\[La page des détails de contact, la section consacrée au temps de conversation, les données de temps de non-conversation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-nontalk-time-overview.png)
## Comment étudier le temps de non-conversation
Le temps de non-conversation peut vous aider à identifier les appels qui se sont mal passés. Cela peut être dû au fait que :
+ Le client posait une question nouvelle pour le centre de contact.
+ L’agent met beaucoup de temps à faire quelque chose, mais il est bien formé. Cela indique qu’il peut y avoir un problème avec les outils utilisés par l’agent. Par exemple, les outils ne sont pas suffisamment réactifs ou ne sont pas faciles à utiliser.
+ L’agent n’avait pas de réponse toute faite, mais il est relativement nouveau. Cela indique qu’il a besoin d’une formation supplémentaire.
Vous pouvez décider de vous concentrer ou non sur ces contacts pour améliorer le centre de contacts. Par exemple, vous pouvez accéder à cette section de l’audio, puis consulter la transcription pour voir ce qui se passait.
Dans l’exemple suivant, le temps de non-conversation s’est produit lorsque l’agent recherchait l’ID de parcours de l’appelant. Cela peut indiquer un problème avec les outils de l’agent. Si l’agent est nouveau, il a besoin d’une formation supplémentaire.
![\[L’enregistrement audio et la transcription du contact, le lieu du temps de non-conversation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-non-talk-time-transcript.png)
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Recherche de temps de non-conversation](search-conversations.md#nontalk-time-search).
# Étude du temps de réponse pendant les chats dans Contact Lens
Utilisez la métrique du temps de réponse pour comprendre la réactivité de l’agent ou du client lors d’un contact par chat.
Contact Lens calcule les métriques suivantes :
+ **Temps d’accueil de l’agent**. Il s’agit du temps de première réponse de l’agent, c’est-à-dire de la rapidité avec laquelle il a interagi avec le client une fois que l’agent a rejoint le chat. Un temps de première réponse long peut expliquer, par exemple, si un client a un sentiment négatif au début de la conversation.
+ **Temps de réponse moyen de l’agent** et **Temps de réponse moyen du client**. Le temps de réponse de l’agent vous permet de vérifier les performances d’un agent par rapport à la base de référence de l’organisation.
+ **Temps de réponse maximal de l’agent** et **Temps de réponse maximal du client**.
Le temps de réponse maximal du client peut expliquer le temps de réponse d’un agent. Par exemple, si un client n’a pas répondu pendant cinq minutes, puis a envoyé un message, il est possible que l’agent ait mis plus de temps que d’habitude à répondre parce qu’il gérait d’autres chats en même temps.
Nous vous recommandons d’examiner les métriques de temps de réponse conjointement avec le graphique des interactions qui montre les lacunes dans la conversation et le sentiment des participants.
Vous pouvez cliquer ou appuyer sur la valeur du temps de réponse le plus long sur le graphique pour être redirigé vers le message associé dans la transcription.
L’image suivante de la page **Détails de contact** montre les métriques relatives aux conversations par chat. Notez que **Temps d’accueil de l’agent** = après que l’agent a rejoint le chat, délai avant qu’il n’envoie la première réponse.
![\[La page des détails de contact, les métriques du chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png)
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Recherche par temps de réponse pour les conversations par chat](search-conversations.md#response-time-search).
# Étude du volume sonore des agents et des clients lors des appels à l’aide de Contact Lens
Un score de volume sonore mesure le volume de la voix du client ou de l’agent pendant un appel. Contact Lens affiche une analyse de la conversation qui vous permet d’identifier les points pour lesquels le client ou l’agent peut parler fort et avoir un sentiment négatif.
## Comment utiliser les scores de volume
Nous vous recommandons d’utiliser les scores de volume en même temps que les sentiments. Recherchez les parties de la conversation où le volume est élevé et où le sentiment est faible. Lisez ensuite cette partie de la transcription ou écoutez cette section de l’appel.
Par exemple, voici une image d’un enregistrement et d’une analyse de transcription. Les barres verticales pointues indiquent les endroits où le client parle fort. Les barres rouges horizontales indiquent que son sentiment est négatif.
![\[La page des détails de contact, les scores de volume.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-amplitude.png)
# Utilisez la rédaction de données sensibles pour protéger la confidentialité des clients en utilisant Contact Lens
Pour vous aider à protéger la vie privée de vos clients, l'analyse Contact Lens conversationnelle vous permet de supprimer automatiquement les données sensibles des transcriptions de conversations, des fichiers audio et des transcriptions d'e-mails. Il expurge les données sensibles, comme le nom, l’adresse et les informations de carte de crédit en utilisant la compréhension du langage naturel.
Lorsque vous activez l’analytique conversationnelle dans le bloc **Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique**, vous avez la possibilité d’activer l’expurgation. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Activation de l’expurgation de données sensibles](enable-analytics.md#enable-redaction).
Pour les contacts vocaux, la suppression des données sensibles est appliquée après la déconnexion d'un appel. Pour les contacts par e-mail, la rédaction est appliquée après la fin du contact par e-mail.
**Important**
La fonctionnalité d’expurgation est conçue pour identifier et supprimer les données sensibles. Cependant, en raison de la nature prédictive du machine learning, celui-ci peut ne pas identifier et supprimer toutes les instances de données sensibles dans une transcription générée par Contact Lens. Nous vous recommandons de passer en revue toute sortie expurgée pour vous assurer qu’elle répond à vos besoins.
La fonctionnalité d’expurgation ne répond pas aux exigences de désidentification prévues par les lois sur la confidentialité médicale, comme la loi américaine de 1996 sur la portabilité et la responsabilité en matière d’assurance maladie (HIPAA). Nous vous recommandons donc de continuer à les traiter comme des informations de santé protégées après leur expurgation.
Pour obtenir une liste des langues prises en charge par la fonctionnalité de rédaction de Contact Lens, consultez [Langues prises en charge par les fonctionnalités Amazon Connect](supported-languages.md).
## À propos des fichiers expurgés
Les fichiers vocaux expurgés sont stockés dans votre compartiment Voice Amazon S3, par exemple : connect- *instanceARN* /Analysis.
Les fichiers de discussion expurgés sont stockés dans votre compartiment Amazon S3 de chat, par exemple : connect- *instanceARN* /Analysis/Chat
Les fichiers e-mail expurgés sont stockés dans votre compartiment Amazon S3 de messagerie, par exemple : connect- *instanceARN* /Analysis/Email
Vous pouvez accéder à tous les fichiers (expurgés, non expurgés, bruts, etc.) via la console AWS , en utilisant la console Amazon S3.
Vous trouverez ci-dessous une liste des éléments auxquels vous pouvez accéder en utilisant le site Web Amazon Connect d'administration (par exemple, sur la page des **coordonnées**), en supposant que vous disposiez des [autorisations de profil de sécurité](permissions-for-contact-lens.md) appropriées :
+ Accédez à des fichiers vocaux, de chat et de courrier électronique expurgés.
+ Téléchargez des enregistrements vocaux expurgés.
**Note**
Actuellement, vous ne pouvez pas télécharger de fichiers de chat et de transcriptions vocales expurgés.
Lorsque la rédaction est activée, Contact Lens génère les fichiers suivants :
+ Un fichier expurgé. Ce fichier est généré par défaut quand Expurgation est activée. Il s’agit du schéma de sortie, avec les données sensibles expurgées. Pour obtenir un exemple de fichier, consultez [Exemple de fichier expurgé pour un appel analysé par l’analytique conversationnelle Contact Lens](contact-lens-example-output-files.md#example-redacted-file).
+ Un fichier original (brut) analysé. Ce fichier est généré uniquement lorsque vous choisissez **Obtenir les transcriptions expurgées et originales avec du contenu audio expurgé** dans le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md). Pour obtenir un exemple de fichier, consultez [Exemple de fichier original pour un appel analysé par l’analytique conversationnelle Contact Lens](contact-lens-example-output-files.md#example-original-output-file).
**Important**
Pour les contacts vocaux, le fichier original analysé est le seul endroit où la conversation complète est stockée. Si vous le supprimez, il n’y aura aucun enregistrement des données sensibles expurgées.
+ Un fichier audio expurgé (wav) pour les contacts vocaux. Les données sensibles contenues dans les fichiers audio sont expurgées et remplacées par du silence. Ces périodes de silence ne sont pas signalées sur le site Web Amazon Connect d'administration ou ailleurs comme des heures de non-conversation.
Utilisez vos politiques de conservation des fichiers pour déterminer la durée de conservation de ces fichiers.
# Utilisation Contact Lens APIs pour l'analyse du chat
Contact Lensen inclut deux APIs qui prennent en charge l'analyse conversationnelle. Utilisez-les APIs pour créer des solutions qui améliorent l'efficacité de votre centre d'appels.
+ [ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html): à utiliser pour les contacts vocaux.
+ [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html) : À utiliser pour les contacts de chat.
Ces analyses conversationnelles APIs sont des sondages APIs, avec un request/response échange standard, où vous n'avez pas besoin de les intégrer à un autre service. Cependant, il existe des [limites de taux](amazon-connect-service-limits.md#connect-contactlens-api-quotas). Si nécessaire, vous pouvez éliminer ces limites en utilisant l’[API de streaming](contact-analysis-segment-streams.md). Cela nécessite une intégration à Amazon Kinesis Data Streams.
Voici deux cas d’utilisation de l’API d’analytique des appels et du chat.
## Transferts de contact améliorés
Lorsqu’un contact est transféré d’un agent à un autre, vous pouvez transférer une transcription de la conversation au nouvel agent. Le nouvel agent dispose alors d’un contexte expliquant pourquoi le client contacte votre centre de contact, et le client n’a pas besoin de répéter les informations qu’il a déjà fournies. Utilisez l'[ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html)API pour les contacts vocaux et l'API [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html) pour les chats afin d'obtenir la transcription complète de la conversation jusqu'à un certain point et de la partager avec le nouvel agent.
## Mise en évidence des éléments clés de la conversation sous forme d’étiquettes, de problèmes, d’éléments d’action et de résultats
Grâce aux principaux points forts, les agents peuvent rapidement prendre des notes une fois le contact terminé, et les superviseurs peuvent rapidement identifier les contacts pour la gestion de la qualité et des performances des agents. Les agents et les superviseurs sont ainsi plus productifs dans leur travail.
# Accédez à l’analytique Contact Lens des contacts vocaux et par chat à l’aide d’Amazon Kinesis Data Streams
Les flux de segments d’analyse des contacts vous permettent d’accéder à l’analytique Contact Lens pour les contacts vocaux et par chat. Le streaming permet de surmonter les limites de mise à l'échelle des [analyses APIs d'appels et de chat](contact-lens-api.md) existantes. Pour les contact vocaux, cela donne également accès à un segment de données appelé `Utterance` qui vous permet d’accéder à des transcriptions partielles. Cela vous permet de répondre aux exigences de latence extrêmement faible pour aider les agents lors des appels en direct.
Cette section explique comment intégrer Amazon Kinesis Data Streams pour le streaming.
Grâce au streaming, vous pouvez recevoir les types d’événements suivants :
+ Les événements STARTED publiés au début de la session d’analyse des contact.
+ Les événements SEGMENTS publiés lors des sessions d’analyse de contact. Ces événements contiennent une liste de segments contenant des informations analysées.
+ Les événements COMPLETED ou FAILED publiés à la fin d’une session d’analyse de contact.
**Topics**
+ [Activation des flux de segments d’analyse de contact](enable-contact-analysis-segment-streams.md)
+ [Voix : modèle de données pour les flux de segments d’analytique conversationnelle](real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md)
+ [Chat : modèle de données pour les flux de segments d’analytique conversationnelle](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md)
+ [Voix : exemple de flux de segments d’analytique conversationnelle](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)
+ [Chat : exemple de flux de segments d’analytique conversationnelle](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)
# Activation des flux de segments d’analyse des contacts pour analyser les conversations Contact Lens
Les flux de segments d’analyse de contact en temps réel ne sont pas activés par défaut. Cette rubrique explique comment les activer.
## Étape 1 : créer un flux Amazon Kinesis
Créez le flux de données sur le même compte et dans la même région que ceux où réside l’instance d’Amazon Connect. Pour obtenir des instructions, consultez [Étape 1 : créer un flux de données](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/tutorial-stock-data-kplkcl-create-stream.html) dans *Guide du développeur Amazon Kinesis Data Streams*.
**Astuce**
Nous vous recommandons de créer un flux distinct pour chaque type de données. Bien qu’il soit possible d’utiliser le même flux pour les flux de segments de l’analyse de contact, les événements de l’agent et les enregistrements de contacts, il est beaucoup plus facile de gérer et d’obtenir des données à partir du flux lorsque vous en utilisez un distinct pour chacun d’entre eux. Pour plus d’informations, consultez le [Guide du développeur Amazon Kinesis Data Streams](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/introduction.html).
## Étape 2 : configurer le chiffrement côté serveur pour le flux Kinesis (facultatif mais recommandé)
Il existe plusieurs méthodes pour le faire.
+ Option 1 : utilisez Kinesis Clé gérée par AWS (`aws/kinesis`). Cela fonctionne sans configuration supplémentaire de votre part.
+ Option 2 : utilisez la même clé gérée par le client pour les enregistrements d’appels, les transcriptions de chat ou les rapports exportés dans l’instance d’Amazon Connect.
Activez le chiffrement et utilisez la même clé gérée par le client pour les enregistrements d’appels, les transcriptions de chat ou les rapports exportés dans l’instance d’Amazon Connect. Choisissez ensuite la même clé KMS pour le flux de données Kinesis. Cette clé possède déjà l’autorisation (accord) requise pour être utilisée.
+ Option 3 : utilisez une autre clé gérée par le client.
Utilisez une clé gérée par le client existante ou créez-en une nouvelle et ajoutez les autorisations requises pour que le rôle Amazon Connect puisse utiliser la clé. Pour ajouter des autorisations à l’aide des accords AWS KMS , reportez-vous à l’exemple suivant :
```
aws kms create-grant \
--key-id your key ID \
--grantee-principal arn:aws:iam::your AWS account ID:role/aws-service-role/connect.amazonaws.com/AWSServiceRoleForAmazonConnect_11111111111111111111 \
--operations GenerateDataKey \
--retiring-principal arn:aws:iam::your AWS account ID:role/adminRole
```
Où `grantee-principal` correspond à l’ARN du rôle lié au service associé à l’instance d’Amazon Connect. Pour trouver l’ARN du rôle lié au service, dans la console Amazon Connect, accédez à **Aperçu**, **Paramètres de distribution**, **Rôle lié à un service**.
## Étape 3 : associer le flux Kinesis
Utilisez l'[AssociateInstanceStorageConfig](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateInstanceStorageConfig.html)API Amazon Connect pour associer les types de ressources suivants :
+ Pour les contacts vocaux, utilisez `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS`
+ Pour les contacts par chat, utilisez `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS`
**Note**
`REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS` est obsolète, mais continue d’être pris en charge et ne s’applique qu’aux contacts vocaux. Utilisez `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` pour les contacts vocaux futurs.
Si vous avez déjà associé un flux à `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS`, aucune action n’est nécessaire pour mettre à jour le flux à `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS`.
Spécifiez le flux Kinesis dans lequel les segments d’analyse des contacts en temps réel seront publiés. Vous aurez besoin de l’ID de l’instance et de l’ARN du flux Kinesis. Le code suivant en présente un exemple :
```
// Build request
const request: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigRequest = {
InstanceId: 'your Amazon Connect instance ID',
ResourceType: 'REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS or REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS',
StorageConfig: {
StorageType: 'KINESIS_STREAM',
KinesisStreamConfig: {
StreamArn: 'the ARN of your Kinesis stream',
},
}
};
```
### AWS CLI
L’exemple suivant concerne les contacts de chat.
**Astuce**
Si vous n'incluez pas la AWS région (`--region`), elle utilise la région par défaut en fonction du profil de la CLI.
La valeur du paramètre `--storage-config` ne doit pas être incluse entre guillemets simples (’). Dans le cas contraire, cela génère une erreur.
```
aws connect associate-instance-storage-config \
--region "us-west-2" \
--instance-id your Amazon Connect instance ID \
--resource-type REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS \
--storage-config StorageType=KINESIS_STREAM,KinesisStreamConfig={StreamArn=the ARN of your Kinesis stream}
```
### AWS SDK
L’exemple suivant concerne les contacts vocaux.
```
import { Connect } from 'aws-sdk';
async function associate (): Promise {
const clientConfig: Connect.ClientConfiguration = {
region: 'the Region of your Amazon Connect instance',
};
const connect = new Connect(clientConfig);
// Build request
const request: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigRequest = {
InstanceId: 'your Amazon Connect instance ID',
ResourceType: 'REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS',
StorageConfig: {
StorageType: 'KINESIS_STREAM',
KinesisStreamConfig: {
StreamArn: 'the ARN of your Kinesis stream',
},
}
};
try {
// Execute request
const response: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigResponse = await connect.associateInstanceStorageConfig(request).promise();
// Process response
console.log('raw response: ${JSON.stringify(response, null, 2)}');
} catch (err) {
console.error('Error calling associateInstanceStorageConfig. err.code: ${err.code},' +
'err.message: ${err.message}, err.statusCode: ${err.statusCode}, err.retryable: ${err.retryable}');
}
}
associate().then(r => console.log('Done'));
```
## Étape 4 : activer Contact Lens pour votre instance Amazon Connect
Pour obtenir des instructions, consultez [Activation de l’analytique conversationnelle dans Amazon Connect Contact Lens](enable-analytics.md).
## Étape 5 (facultatif) : examiner un exemple de flux de segments
Nous vous recommandons d’examiner des exemples de flux de segments [vocal](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md) et de [chat](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md) pour vous familiariser avec leur apparence.
# Modèle de données pour les flux de segments d’analytique conversationnelle afin d’analyser les contacts vocaux dans Contact Lens
Les flux de segments d’analyse de contact en temps réel sont générés au format JSON. Les blobs JSON d’événements sont publiés dans le flux associé pour chaque contact pour lequel l’analytique conversationnelle en temps réel est activée. Les types d’événements suivants peuvent être publiés pour une session d’analytique conversationnelle d’un contact vocal :
+ Événements STARTED : chaque session d’analytique conversationnelle publie un événement STARTED au début de la session.
+ Événements SEGMENTS : chaque session d’analytique conversationnelle peut publier zéro événement SEGMENTS ou plus au cours de la session. Ces événements contiennent une liste de segments contenant des informations analysées. Pour les contacts vocaux, la liste des segments peut inclure des segments « `Utterance` », « `Transcript` », « `Categories` » ou « `PostContactSummary` ».
+ Événements COMPLETED or FAILED : chaque session d’analytique conversationnelle publie un événement COMPLETED or FAILED à la fin de la session.
## Propriétés communes incluses dans tous les événements des contacts vocaux
Chaque événement inclut les propriétés suivantes :
**Version**
Version du schéma de l’événement.
Type : String
**Channel**
Type de canal de ce contact.
Type : String
Valeurs valides : `VOICE`, `CHAT`, `TASK`
Pour plus d’informations sur les canaux, consultez [Canaux et simultanéité pour le routage des contacts dans Amazon Connect](channels-and-concurrency.md).
**AccountId**
Identifiant du compte sur lequel ce contact a lieu.
Type : Chaîne
**ContactId**
Identifiant du contact en cours d’analyse.
Type : Chaîne
**InstanceId**
Identifiant de l’instance où ce contact a lieu.
Type : Chaîne
**LanguageCode**
Code de langue associé à ce contact.
Type : String
Valeurs valides : code de langue de l’une des [langues prises en charge pour l’analytique d’appel en temps réel par Contact Lens](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
**EventType**
Type d’événement publié.
Type : String
Valeurs valides : `STARTED`, `SEGMENTS`, `COMPLETED`, `FAILED`
## Événement STARTED
Les événements `STARTED` incluent uniquement les propriétés communes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: COMMENCÉ
## Événement SEGMENTS
Les événements `SEGMENTS` incluent les propriétés suivantes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: SEGMENTS
+ Segments : outre les propriétés communes, les événements `SEGMENTS` incluent une liste de segments contenant des informations analysées.
Type : tableau d’objets [Segment](#segment)
+ PostContactSummary: Informations sur le résumé post-contact pour un segment de contact vocal.
Type : [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html)objets
Obligatoire : non
**Segment**
Segment analysé pour une session d’analyse en temps réel.
Chaque segment est un objet avec les propriétés facultatives suivantes. Une seule de ces propriétés est présente, selon le type de segment :
+ Énoncé
+ Transcription
+ Catégories
+ PostContactSummary
**Énoncé**
Énoncé analysé.
Obligatoire : non
+ **Id**
Identifiant de l’énoncé.
Type : Chaîne
+ ** TranscriptId**
Identifiant de la transcription associée à cet énoncé.
Type : Chaîne
+ **ParticipantId**
Identifiant du participant.
Type : Chaîne
+ ** ParticipantRole**
Rôle du participant. Par exemple, s’agit-il d’un client, d’un agent ou d’un système.
Type : Chaîne
+ ** PartialContent**
Contenu de l’énoncé.
Type : Chaîne
+ ** BeginOffsetMillis**
Décalage initial dans le contact pour cette transcription.
Type : Integer
+ ** EndOffsetMillis**
Décalage final dans le contact pour cette transcription.
Type : Integer
**Transcription**
Transcription analysée.
Type : objet [Transcript](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Transcript.html)
Obligatoire : non
**Catégories**
Règles de catégorie correspondantes.
Type : objet [Categories](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Categories.html)
Obligatoire : non
**PostContactSummary**
Informations sur le résumé post-contact pour un segment de contact vocal.
Type : objet [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html)
Obligatoire : non
## Événement COMPLETED
Les événements `COMPLETED` incluent uniquement les propriétés communes suivantes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: TERMINÉ
## Événement FAILED
Les événements `FAILED` incluent uniquement les propriétés communes suivantes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: ÉCHEC
# Modèle de données pour que les flux de segments d’analytique conversationnelle analysent les chats Contact Lens
Les flux de segments d’analytique conversationnelle pour les contacts de chat sont générés au format JSON. Les blobs JSON d’événements sont publiés dans le flux associé pour chaque contact pour lequel l’analytique conversationnelle en temps réel est activée. Les types d’événements suivants peuvent être publiés pour une session d’analytique conversationnelle de contact par chat :
+ Événements STARTED : chaque session d’analytique conversationnelle publie un événement STARTED au début de la session.
+ Événements SEGMENTS : chaque session d’analytique conversationnelle peut publier zéro événement SEGMENTS ou plus au cours de la session. Ces événements contiennent une liste de segments contenant des informations analysées. Pour les contacts de chat, la liste des segments peut inclure des segments « `Attachments` », « `Transcript` », « `Categories` », « `Events` », « `Issues` » ou « `PostContactSummary` ».
+ Événements COMPLETED or FAILED : chaque session d’analytique conversationnelle publie un événement COMPLETED or FAILED à la fin de la session.
## Propriétés communes incluses dans tous les événements pour les contacts de chat
Chaque événement inclut les propriétés suivantes :
**Version**
Version du schéma de l’événement. Pour les contacts de chat, il s’agit de la version 2.0.0.
Type : String
**Channel**
Type de canal de ce contact.
Type : String
Valeurs valides : `VOICE`, `CHAT`, `TASK`
Pour plus d’informations sur les canaux, consultez [Canaux et simultanéité pour le routage des contacts dans Amazon Connect](channels-and-concurrency.md).
**AccountId**
Identifiant du compte sur lequel ce contact a lieu.
Type : Chaîne
**InstanceId**
Identifiant de l’instance où ce contact a lieu.
Type : Chaîne
**ContactId**
Identifiant du contact en cours d’analyse.
Type : Chaîne
**StreamingEventType**
Type d’événement publié.
Type : String
Valeurs valides : `STARTED`, `SEGMENTS`, `COMPLETED`, `FAILED`
**StreamingSettings**
Les paramètres Contact Lens de ce contact
Type : objet [StreamingSettings](#streamingsettingsobject)
## StreamingSettings objet
**LanguageCode**
Code de langue associé à ce contact.
Type : String
Valeurs valides : code de langue de l’une des [langues prises en charge pour l’analytique d’appel en temps réel par Contact Lens](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
**Output**
Type de sortie Contact Lens activé pour ce contact.
Type : String
Valeurs valides : `Raw`, `Redacted`, `RedactedAndRaw`
**RedactionTypes**
Type de rédaction activé pour ce contact.
Type : tableau de chaînes
Valeurs valides : `PII`
**RedactionTypesMetadata**
Les métadonnées de rédaction pour chaque type de rédaction.
Type : RedactionType chaîne vers [RedactionMetadata](#redactionmetadata)objet
Valeurs valides : `PII`
## RedactionMetadata objet
Fournit des informations sur les paramètres de rédaction.
**RedactionMaskMode**
Paramètre de remplacement de rédaction des données
Type : String
Valeurs valides : `PII`, `EntityType`
## Événement STARTED
Les événements `STARTED` incluent uniquement les propriétés communes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ StreamingEventType: COMMENCÉ
+ StreamingSettings
## Événement SEGMENTS
Les événements `SEGMENTS` incluent les propriétés suivantes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ OutputType
+ Le type de sortie Contact Lens du segment en cours
+ Type : String
+ Valeurs valides : `Raw`, `Redacted`
+ ContactId
+ StreamingEventType: SEGMENTS
+ StreamingSettings
+ Segments
+ Une liste de segments contenant des informations analysées.
+ Type : tableau d’objets [Segment](#chat-segment)
**Segment**
Segment analysé pour une session d’analyse en temps réel.
Chaque segment est un objet avec les propriétés facultatives suivantes. Une seule de ces propriétés est présente, selon le type de segment :
+ [Pièces jointes](#chat-attachments)
+ [Catégories](#chat-category)
+ [Event](#chat-event)
+ [Problèmes](#chat-issues)
+ [Transcription](#chat-transcript)
+ [PostContactSummary](#chat-postcontactsummary)
**Pièces jointes**
Pièces jointes analysées.
Obligatoire : non
Type : objet [RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments.html)
**Catégories**
Règles de catégorie correspondantes.
Type : objet [RealTimeContactAnalysisSegmentCategories](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentCategories.html)
Obligatoire : non
**Événement**
Type de segment décrivant un événement de contact.
Type : objet [RealTimeContactAnalysisSegmentEvent](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentEvent.html)
Obligatoire : non
**Problèmes**
Type de segment contenant une liste des problèmes détectés.
Type : objet [RealTimeContactAnalysisSegmentIssues](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentIssues.html)
Obligatoire : non
**Transcription**
Segment de transcription analysé.
Type : objet [RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript.html)
Obligatoire : non
**PostContactSummary**
Informations sur le résumé post-contact pour un segment de contact en temps réel pour le chat.
Type : objet [RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary.html)
Obligatoire : non
## Événement COMPLETED
Les événements `COMPLETED` incluent uniquement les propriétés communes suivantes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ InstanceId
+ ContactId
+ StreamingEventType: TERMINÉ
+ StreamingSettings
## Événement FAILED
Les événements `FAILED` incluent uniquement les propriétés communes suivantes :
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ InstanceId
+ ContactId
+ StreamingEventType: ÉCHEC
+ StreamingSettings
# Exemples de flux de segments d’analytique conversationnelle pour analyser les appels à l’aide de Contact Lens
Cette rubrique donne des exemples de flux de segments pour les événements STARTED, SEGMENTS, COMPLETED et FAILED qui peuvent se produire lors d’un contact vocal.
## Exemple d’événement STARTED
+ EventType: COMMENCÉ
+ Publié au début de la session d’analytique conversationnelle.
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "STARTED"
}
```
## Exemple d’événement SEGMENTS
+ EventType: SEGMENTS
+ Publié pendant une session d’analytique conversationnelle. Cet événement contient une liste de segments contenant des informations analysées. La liste des segments peut inclure des segments « `Utterance` », « `Transcript` », « `Categories` » ou « `PostContactSummary` ».
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "SEGMENTS",
"Segments": [
{
"Utterance": {
"Id": "7b48ca3d-73d3-443a-bf34-a9e8fcc01747",
"TranscriptId": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a",
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT",
"PartialContent": "Hello, thank you for calling Example Corp. My name is Adam.",
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 22980
}
},
{
"Utterance": {
"Id": "75acb743-2154-486b-aaeb-c960ae290e88",
"TranscriptId": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a",
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT",
"PartialContent": "How can I help you?",
"BeginOffsetMillis": 23000,
"EndOffsetMillis": 24598
}
},
{
"Transcript": {
"Id": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a",
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Content": "Hello, thank you for calling Example Corp. My name is Adam. How can I help you?",
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 24598,
"Sentiment": "NEUTRAL"
}
},
{
"Transcript": {
"Id": "4295e927-43aa-4447-bbfc-8fccc2027530",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Content": "I'm having trouble submitting the application, number AX876293 on the portal. I tried but couldn't connect to my POC on the portal. So, I'm calling on this toll free number",
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 22690,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"IssuesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 81
}
}
]
}
},
{
"Categories": {
"MatchedCategories": [
"CreditCardRelated",
"CardBrokenIssue"
],
"MatchedDetails": {
"CreditCardRelated": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 22690
}
]
},
"CardBrokenIssue": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 25000,
"EndOffsetMillis": 29690
}
]
}
}
}
},
{
"PostContactSummary": {
"Content": "Customer contacted Example Corp because of an issue with their application",
"Status": "COMPLETED"
}
}
]
}
```
## Exemple d’événement COMPLETED
+ EventType: TERMINÉ
+ Publié à la fin de la session d’analytique conversationnelle si l’analyse s’est terminée avec succès.
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "COMPLETED"
}
```
## Exemple d’événement FAILED
+ EventType: ÉCHEC
+ Publié à la fin de la session d’analytique conversationnelle en cas d’échec de l’analyse.
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "FAILED"
}
```
# Exemples de flux d’analytique conversationnelle pour analyser les chats dans Contact Lens
Cette rubrique donne des exemples de flux de segments pour les événements STARTED, SEGMENTS, COMPLETED et FAILED qui surviennent lors d’un contact par chat.
## Exemple d’événement STARTED
+ EventType: COMMENCÉ
+ Publié au début de la session d’analytique conversationnelle.
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"StreamingEventType": "STARTED",
"StreamingSettings": {
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": [
"PII"
],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
}
}
```
## Exemple d’événement SEGMENTS
+ EventType: [SEGMENTS](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md#chat-segment-streams-data-model-segments-event)
+ Publié pendant une session d’analytique conversationnelle. Cet événement contient une liste d'[RealtimeContactAnalysisSegment](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealtimeContactAnalysisSegment.html)objets contenant des informations analysées. La liste des segments peut inclure des segments `"Transcript"` `"Categories"``"Issue"`,`"Event"`,`"Attachment"`,, ou PostContactSummary « ».
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"OutputType": "Redacted",
"StreamingEventType": "SEGMENTS",
"StreamingSettings": {
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": [
"PII"
],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
},
"Segments": [{
"Transcript": {
"Id": "07a2d668-5c9e-4f69-b2fe-986261b0743a",
"ParticipantId": "a309ac1e-ca87-44ca-bb5d-197eca8ed77a",
"ParticipantRole": "AGENT",
"DisplayName": "[PII]",
"Content": "Hello, thank you for contacting Example Corp. My name is Ray.",
"ContentType": "text/markdown",
"Time": {
"AbsoluteTime": "2024-03-14T19:39:26.715Z"
},
"Sentiment": "NEUTRAL"
}
}, {
"Categories": {
"MatchedDetails": {
"Hi": {
"PointsOfInterest": [{
"TranscriptItems": [{
"Id": "5205b050-8aa9-4645-a381-a308801649ab",
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 40
}
}]
}]
}
}
}
}, {
"Issues": {
"IssuesDetected": [{
"TranscriptItems": [{
"Content": "I have an issue with my bank account",
"Id": "0e5574a7-2aeb-4eab-8bb5-3a7f66a2284a",
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 7,
"EndOffsetChar": 43
}
}]
}]
}
}, {
"Attachments": {
"Id": "06ddc1eb-2302-4a8e-a73f-37687fe41aa9",
"ParticipantId": "7810b1de-cca8-4153-b522-2498416255af",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"DisplayName": "Customer",
"Attachments": [{
"AttachmentName": "Lily.jpg",
"ContentType": "image/jpeg",
"AttachmentId": "343e34da-391a-4541-8b7e-3909d931fcfa",
"Status": "APPROVED"
}],
"Time": {
"AbsoluteTime": "2024-03-14T19:39:26.715Z"
}
}
}, {
"Event": {
"Id": "fbe61c5f-d0d8-4345-912a-4e81f5734d3b",
"ParticipantId": "7810b1de-cca8-4153-b522-2498416255af",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"DisplayName": "Customer",
"EventType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left",
"Time": {
"AbsoluteTime": "2024-03-14T19:40:00.614Z"
}
}
},
{
"PostContactSummary": {
"Content": "Customer contacted Example Corp because of an issue with their bank account",
"Status": "COMPLETED"
}
}]
}
```
## Exemple d’événement COMPLETED
+ EventType: TERMINÉ
+ Publié à la fin de la session d’analytique conversationnelle si l’analyse s’est terminée avec succès.
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"StreamingEventType": "COMPLETED",
"StreamingEventSettings": {
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": ["PII"],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
}
}
```
## Exemple d’événement FAILED
+ EventType: ÉCHEC
+ Publié à la fin de la session d’analytique conversationnelle en cas d’échec de l’analyse.
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"StreamingEventType": "FAILED",
"StreamingEventSettings": {
"LanguageCode": "en-US",
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": ["PII"],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
}
}
```
# Emplacements des fichiers de sortie pour les fichiers analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens
Voici des exemples de ce à quoi ressemble le chemin des fichiers de sortie d’analytique conversationnelle Contact Lens lorsqu’ils sont stockés dans le compartiment Amazon S3 de l’instance.
+ Fichier de transcription original analysé (JSON)
+ **/connect-instance- bucket/ Analysis/Voice /2020/02/04/ \$1Analysis\$12020-02-04T 21:14:16 Z.json** *contact's\$1ID*
+ **/connect-instance- bucket/ Analysis/Chat /2020/02/04/ \$1Analysis\$12020-02-04T 21:14:16 Z.json** *contact's\$1ID*
+ **/connect-instance- bucket/ Analysis/Email /2026/03/10/ \$1Analysis\$120260310T 22:35 \$1UTC.json** *contact's\$1ID*
+ Fichier de transcription analysé expurgé au format (JSON)
+ **/connect-instance- **Analysis/Voice/Redacted**bucket/ /2020/02/04/ \$1 analysis\$1redacted \$12020-02-04T 21:14:16 Z.json *contact's\$1ID***
+ **/connect-instance- **Analysis/Chat/Redacted**bucket/ /2020/02/04/ \$1 analysis\$1redacted \$12020-02-04T 21:14:16 Z.json *contact's\$1ID***
+ **/connect-instance- **Analysis/Email/Redacted**bucket/ /2026/03/10/ \$1 analysis\$1redacted \$120260310T 22:35 \$1UTC.json *contact's\$1ID***
+ Fichier audio expurgé
+ **/connect-instance- **Analysis/Voice/Redacted**bucket/ /2020/02/04/ \$1 call\$1recording\$1redacted \$12020-02-04T 21:14:16 Z. *contact's\$1ID*** **wav**
**Important**
Pour supprimer un enregistrement, vous devez supprimer les fichiers des enregistrements expurgés et non expurgés.
# Exemples de fichiers de sortie d’analytique conversationnelle Contact Lens pour un appel
Les sections suivantes fournissent des exemples du résultat obtenu lorsque l’analytique conversationnelle Contact Lens détecte des problèmes, fait correspondre des catégories, indique le volume sonore, modifie des données sensibles et ignore l’analyse.
Agrandissez chaque section pour plus d’informations.
## Exemple de fichier original pour un appel analysé par l’analytique conversationnelle Contact Lens
L’exemple suivant présente le schéma d’un appel après analyse par l’analytique conversationnelle Contact Lens. L’exemple montre le volume sonore, la détection des problèmes, les facteurs d’appel et les informations qui vont être expurgées.
Notez les éléments suivants à propos du fichier analysé :
+ Il n’indique pas quelles données sensibles ont été expurgées. Toutes les données sont appelées PII (données d’identification personnelle).
+ Chaque tour inclut une section `Redaction` uniquement s’il inclut des PII.
+ Si une section `Redaction` existe, elle inclut le décalage en millisecondes. Dans un fichier .wav, la partie expurgée est indiquée par un silence. Si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser le décalage pour remplacer le silence par autre chose, par exemple un signal sonore.
+ Si deux ou plusieurs expurgations de PII existent à la fois, le premier décalage s’applique aux premières PII, le deuxième décalage s’applique aux deuxièmes PII, et ainsi de suite.
```
{
"Version": "1.1.0",
"AccountId": "your AWS account ID",
"Channel": "VOICE",
"ContentMetadata": {
"Output": "Raw"
},
"JobStatus": "COMPLETED",
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "PotentialFraud"
"RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
{
"CategoryName": "Refund"
"RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
}
]
},
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "ManagerEscalation"
"RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
]
},
]
},
"LanguageCode": "en-US",
"Participants": [
{
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"ParticipantRole": "CUSTOMER"
},
{
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT"
}
],
"Categories": {
"MatchedCategories": ["Cancellation"],
"MatchedDetails": {
"Cancellation": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"EndOffsetMillis": 11190
}
]
}
}
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"PostContactSummary": {
"Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call."
}
},
"TotalConversationDurationMillis": 32110,
"Sentiment": {
"OverallSentiment": {
"AGENT": 0,
"CUSTOMER": 3.1
},
"SentimentByPeriod": {
"QUARTER": {
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 7427,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 7427,
"EndOffsetMillis": 14855,
"Score": -5
},
{
"BeginOffsetMillis": 14855,
"EndOffsetMillis": 22282,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 22282,
"EndOffsetMillis": 29710,
"Score": 5
}
],
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 8027,
"Score": -2.5
},
{
"BeginOffsetMillis": 8027,
"EndOffsetMillis": 16055,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 16055,
"EndOffsetMillis": 24082,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 24082,
"EndOffsetMillis": 32110,
"Score": 5
}
]
}
}
},
"Interruptions": {
"InterruptionsByInterrupter": {
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
],
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
]
},
"TotalCount": 2,
"TotalTimeMillis": 7580
},
"NonTalkTime": {
"TotalTimeMillis": 0,
"Instances": []
},
"TalkSpeed": {
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"AverageWordsPerMinute": 239
},
"CUSTOMER": {
"AverageWordsPerMinute": 163
}
}
},
"TalkTime": {
"TotalTimeMillis": 28698,
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"TotalTimeMillis": 15079
},
"CUSTOMER": {
"TotalTimeMillis": 13619
}
}
}
},
"CustomModels": [
{ // set via https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/add-custom-vocabulary.html
"Type": "TRANSCRIPTION_VOCABULARY",
"Name": "ProductNames",
"Id": "4e14b0db-f00a-451a-8847-f6dbf76ae415" // optional field
}
],
"Transcript": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"Content": "Okay.",
"EndOffsetMillis": 90,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
79.27
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 160,
"Content": "Just hello. My name is Peter and help.",
"EndOffsetMillis": 4640,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
66.56,
40.06,
85.27,
82.22,
77.66
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 3290,
"EndOffsetMillis": 3620
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 4640,
"Content": "Hello. Peter, how can I help you?",
"EndOffsetMillis": 6610,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
70.23,
73.05,
71.8
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 5100,
"EndOffsetMillis": 5450
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"Content": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription.",
"EndOffsetMillis": 11190,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
77.18,
79.59,
85.23,
81.08,
73.99
],
"IssuesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 55
},
"Text": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 11220,
"Content": "That sounds very bad. I can offer a 20% discount to make you stay with us.",
"EndOffsetMillis": 15210,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
75.92,
75.79,
80.31,
80.44,
76.31
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 15840,
"Content": "That sounds interesting. Thank you accept.",
"EndOffsetMillis": 18120,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
73.77,
79.17,
77.97,
79.29
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 18310,
"Content": "Alright, I made all the changes to the account and now these discounts applied.",
"EndOffsetMillis": 21820,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
83.88,
86.75,
86.97,
86.11
],
"OutcomesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 9,
"EndOffsetChar": 77
},
"Text": "I made all the changes to the account and now these discounts applied"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 22610,
"Content": "Awesome. Thank you so much.",
"EndOffsetMillis": 24140,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
79.11,
81.7,
78.15
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 24120,
"Content": "No worries. I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you.",
"EndOffsetMillis": 29710,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
87.07,
83.96,
76.38,
88.38,
87.69,
76.6
],
"ActionItemsDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 12,
"EndOffsetChar": 102
},
"Text": "I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 30580,
"Content": "Thank you. Sir. Have a nice evening.",
"EndOffsetMillis": 32110,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
81.42,
82.29,
73.29
]
}
]
}
}
```
## Exemple de fichier expurgé pour un appel analysé par l’analytique conversationnelle Contact Lens
Cette section présente un exemple de fichier expurgé pour un appel après son analyse par l’analytique conversationnelle Contact Lens. Il s’agit d’un jumeau du fichier original analysé. La seule différence est que les données sensibles sont expurgées. Dans cet exemple, trois entités ont été sélectionnées pour l’expurgation : « `CREDIT_DEBIT_NUMBER` », « `NAME` », « `USERNAME` ».
Dans cet exemple, `RedactionMaskMode` est défini sur PII. Lorsqu’une entité est expurgée, Contact Lens la remplace par `[PII]`. Si cela était défini sur `ENTITY_TYPE`, Contact Lens remplacerait les données par le nom de l’entité, par exemple `[CREDIT_DEBIT_NUMBER]`.
```
{
"Version": "1.1.0",
"AccountId": "your AWS account ID",
"ContentMetadata": {
"Output": "Redacted",
"RedactionTypes": ["PII"],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionEntitiesRequested": ["CREDIT_DEBIT_NUMBER", "NAME", "USERNAME"],
"RedactionMaskMode": "PII" // if you were to choose ENTITY_TYPE instead, the redaction would say, for example, [NAME]
}
}
},
"Channel": "VOICE",
"JobStatus": "COMPLETED",
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "PotentialFraud"
"RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
{
"CategoryName": "Refund"
"RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
}
]
},
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "ManagerEscalation"
"RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
]
},
]
},
"LanguageCode": "en-US",
"Participants": [
{
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"ParticipantRole": "CUSTOMER"
},
{
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT"
}
],
"Categories": {
"MatchedCategories": ["Cancellation"],
"MatchedDetails": {
"Cancellation": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"EndOffsetMillis": 11190
}
]
}
}
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"PostContactSummary": {
"Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call."
}
},
"TotalConversationDurationMillis": 32110,
"Sentiment": {
"OverallSentiment": {
"AGENT": 0,
"CUSTOMER": 3.1
},
"SentimentByPeriod": {
"QUARTER": {
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 7427,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 7427,
"EndOffsetMillis": 14855,
"Score": -5
},
{
"BeginOffsetMillis": 14855,
"EndOffsetMillis": 22282,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 22282,
"EndOffsetMillis": 29710,
"Score": 5
}
],
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 8027,
"Score": -2.5
},
{
"BeginOffsetMillis": 8027,
"EndOffsetMillis": 16055,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 16055,
"EndOffsetMillis": 24082,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 24082,
"EndOffsetMillis": 32110,
"Score": 5
}
]
}
}
},
"Interruptions": {
"InterruptionsByInterrupter": {
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
],
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
]
},
"TotalCount": 2,
"TotalTimeMillis": 7580
},
"NonTalkTime": {
"TotalTimeMillis": 0,
"Instances": []
},
"TalkSpeed": {
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"AverageWordsPerMinute": 239
},
"CUSTOMER": {
"AverageWordsPerMinute": 163
}
}
},
"TalkTime": {
"TotalTimeMillis": 28698,
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"TotalTimeMillis": 15079
},
"CUSTOMER": {
"TotalTimeMillis": 13619
}
}
}
},
"CustomModels": [
{ // set via https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/add-custom-vocabulary.html
"Type": "TRANSCRIPTION_VOCABULARY",
"Name": " LNK POPProductNames",
"Id": "4e14b0db-f00a-451a-8847-f6dbf76ae415" // optional field
}
],
"Transcript": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"Content": "Okay.",
"EndOffsetMillis": 90,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
79.27
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 160,
"Content": "Just hello. My name is [PII] and help.",
"EndOffsetMillis": 4640,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
66.56,
40.06,
85.27,
82.22,
77.66
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 3290,
"EndOffsetMillis": 3620
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 4640,
"Content": "Hello. [PII], how can I help you?",
"EndOffsetMillis": 6610,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
70.23,
73.05,
71.8
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 5100,
"EndOffsetMillis": 5450
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"Content": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription.",
"EndOffsetMillis": 11190,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
77.18,
79.59,
85.23,
81.08,
73.99
],
"IssuesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 55
},
"Text": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 11220,
"Content": "That sounds very bad. I can offer a 20% discount to make you stay with us.",
"EndOffsetMillis": 15210,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
75.92,
75.79,
80.31,
80.44,
76.31
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 15840,
"Content": "That sounds interesting. Thank you accept.",
"EndOffsetMillis": 18120,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
73.77,
79.17,
77.97,
79.29
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 18310,
"Content": "Alright, I made all the changes to the account and now these discounts applied.",
"EndOffsetMillis": 21820,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
83.88,
86.75,
86.97,
86.11
],
"OutcomesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 9,
"EndOffsetChar": 77
},
"Text": "I made all the changes to the account and now these discounts applied"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 22610,
"Content": "Awesome. Thank you so much.",
"EndOffsetMillis": 24140,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
79.11,
81.7,
78.15
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 24120,
"Content": "No worries. I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you.",
"EndOffsetMillis": 29710,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
87.07,
83.96,
76.38,
88.38,
87.69,
76.6
],
"ActionItemsDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 12,
"EndOffsetChar": 102
},
"Text": "I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 30580,
"Content": "Thank you. Sir. Have a nice evening.",
"EndOffsetMillis": 32110,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
81.42,
82.29,
73.29
]
}
]
}
```
# Exemples de fichiers de sortie Contact Lens pour un chat analysés par l’analytique conversationnelle Contact Lens
Cette section présente un exemple de schéma pour une conversation par chat analysée par l’analytique conversationnelle Contact Lens. L’exemple montre le sentiment déduit, les catégories correspondantes, le résumé de contact et le temps de réponse.
Le fichier original analysé contient la transcription complète du chat. Le même contenu que celui présent dans le champ **Transcription** du chat sur la page **Détails de contact** est présent dans le champ `Transcript` du fichier d’analyse de Contact Lens d’origine. En outre, le fichier analysé peut contenir d’autres champs, comme une section `Redaction` indiquant que le fichier d’analyse expurgé contient des données expurgées.
**Note**
Certains `ConversationCharacteristics` incluent des cartes `DetailsByParticipantRole`, avec les rôles des participants comme clés. Cependant, il n’est pas garanti que tous les rôles de la liste `Participants` (comme `CUSTOMER` ou `AGENT`) possèdent des clés correspondantes dans les objets `DetailsByParticipantRole`. La présence d’une clé pour un participant dépend de l’existence de données éligibles pour l’analyse Contact Lens.
## Catégories
`PointsOfInterest` diffère entre les catégories post-chat et après appel :
+ Le `PointsOfInterest` après appel est décalé de quelques millisecondes.
+ Le `PointsOfInterest` post-chat possède un tableau de `TranscriptItems` ; chaque élément a un `id` et un `CharacterOffset`.
Il existe un tableau de `PointsOfInterest`. Chaque tableau contient un tableau de `TranscriptItems` : chaque `PointOfInterest` est destiné à une correspondance de catégorie, mais chaque correspondance peut couvrir plusieurs éléments de transcription.
Pour les appels comme pour les chats, le tableau `PointsOfInterest` peut être vide. Cela signifie que la catégorie correspond à l’ensemble du contact. Par exemple, si vous créez une règle correspondant à la catégorie lorsque `Hello` n’est pas mentionné dans le contact, aucune partie de la transcription ne permet d’identifier cette condition.
**Note**
Actuellement, la catégorie est déduite pour `text/plain`, les messages de chat `text/markdown` uniquement.
## Principaux points forts
Les **points clés** se trouvent dans le tableau `ConversationCharacteristics.ContactSummary.SummaryItemsDetected`. Il ne peut y avoir plus d’un élément dans ce tableau, ce qui souligne qu’un seul ensemble d’éléments `Issue`, `Outcome`, et `Action` peut être trouvé.
Chaque objet du tableau possède les champs suivants : `IssuesDetected`, `OutcomesDetected` et `ActionItemsDetected`.
Chacun des champs possède un tableau de `TranscriptItems` contenant `Id` et `CharacterOffsets`. Ils décrivent `TranscriptItems` et les parties spécifiques identifiées comme contenant le résumé de ce contact : problème, résultat ou élément d’action.
**Note**
Pour l’instant, les points clés sont déduits uniquement pour les messages de chat `text/plain`.
## Sentiment
### Sentiment général
Le score de sentiment des participants du champ `DetailsByParticipantRole` est similaire à celui du fichier Contact Lens pour l’analytique vocale.
Le champ `DetailsByInteraction` a un score de sentiment de `CUSTOMER` pour certaines parties de l’interaction par chat `WithAgent` et `WithoutAgent`. S’il n’y avait aucun message client dans ces parties de l’interaction, le champ correspondant est absent.
**Note**
Actuellement, le sentiment est déduit pour `text/plain`, les messages de chat `text/markdown` uniquement.
### Changement de sentiment
Le champ `DetailsByParticipantRole` contient un objet qui décrit le changement de sentiment des participants au contact (c’est-à-dire, `AGENT`, `CUSTOMER`) : `BeginScore` et `EndScore`.
Le champ `DetailsByInteraction` a un changement de sentiment de `CUSTOMER` pour certaines parties de l’interaction par chat `WithAgent` et `WithoutAgent`. S’il n’y avait aucun message client dans ces parties de l’interaction, le champ correspondant est absent.
Le changement de sentiment fournit des informations sur la façon dont le sentiment du participant a changé tout au long de l’interaction par chat.
## Temps de réponse
`AgentGreetingTimeMillis` mesure le délai entre le moment où l’`AGENT` a rejoint le chat et le moment où il a terminé son premier message au client.
`DetailsByParticipantRole` présente les caractéristiques suivantes pour chacun des participants :
+ `Average` : quel est le temps de réponse moyen d’un participant ?
+ `Maximum` : quel est le temps de réponse le plus long d’un participant ? Si plusieurs éléments de transcription présentent le même temps de réponse maximal, indique ceux dont ils s’agit.
Pour calculer le temps de réponse `Average` et le temps de réponse `Maximum` d’un participant donné, celui-ci doit répondre à un message d’un autre participant (`AGENT` doit répondre au `CUSTOMER`, ou vice versa).
Par exemple, s’il n’y a eu qu’un seul message du `CUSTOMER`, puis un seul message de l’`AGENT` avant la fin du chat, Contact Lens calcule le temps de réponse pour l’`AGENT`, mais pas pour le `CUSTOMER`.
**Note**
Actuellement, le temps de réponse est déduit uniquement pour les messages de chat ` text/plain` et `text/markdown`.
## Expurgation
Notez les éléments suivants à propos du fichier d’analyse d’origine pour les chats :
+ L’élément de transcription inclut une section `Redaction` uniquement s’il contient des données à expurger. La section contient des décalages de caractères pour les données expurgées dans le fichier d’analyse expurgé.
+ Si au moins deux parties d’un message sont expurgées, le premier décalage s’applique à la première partie expurgée, le deuxième décalage s’applique à la deuxième partie expurgée, et ainsi de suite.
Les valeurs `DisplayNames` pour l’`AGENT` et le `CUSTOMER` sont expurgées, car elles contiennent des PII. Cela s’applique aussi à `AttachmentName`.
Les `CharacterOffsets` prennent en compte les modifications d’expurgation apportées à la longueur de `Content` du fichier d’analyse expurgé. Les `CharacterOffsets` décrivent le contenu expurgé, et non le contenu original.
## Exemple de fichier de chat original
```
{
"AccountId": "123456789012",
"Categories": {
"MatchedCategories": [
"agent-intro"
],
"MatchedDetails": {
"agent-intro": {
"PointsOfInterest": [
{
"TranscriptItems": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 73
},
"Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a"
}
]
}
]
}
}
},
"Channel": "CHAT",
"ChatTranscriptVersion": "2019-08-26",
"ContentMetadata": {
"Output": "Raw"
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"PostContactSummary": {
"Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call."
}
},
"SummaryItemsDetected": [
{
"ActionItemsDetected": [],
"IssuesDetected": [
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"TranscriptItems": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 72,
"EndOffsetChar": 244
},
"Id": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df"
}
]
}
]
"OutcomesDetected": [
{
"TranscriptItems": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 150
},
"Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851"
}
]
}
]
}
],
"ResponseTime": {
"AgentGreetingTimeMillis": 2511,
"DetailsByParticipantRole": {
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},
"Maximum": {
"TranscriptItems": [
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}
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"ValueMillis": 7309
}
},
"CUSTOMER": {
"Average": {
"ValueMillis": 5875
},
"Maximum": {
"TranscriptItems": [
{
"Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395"
}
],
"ValueMillis": 11366
}
}
}
},
"Sentiment": {
"DetailsByTranscriptItemGroup": [
{
"ParticipantRole": "AGENT",
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"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3673d926-6e75-4620-a6f0-7ea571790a15"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "46d37141-32d8-4f2e-a664-bcd3f34a68b3"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
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"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3c4a2a1e-6790-46a6-8ad4-4a0980b04795"
}
]
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"ParticipantRole": "AGENT",
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"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "f9cd41b6-3f68-4e83-a47d-664395f324c0"
}
]
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"ParticipantRole": "AGENT",
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"TranscriptItems": [
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"Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
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"TranscriptItems": [
{
"Id": "28d0a1ce-64d1-4625-bbef-4cfeb97b6742"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
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"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ef9b8622-32d5-4cfd-9ccc-a242502267bc"
},
{
"Id": "03a9de67-f9e1-4884-a1a3-ecea78a4ce9e"
},
{
"Id": "cfee5ece-a671-4a11-9ec2-89aba4b7d688"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "61bb2591-fe87-44e4-bba0-a3619c4cef1f"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "1761f27e-0989-4b6d-a046-fc03d2c6bc9c"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 3.3333333333333335,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8cdff161-dc25-44e6-986f-fc0e08ee0a7d"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "bcc51949-3a79-4398-be1b-a27345a8a8ad"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "7d5c07d7-3d26-4b34-ae91-39aeaeef685c"
},
{
"Id": "e0efbd17-9139-439b-8c80-ebf2b9b703b9"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8fbb8dd4-9fd4-4991-83dc-5f06eeead9aa"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -2.5,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3b856fd9-0eeb-4fb2-93ed-95ec4aeae3a6"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ecb8c498-96d7-448b-8360-366eeddb4090"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
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"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "d334058f-e3de-4cf1-a361-32e4e61f1839"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3ec6adb5-3f11-409c-af39-40cf7ba6f078"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "4b292b64-4a33-45ff-89df-d5a175d16d70"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
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"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "2da5a3c2-9d1b-458c-ae53-759a4e63198d"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
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"TranscriptItems": [
{
"Id": "e23a2331-f3fc-4d3c-8a51-1541451186c9"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 3.75,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "5a27cc39-9b73-4ebe-9275-5e6723788a1b"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "540368c7-ec19-4fc0-8c86-0a5ee62d31a0"
}
]
}
],
"OverallSentiment": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": 0
}
}
},
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": 1.1538461538461537,
"CUSTOMER": 0
}
},
"SentimentShift": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": {
"BeginScore": -3,
"EndScore": 3.75
}
}
}
},
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": {
"BeginScore": 0,
"EndScore": 2.5
},
"CUSTOMER": {
"BeginScore": -3.75,
"EndScore": 3.75
},
"SYSTEM": {
"BeginScore": 2.5,
"EndScore": 0
}
}
}
}
},
"CustomerMetadata": {
"ContactId": "b49644f6-672f-445c-b209-f76b36482830",
"InputS3Uri": "path to the json file in s3",
"InstanceId": "f23fc323-3d6d-48aa-95dc-EXAMPLE012"
},
"JobStatus": "COMPLETED",
"LanguageCode": "en-US",
"Participants": [
{
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER"
},
{
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM"
},
{
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT"
}
],
"Transcript": [
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:50.735Z",
"ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined",
"DisplayName": "John",
"Id": "740c494d-9df7-4400-91c0-3e4df33922c8",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "EVENT"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:53.390Z",
"Content": "Hello, thanks for contacting us. This is an example of what the Amazon Connect virtual contact center can enable you to do.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "78aa8229-714a-4c87-916b-ce7d8d567ab2",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:55.131Z",
"Content": "The time in queue is less than 5 minutes.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "1276382b-facb-49c5-8d34-62e3b0f50002",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:56.618Z",
"Content": "You are now being placed in queue to chat with an agent.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "88c2363e-8206-4781-a353-c15e1ccacc12",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:00.951Z",
"ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "c05cca74-d50b-4aa5-b46c-fdb5ae8c814c",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "EVENT"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:03.462Z",
"Content": "Hello, thanks for reaching Example Corp. This is Jane. How may I help you?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 46,
"EndOffsetChar": 53
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:08.102Z",
"Content": "I'd like to see if I can get a refund or an exchange, because I ordered one of your grow-it-yourself indoor herb garden kits and nothing sprouted after a couple weeks so I think something is wrong with the seeds and this product may be defective.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "bcc51949-3a79-4398-be1b-a27345a8a8ad",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:14.137Z",
"Content": "My wife is blind and sensitive to the sun so I was going to surprise her for her birthday with all the herbs that she loves so you guys actually really let me down.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "7d5c07d7-3d26-4b34-ae91-39aeaeef685c",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:18.781Z",
"Content": "I should be taking my business elsewhere. I don't see why I should be giving money to a company that isn't even going to sell a product that works.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "e0efbd17-9139-439b-8c80-ebf2b9b703b9",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:24.123Z",
"Content": "Ok. Can I get your first and last name please?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "3673d926-6e75-4620-a6f0-7ea571790a15",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:29.879Z",
"Content": "Yeah. My first name is John and last name is Doe.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "8fbb8dd4-9fd4-4991-83dc-5f06eeead9aa",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 21,
"EndOffsetChar": 26
},
{
"BeginOffsetChar": 44,
"EndOffsetChar": 49
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:34.670Z",
"Content": "Could you please provide me with the order ID number?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "46d37141-32d8-4f2e-a664-bcd3f34a68b3",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:39.726Z",
"Content": "Yes, just . Looking ...",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "3b856fd9-0eeb-4fb2-93ed-95ec4aeae3a6",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:44.887Z",
"Content": "Not a problem, take your time.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "3c4a2a1e-6790-46a6-8ad4-4a0980b04795",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:52.978Z",
"Content": "Okay, that should be #5376897. You know, if the product was fine I wouldn't have to scrounge through emails.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "ecb8c498-96d7-448b-8360-366eeddb4090",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:59.441Z",
"Content": "alright, perfect. And could you also just confirm the shipping address for me?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "f9cd41b6-3f68-4e83-a47d-664395f324c0",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 77,
"EndOffsetChar": 78
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:05.455Z",
"Content": "123 Any Street, Any Town, and the zip code is 98109.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "d334058f-e3de-4cf1-a361-32e4e61f1839",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 27
},
{
"BeginOffsetChar": 49,
"EndOffsetChar": 54
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:12.764Z",
"Content": "Thank you very much. Just waiting on my system here. .. I'll also need the last four digits of your debit card.",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:17.412Z",
"Content": "Ok. Last four for my debit care are 9008",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "John",
"Id": "3ec6adb5-3f11-409c-af39-40cf7ba6f078",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 27,
"EndOffsetChar": 31
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:22.486Z",
"Content": "It's just too bad. I thought this was going to be the best gift idea. How can you guys be sending out defective seeds? Isn't that your whole business?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:38.961Z",
"Content": "I apologize for the experience you had Mr. Doe, its very uncommon that our customer will have this issue. We will look into this and get this sorted out for you right away.",
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"DisplayName": "Jane",
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"Content": "Well, my wife's birthday already passed, so. There's not too much you can do. But I would still like to grow the herbs for her, if possible.",
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"Content": "We are not only refunding the cost of the grow-it-yourself indoor herb kit but we will also be sending you a replacement. Would you be okay with this?",
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```
## Exemple de fichier de chat expurgé
```
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"CustomerMetadata": {
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"Content": "I'd like to see if I can get a refund or an exchange, because I ordered one of your grow-it-yourself indoor herb garden kits and nothing sprouted after a couple weeks so I think something is wrong with the seeds and this product may be defective.",
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"Content": "My wife is blind and sensitive to the sun so I was going to surprise her for her birthday with all the herbs that she loves so you guys actually really let me down.",
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},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:18.781Z",
"Content": "I should be taking my business elsewhere. I don't see why I should be giving money to a company that isn't even going to sell a product that works.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "e0efbd17-9139-439b-8c80-ebf2b9b703b9",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:24.123Z",
"Content": "Ok. Can I get your first and last name please?",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "3673d926-6e75-4620-a6f0-7ea571790a15",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:29.879Z",
"Content": "Yeah. My first name is [PII] and last name [PII].",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "8fbb8dd4-9fd4-4991-83dc-5f06eeead9aa",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 21,
"EndOffsetChar": 26
},
{
"BeginOffsetChar": 44,
"EndOffsetChar": 49
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:34.670Z",
"Content": "Could you please provide me with the order ID number?",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "46d37141-32d8-4f2e-a664-bcd3f34a68b3",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:39.726Z",
"Content": "Yes, just . Looking ...",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "3b856fd9-0eeb-4fb2-93ed-95ec4aeae3a6",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:44.887Z",
"Content": "Not a problem, take your time.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "3c4a2a1e-6790-46a6-8ad4-4a0980b04795",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:52.978Z",
"Content": "Okay, that should be #5376897. You know, if the product was fine I wouldn't have to scrounge through emails.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "ecb8c498-96d7-448b-8360-366eeddb4090",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:59.441Z",
"Content": "alright, perfect. And could you also just confirm the shipping address for me, [PII]",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "f9cd41b6-3f68-4e83-a47d-664395f324c0",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 77,
"EndOffsetChar": 82
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:05.455Z",
"Content": "[PII], and the zip code [PII].",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "d334058f-e3de-4cf1-a361-32e4e61f1839",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 5
},
{
"BeginOffsetChar": 27,
"EndOffsetChar": 32
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:12.764Z",
"Content": "Thank you very much. Just waiting on my system here. .. I'll also need the last four digits of your debit card.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:17.412Z",
"Content": "Ok. Last four for my debit card [PII]",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "3ec6adb5-3f11-409c-af39-40cf7ba6f078",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 27,
"EndOffsetChar": 32
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:33.852Z",
"Content": "It's just too bad. I thought this was going to be the best gift idea. How can you guys be sending out defective seeds? Isn't that your whole business?",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:38.961Z",
"Content": "I apologize for the experience you had Mr [PII], its very uncommon that our customer will have this issue. We will look into this and get this sorted out for you right away.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "28d0a1ce-64d1-4625-bbef-4cfeb97b6742",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 41,
"EndOffsetChar": 46
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:44.192Z",
"Content": "Well, my wife's birthday already passed, so. There's not too much you can do. But I would still like to grow the herbs for her, if possible.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "4b292b64-4a33-45ff-89df-d5a175d16d70",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:51.310Z",
"Content": "Totally understandable. Let me see what we can do for you. Please give me couple of minutes as I check the system.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "ef9b8622-32d5-4cfd-9ccc-a242502267bc",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:56.287Z",
"Content": "Thank you sir one moment please.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "03a9de67-f9e1-4884-a1a3-ecea78a4ce9e",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:01.224Z",
"Content": "Alright are you still there Mr [PII]?",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "cfee5ece-a671-4a11-9ec2-89aba4b7d688",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 30,
"EndOffsetChar": 35
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:07.093Z",
"Content": "Yeah.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "2da5a3c2-9d1b-458c-ae53-759a4e63198d",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:12.562Z",
"Content": "We are not only refunding the cost of the grow-it-yourself indoor herb kit but we will also be sending you a replacement. Would you be okay with this?",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:17.029Z",
"Content": "Yeah! That would be great. I just want my wife to be able to have these herbs in her room. And I'm always happy to get my money back!",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "e23a2331-f3fc-4d3c-8a51-1541451186c9",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:22.269Z",
"Content": "Awesome! We really want to keep our customers happy and satisfied, and again I want to apologize for your less than satisfactory experience with the last product you ordered from us.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "61bb2591-fe87-44e4-bba0-a3619c4cef1f",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:26.353Z",
"Content": "Okay! No problem. Sounds great. Thank you for all your help!",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "5a27cc39-9b73-4ebe-9275-5e6723788a1b",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:31.431Z",
"Content": "Is there anything else I can help you out with Mr [PII]?",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "1761f27e-0989-4b6d-a046-fc03d2c6bc9c",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 48,
"EndOffsetChar": 53
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:36.704Z",
"Content": "Nope!",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "540368c7-ec19-4fc0-8c86-0a5ee62d31a0",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:41.448Z",
"Content": "Ok great! Have a great day.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "8cdff161-dc25-44e6-986f-fc0e08ee0a7d",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:42.799Z",
"ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "d1ba54ba-61d4-4a48-9a9a-6cd17d70b8fb",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "EVENT"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:43.192Z",
"ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.chat.ended",
"Id": "2d9a0e4f-faec-485f-97af-2767dde1f30a",
"Type": "EVENT"
}
],
"Version": "CHAT-2022-11-30"
}
```
# Exemples de fichiers de sortie de Contact Lens pour un e-mail analysé par Contact Lens Conversational Analytics
Cette section présente un exemple de schéma pour un contact e-mail qui a été analysé par Contact Lens Conversational Analytics. L'exemple montre les catégories correspondantes et un résumé de la chaîne de contacts.
Notez ce qui suit à propos des fichiers de sortie d'analyse des e-mails :
+ Le champ `Channel` est défini sur `EMAIL`.
+ Le `Version` champ utilise le `EMAIL` préfixe (par exemple,`EMAIL-2026-01-01`).
+ Les fichiers de sortie des e-mails n'incluent pas les scores de sentiment, le changement de sentiment, le volume sonore ou les données relatives au temps passé hors conversation.
+ La `Categories` section inclut un `EventSource` champ défini sur`OnEmailAnalysisAvailable`.
+ Les résumés de contacts sont utilisés à la `ContactChainSummary` place de`PostContactSummary`, car l'analyse des e-mails résume l'intégralité du fil de discussion (chaîne de contacts).
+ La `CustomerMetadata.InputFiles` section fait référence au message électronique et aux fichiers texte brut stockés dans Amazon S3.
## Exemple de fichier de sortie d'analyse des e-mails
L'exemple suivant montre le résultat d'un contact par e-mail avec la catégorisation, la rédaction et le résumé de la chaîne de contacts activés.
```
{
"Version": "EMAIL-2026-01-01",
"AccountId": "123456789012",
"Channel": "EMAIL",
"Configuration": {
"ChannelConfiguration": {
"AnalyticsModes": [
"ContactLens"
]
},
"LanguageLocale": "en-US",
"RedactionConfiguration": {
"Behavior": "Enable",
"Policy": "RedactedAndOriginal",
"Entities": [],
"MaskMode": "EntityType"
},
"SummaryConfiguration": {
"SummaryModes": [
"ContactChain"
]
}
},
"CustomerMetadata": {
"ContactId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"InstanceId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee",
"InputFiles": {
"EmailMessageS3URI": "connect/your-instance/EmailMessages/2026/01/15/a1b2c3d4_message.json",
"EmailMessagePlainTextS3URI": "connect/your-instance/EmailMessages/2026/01/15/a1b2c3d4_plain_text.json"
}
},
"Categories": {
"MatchedCategories": [
"refund-request",
"shipping-issue"
],
"MatchedDetails": {
"refund-request": {
"PointsOfInterest": [
{
"Contacts": [
{
"ContactId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"
}
]
}
],
"EventSource": "OnEmailAnalysisAvailable"
},
"shipping-issue": {
"PointsOfInterest": [],
"EventSource": "OnEmailAnalysisAvailable"
}
}
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"ContactChainSummary": {
"Content": "The customer reported that their order arrived damaged and requested a full refund including shipping costs. The agent confirmed the refund would be processed within 3-5 business days and offered a replacement unit."
}
}
},
"JobDetails": {}
}
```
# Résolution des problèmes dans Amazon Connect Contact Lens
## Pourquoi est-ce que je ne vois ni n’entends aucun contenu non expurgé ?
Si votre organisation utilise la fonctionnalité de Contact Lens rédaction, seul le contenu expurgé apparaît par défaut sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur.
Vous devez avoir les autorisations nécessaires pour afficher le contenu non expurgé. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Attribution d’autorisations pour utiliser l’analytique conversationnelle Contact Lens dans Amazon Connect](permissions-for-contact-lens.md).
# Évaluez les performances des agents et des interactions en libre-service dans Amazon Connect
**Astuce**
**Nouvel utilisateur ?** Consultez l’[atelier sur les formulaires d’évaluation des agents Amazon Connect](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-evaluation-forms/en-US). Ce cours en ligne vous explique comment créer un exemple pratique de formulaire d’évaluation.
**Administrateurs informatiques** : pour activer les fonctionnalités d'évaluation d'Amazon Connect, accédez à la Amazon Connect console, choisissez l'alias de votre instance, choisissez **Stockage des données**, **Évaluations du contenu**, **Modifier**. Vous serez invité à créer ou à choisir un compartiment S3. Une fois le compartiment créé, vous pouvez stocker les évaluations et les exporter.
Les évaluations des performances d'Amazon Connect vous permettent de définir des critères d'évaluation des performances personnalisés afin d'évaluer, de surveiller et d'améliorer la manière dont les agents et les systèmes automatisés (robots, agents IA) interagissent avec les clients et résolvent les problèmes. Vous pouvez ensuite surveiller les performances en consultant les informations agrégées dans les tableaux de bord et en analysant les contacts individuels pour consulter les évaluations ainsi que les enregistrements, les transcriptions, les résumés des conversations et les analyses dans une seule vue. Grâce au coaching intégré, vous pouvez fournir des commentaires aux agents en soulignant leurs points forts et les opportunités d'amélioration.
Vous pouvez effectuer des évaluations manuelles pour tous les types de contacts (voix, chat, e-mail et tâche). Vous pouvez effectuer des interactions automatisées pour les contacts vocaux et de chat analysés par Amazon Connect Conversational Analytics. Vous pouvez effectuer des évaluations automatisées des interactions avec les agents et des interactions automatisées (gérées par des robots ou des agents d'intelligence artificielle). Pour plus de détails sur les évaluations automatisées, consultez[Étape 6 : activer les évaluations automatiques](create-evaluation-forms.md#step-automate).
Pour effectuer des évaluations manuelles, vous pouvez rechercher un contact, choisir le formulaire d'évaluation approprié, consulter l'audio, l'enregistrement d'écran ou la transcription du contact, puis évaluer la manière dont l'humain, l'agent IA ou le robot a interagi avec le client. Vous pouvez ensuite utiliser ces informations pour améliorer l'expérience client en fournissant des commentaires aux agents et en optimisant les robots, les agents dotés d'intelligence artificielle et les flux de travail en libre-service.
**Pour évaluer les performances**
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur disposant des [autorisations requises pour effectuer des évaluations](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Accédez au contact que vous souhaitez évaluer. Il y a plusieurs manières de le faire. Par exemple, quelqu'un peut avoir partagé l'URL du contact avec vous ou vous avoir affecté une tâche contenant cette URL. Vous pouvez également avoir l'ID du contact, qui vous permet de rechercher l'enregistrement du contact en procédant comme suit : dans le volet de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Recherche de contact**, puis recherchez le contact que vous souhaitez évaluer.
1. Sur la page **Détails de contact**, choisissez **Évaluations** ou l'icône **<**.
![\[Page Détails de contact, bouton Évaluations.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-evaluatebutton.png)
1. Le panneau **Évaluations** répertorie toutes les évaluations en cours ou terminées pour le contact.
![\[Le volet des évaluations, le statut de deux évaluations.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-startevaluation.png)
1. Pour démarrer une évaluation, choisissez un formulaire d'évaluation dans le menu déroulant, puis choisissez **Commencer l'évaluation**. Si vous n'avez pas encore créé de formulaire d'évaluation, vous devrez le faire au préalable. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un formulaire d'évaluation](create-evaluation-forms.md).
1. Pour parcourir un formulaire d'évaluation particulièrement long, utilisez les flèches situées à côté de chaque section pour le réduire ou le développer.
![\[Le volet des évaluations, la flèche pour réduire ou développer une section.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-exampleevaluation.png)
1. Choisissez **Enregistrer** pour enregistrer un formulaire en cours. Le statut du formulaire devient **Brouillon**. Vous pouvez y revenir à tout moment pour continuer, ou vous pouvez le supprimer et recommencer à zéro.
![\[Le volet des évaluations, le statut d'une évaluation défini sur Brouillon.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft.png)
1. Une fois que vous avez terminé, choisissez **Envoyer**. Si vous avez omis des questions facultatives dans le formulaire, un avertissement vous demande de confirmer que vous souhaitez soumettre l’évaluation. Choisissez **Yes** (Oui). L’évaluation est maintenant **terminée**.
![\[Ignorez les questions facultatives et envoyez l’évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft-submit.png)
# Attribuez des autorisations de profil de sécurité pour les évaluations des performances et le coaching
Pour permettre aux utilisateurs de créer des formulaires d’évaluation, de les automatiser et d’y accéder, attribuez les autorisations de profil de sécurité **Analytique et optimisation** suivantes :
+ **Formulaires d'évaluation - effectuer des évaluations de contacts** : permet à un utilisateur, tel qu'un membre de l'équipe d'assurance qualité, d'utiliser un formulaire d'évaluation pour examiner un contact. Pour obtenir un exemple d'image, consultez [Évaluez les performances des agents et des interactions en libre-service dans Amazon Connect](evaluations.md).
Cette autorisation permet aux utilisateurs de [rechercher](search-evaluations.md) des évaluations par formulaire, score, date/plage de dernière mise à jour, évaluateur et statut. Elle leur permet également de consulter la piste d’audit du formulaire d’évaluation.
+ Les autorisations d’**affichage** permettent aux utilisateurs de consulter les évaluations envoyées. Vous pouvez accorder ces autorisations aux utilisateurs qui effectuent des évaluations (tels que les responsables) et aux utilisateurs (tels que les agents) qui ont besoin de consulter les évaluations.
+ Les autorisations de **création** permettent aux utilisateurs de créer des évaluations, de consulter des ébauches d’évaluations et de les modifier.
+ Les autorisations de **modification** permettent aux utilisateurs de modifier les évaluations envoyées.
+ Les autorisations de **suppression** permettent aux utilisateurs de supprimer à la fois les ébauches et les évaluations soumises.
+ **Formulaires d'évaluation - gérer les définitions de formulaire** : permet aux administrateurs et aux responsables de [créer](create-evaluation-forms.md) et de [gérer](evaluationform-audit-trail.md) des formulaires d'évaluation.
+ **Règles** : les autorisations de création, d’affichage, de modification et de suppression des règles sont nécessaires pour [classer automatiquement les contacts](rules.md) en fonction de comportements d’agents et de résultats clients spécifiques. Ces catégories de contacts peuvent être utilisées pour [configurer l’automatisation](create-evaluation-forms.md#step-automate) au niveau des formulaires d’évaluation. En outre, des autorisations fournies via des règles sont nécessaires pour [créer une règle permettant d’envoyer des évaluations automatisées](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md).
+ **Formulaires d’évaluation - demander à l’assistant IA** : permet d’accéder au bouton **Demandez à l’IA** lors de l’exécution des évaluations. Le bouton **Demandez à l’IA** permet à l’utilisateur d’obtenir des [recommandations alimentées par l’IA générative](generative-ai-performance-evaluations.md) pour les réponses aux questions des formulaires d’évaluation.
+ **Formulaires d’évaluation - gérer les sessions d’étalonnage** : permet aux administrateurs de créer et de gérer des sessions d’étalonnage afin de garantir la cohérence et la précision du mode d’évaluation des performances des agents par les responsables.
+ **Exemples de contacts** : permet aux responsables d'échantillonner de manière aléatoire les contacts des agents à des fins d'évaluation. Par exemple, un responsable peut sélectionner tous les agents de sa hiérarchie et obtenir 5 contacts aléatoires par agent la semaine dernière à des fins d'évaluation.
Pour permettre aux utilisateurs de gérer les sessions de coaching ou d'y accéder, attribuez les autorisations suivantes au profil de sécurité **d'analyse et d'optimisation** :
+ **Coaching - mes sessions de coaching** : accédez aux sessions de coaching où vous êtes désigné en tant que coach ou participant.
+ **Afficher** : consultez les sessions de coaching dont vous êtes le coach ou le participant. Si vous êtes le participant, vous pouvez accuser réception de la séance de coaching avec cette autorisation.
+ **Création** : créez de nouvelles sessions de coaching avec vous-même en tant que coach.
+ **Modifier** : modifiez les sessions de coaching dont vous êtes le coach.
+ **Supprimer** : supprimez les sessions de coaching dont vous êtes le coach.
+ **Coaching - gérez les séances de coaching** : accédez à des sessions de coaching réalisées par vous-même ou par d'autres personnes. Cette autorisation est réservée aux administrateurs ou aux responsables de la qualité.
+ **Afficher** : consultez n'importe quelle séance de coaching.
+ **Créer** : créez de nouvelles sessions de coaching. Vous pouvez vous choisir comme coach ou désigner d'autres utilisateurs comme coach.
+ **Modifier** : modifiez n'importe quelle session de coaching.
+ **Supprimer** : supprimez toute session de coaching.
Le profil de sécurité **Administrateur** dispose de ces autorisations par défaut.
Pour en savoir plus sur l’ajout d’autorisations à un profil de sécurité existant, consultez [Mise à jour de profils de sécurité dans Amazon Connect](update-security-profiles.md).
# Affichage d’une piste d’audit d’évaluation dans Amazon Connect
Une évaluation peut être modifiée et soumise plusieurs fois. Lorsqu’un évaluateur apporte des modifications à une évaluation existante, les responsables peuvent consulter une piste d’audit qui enregistre les informations suivantes :
+ Qui a soumis l’évaluation initiale
+ Qui a soumis l’évaluation à nouveau
+ Quelles modifications ont été apporté (par exemple, modification des réponses ou des notes de réponse d’une évaluation)
Les responsables des centres de contact peuvent utiliser ces informations pour effectuer des audits internes et identifier des améliorations possibles de la cohérence entre les évaluateurs.
**Pour afficher la piste d’audit d’une évaluation**
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur doté d’une autorisation **Analytique et optimisation** - ** [Formulaires d’évaluation - effectuer des évaluations](evaluation-and-coaching-permissions.md)** sur son profil de sécurité.
1. Accédez à un contact dont l’évaluation a été modifiée après son envoi.
1. Choisissez l’évaluation que vous souhaitez étudier. L’image suivante montre la page **Évaluations** avec un lien vers une évaluation terminée.
![\[Lien vers une évaluation terminée que vous pouvez choisir pour consulter la piste d’audit.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-example.png)
1. La section **Aperçu** de l’évaluation contient l’**historique des modifications**. Il indique le nombre de fois que l’évaluation a été soumise. Choisissez le lien, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Propriété Historique des modifications.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-change-history.png)
1. Vous pouvez consulter la piste d’audit des soumissions postérieures à la soumission initiale. Cliquez sur la flèche située à côté de toute soumission supplémentaire pour afficher le détail des modifications. L’image suivante montre un exemple de piste d’audit qui a été créée pour une évaluation après sa soumission.
![\[Piste d’audit d’une évaluation qui a été modifiée après sa soumission.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit.png)
# Création d’un formulaire d’évaluation dans Amazon Connect
Dans Amazon Connect, vous pouvez créer [de nombreux formulaires d'évaluation différents](feature-limits.md#evaluationforms-feature-specs). Par exemple, vous aurez peut-être besoin d'un formulaire d'évaluation différent pour chaque unité commerciale et pour différentes files d'attente. Vous pouvez également créer différents formulaires d'évaluation pour évaluer l'interaction de l'agent et l'interaction en libre-service avec un robot Lex ou un agent AI.
Chaque formulaire peut contenir plusieurs sections et questions.
+ Vous pouvez attribuer une [pondération](about-scoring-and-weights.md) à chaque question et section pour indiquer dans quelle mesure leur note influe sur la note globale du formulaire d'évaluation.
+ Vous pouvez configurer l’automatisation pour chaque question afin que leurs réponses soient automatiquement renseignées à l’aide des informations et des métriques issues de l’analytique conversationnelle Contact Lens.
Cette rubrique explique comment créer un formulaire et configurer l'automatisation à l'aide du site Web Amazon Connect d'administration. Pour créer et gérer des formulaires par programmation, consultez [Actions d’évaluation](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/evaluation-api.html) dans le *Guide de référence des API Amazon Connect*.
**Topics**
+ [Étape 1 : créer un formulaire d’évaluation avec un titre](#step-title)
+ [Étape 2 : ajouter des sections et des questions](#step-sections)
+ [Étape 3 : ajouter des réponses](#step-answers)
+ [Étape 4 : activer l’affichage de questions de manière conditionnelle](#step-conditionally-enable-questions)
+ [Étape 5 : attribuer des scores et des plages aux réponses](#step-assignscores)
+ [Étape 6 : activer les évaluations automatiques](#step-automate)
+ [Étape 7 : afficher une version préliminaire du formulaire d’évaluation](#step-preview)
+ [Étape 8 : attribuer des poids pour le score final](#step-weights)
+ [Étape 9 : activer un formulaire d’évaluation](#step-activateform)
## Étape 1 : créer un formulaire d’évaluation avec un titre
Les étapes suivantes vous expliquent comment créer ou dupliquer un formulaire d’évaluation et comment définir un titre.
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur doté de l’autorisation de profil de sécurité suivante : **Analytique et optimisation** - **Formulaires d’évaluation - gérer les définitions de formulaire** - **Créer**.
1. Choisissez **Analytique et optimisation**, puis sélectionnez **Formulaires d’évaluation**.
1. Sur la page **Formulaires d'évaluation**, choisissez **Créer un formulaire**.
—ou—
Sélectionnez un formulaire existant et choisissez **Dupliquer**.
1. Entrez un titre pour le formulaire (*Évaluation des ventes*, par exemple) ou modifiez le titre existant. Ajoutez des balises au formulaire pour contrôler l'accès au formulaire (voir [Configuration des tag-based-access contrôles sur les évaluations des performances](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/tag-based-access-control-performance-evaluations.html)) Lorsque vous avez terminé, cliquez sur **OK**.
![\[La page des formulaires d'évaluation, la section du titre du formulaire défini.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
Les onglets suivants apparaissent en haut de la page du formulaire d’évaluation :
+ **Sections et questions**. Ajoutez des sections, des questions et des réponses au formulaire.
+ **Notation**. Activez la notation sur le formulaire. Vous pouvez également appliquer une notation aux sections ou aux questions.
1. Choisissez **Enregistrer** à tout moment lors de la création du formulaire. Cela vous permet de quitter la page et de revenir au formulaire ultérieurement.
1. Passez à l'étape suivante pour ajouter des sections et des questions.
## Étape 2 : ajouter des sections et des questions
1. Dans l'onglet **Sections et questions**, ajoutez un titre à la section 1, par exemple, *Message d'accueil*.
![\[La page du formulaire d'évaluation, l'onglet de sections et de files d'attente.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingtitle.png)
1. Choisissez **Ajouter une question** pour ajouter une question.
1. Dans la zone **Titre de la question**, saisissez la question qui apparaîtra sur le formulaire d'évaluation. Par exemple, *l'agent a-t-il donné son nom et indiqué qu'il était là pour vous aider ?*
![\[La page du formulaire d'évaluation, la zone de titre de la question.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1.png)
1. Dans la zone **Instructions pour les évaluateurs**, ajoutez des informations pour aider les évaluateurs ou l’IA générative à répondre à la question.
Par exemple, pour la question *L’agent a-t-il essayé de valider l’identité du client ?*, vous pouvez fournir des instructions supplémentaires telles que la suivante : « *L’agent doit toujours demander à un client son numéro de membre et son code postal avant de répondre aux questions*.
1. Dans la zone **Type de question**, choisissez l'une des options suivantes à afficher dans le formulaire :
+ **Sélection unique** : l'évaluateur peut choisir parmi une liste d'options, par exemple **Oui**, **Non** ou **Bien**, **Passable** ou **Mauvais**.
+ **Sélection multiple** : l'évaluateur peut choisir plusieurs réponses parmi une liste d'options, telles que la liste des produits que le client souhaitait acheter ou les comportements non conformes des agents.
+ **Champ de texte** : l'évaluateur peut saisir du texte en format libre.
+ **Numéro** : l'évaluateur peut saisir un nombre dans une plage que vous spécifiez, par exemple 1 à 10.
+ **Date** : L'évaluateur peut choisir une date comme réponse.
1. Passez à l'étape suivante pour ajouter des réponses.
## Étape 3 : ajouter des réponses
1. Dans l'onglet **Réponses**, ajoutez les options de réponse que vous souhaitez afficher aux évaluateurs, par exemple **Oui**, **Non**.
1. Pour ajouter d'autres réponses, choisissez **Ajouter une option**.
L'image suivante montre des exemples de réponses à une question à **Sélection unique**.
![\[Onglet Réponses, commande Ajouter une option.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1-answer.png)
L'image suivante montre une plage de réponses pour une question **numérique**.
![\[Onglet Réponses, cases Valeur minimale et Valeur maximale.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring4.png)
1. Vous pouvez également marquer une question comme facultative. Cela permet aux responsables d’ignorer la question (ou de la marquer comme **Non applicable**) lors de l’évaluation.
![\[Option permettant de marquer une question comme « non applicable ».\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring-not-applicable.png)
## Étape 4 : activer l’affichage de questions de manière conditionnelle
Les formulaires d’évaluation peuvent contenir des questions activées ou désactivées de manière conditionnelle, en fonction des réponses fournies à d’autres questions. Par exemple, vous pouvez configurer une question complémentaire pour qu’elle n’apparaisse dans le formulaire que si cela est nécessaire.
1. Choisissez une question qui nécessite une question complémentaire. Le type de question doit être à **sélection unique** ou à **sélection multiple**, et il ne doit pas s'agir d'une question facultative (ne cochez pas la case **Question facultative**).
Par exemple, dans l’image suivante, la question 1.1 est *Quelle était la raison de l’appel ?* et la case **Question facultative** n’est pas cochée.
![\[Le type de question est Sélection unique, et la case Question facultative n’est pas cochée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions1.png)
1. Ajoutez une question complémentaire et cochez la case **Question facultative**.
Dans l’image suivante, la question complémentaire est la question 1.2 *L’agent a-t-il vérifié si le client a essayé d’ouvrir un nouveau compte en ligne ?* et la case **Question facultative** est cochée.
![\[Question complémentaire, avec la case Question facultative cochée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions2.png)
1. Choisissez l’onglet **Activer la question de manière conditionnelle**, puis activez l’option **Question conditionnelle**. Cette option est illustrée dans l’image suivante.
![\[Onglet Activer la question de manière conditionnelle, option Question conditionnelle.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions3.png)
1. Configurez la question complémentaire pour qu’elle ne soit activée qu’en cas de réponse à la question 1.1. *Quelle était la raison de l’appel ?* est **Ouverture d’un nouveau compte**. Ces options sont décrites dans l’image suivante.
![\[L’option Question conditionnelle est l’une des options disponibles sous Autre.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions4.png)
Avec cette configuration, la question complémentaire *L’agent a-t-il vérifié si le client a tenté d’ouvrir un nouveau compte en ligne ?* n’est ajoutée de manière dynamique au formulaire que si la réponse à la question *Quelle était la raison de l’appel ?* est **Ouverture d’un nouveau compte**. Dans tous les autres cas, cette question ne figurera pas dans le formulaire et il ne sera pas nécessaire d’y répondre.
1. Pour vérifier que cette configuration fonctionne comme prévu, utilisez l’action **Aperçu**.
Voici quelques éléments à garder à l’esprit lorsque vous créez des questions conditionnelles :
+ Lorsqu’une question est activée de manière conditionnelle, elle est désactivée par défaut.
+ Lorsqu’une question est désactivée de manière conditionnelle, elle est activée par défaut.
+ Vous ne pouvez utiliser que des questions à **sélection unique** ou à **sélection multiple** pour activer ou désactiver d'autres questions de manière conditionnelle. La question ne peut pas être facultative.
+ Vous pouvez choisir une ou plusieurs réponses possibles pour déclencher la condition d’une question conditionnelle.
**Note**
Si l’automatisation alimentée par l’IA générative est activée au niveau d’une question activée de manière conditionnelle, l’utilisation de l’IA générative pour cette question sera prise en compte dans la limite d’utilisation des questions pouvant être évaluées sur un contact à l’aide de l’IA générative. Cela est valable même si la question a été désactivée de manière conditionnelle.
Pour connaître la limite par défaut du **nombre de questions d’évaluation avec lesquelles il est possible de recourir à l’IA générative pour y répondre automatiquement lors d’un contact**, consultez [Quotas de service Contact Lens](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas).
## Étape 5 : attribuer des scores et des plages aux réponses
1. Accédez à la partie supérieure du formulaire. Choisissez l’onglet **Notation**, puis cochez la case **Activer la notation**.
![\[Page Formulaires d’évaluation, onglet Notation, case à cocher Activer la notation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-enablescoring.png)
Cela active la notation pour l'ensemble du formulaire. Cela vous permet également d'ajouter des plages de réponses aux types de questions **numériques**.
1. Retournez à l'onglet **Sections et questions**. Vous avez désormais la possibilité d'attribuer des scores à la **Sélection unique** et d'ajouter des plages pour les types de questions **numériques**.
![\[Onglet Sections et questions, onglet de notation spécifique à la question.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring-feature.png)
1. Lorsque vous créez une question de type **numérique**, dans l'onglet **Notation**, choisissez **Ajouter une plage** pour saisir une plage de valeurs. Indiquez les notes de la plus mauvaise à la meilleure pour la réponse.
L'image suivante montre un exemple de plages et de notation pour un type de question **numérique**.
![\[Onglet de notation spécifique à la question, plages de réponses.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring5.png)
+ Si l'agent a interrompu le client 0 fois, il obtient un score de 10 (meilleur).
+ Si l'agent a interrompu le client 1 à 4 fois, il obtient un score de 5.
+ Si l'agent a interrompu le client 5 à 10 fois, il obtient un score de 1 (plus mauvais).
**Note**
Vous pouvez configurer un score de **0 (échec automatique)** pour une réponse possible. Vous pouvez choisir d’appliquer l’**échec automatique** à la section, à la sous-section ou à l’ensemble du formulaire. Dans ce cas, la sélection de cette réponse lors d’une évaluation attribuera une note de zéro à la section, à la sous-section ou à l’ensemble du formulaire. L'option **Échec automatique** est illustrée dans l'image suivante.
![\[Option Échec automatique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automaticfail.png)
1. Après avoir attribué des scores à toutes les réponses, choisissez **Enregistrer**.
1. Lorsque vous avez terminé d'attribuer des scores, passez à l'étape suivante pour automatiser la question de certaines questions, ou continuez à [afficher une version préliminaire du formulaire d'évaluation](#step-preview).
## Étape 6 : activer les évaluations automatiques
Amazon Connect vous permet de répondre automatiquement aux questions contenues dans les formulaires d'évaluation (par exemple, l'agent a-t-il suivi le script d'accueil ?) en utilisant les informations et les mesures issues de l'analyse conversationnelle. L’automatisation peut être utilisée pour :
+ **Aider les évaluateurs à évaluer les performances** : les évaluateurs reçoivent des réponses automatisées aux questions figurant dans les formulaires d’évaluation lorsqu’ils effectuent des évaluations. Les évaluateurs peuvent remplacer les réponses automatisées avant de les soumettre.
+ **Remplissage et envoi automatiques des évaluations** : les administrateurs peuvent configurer des formulaires d'évaluation pour automatiser les réponses à toutes les questions d'un formulaire d'évaluation et soumettre automatiquement des évaluations pour un maximum de 100 % des interactions avec les clients. Les évaluateurs peuvent modifier les évaluations et les soumettre à nouveau (si nécessaire).
Les méthodes d'automatisation varient selon que vous évaluez l'interaction avec un agent ou une interaction automatisée (par exemple, le self-service lors de l'interaction avec un robot Lex ou un agent d'intelligence artificielle). Vous pouvez choisir entre une interaction avec un agent et une interaction automatisée en choisissant les **paramètres supplémentaires**, sous **Type d'interaction avec le contact**.
Tant pour aider les évaluateurs que pour la soumission automatique des évaluations, vous devez d'abord configurer l'automatisation des questions individuelles dans un formulaire d'évaluation. Amazon Connect propose trois méthodes pour automatiser les évaluations :
+ **Catégories de contact** : questions à *sélection unique* (par exemple, l'agent a-t-il correctement accueilli le client (Oui/Non) ?) , et Questions à *sélection multiple* (par exemple, quelles parties du script d'accueil l'agent a-t-il correctement énoncées ?) peuvent être répondues automatiquement en utilisant des catégories de contacts définies par des règles. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création de règles Contact Lens à l’aide du site Web d’administration Amazon Connect](build-rules-for-contact-lens.md).
+ **IA générative** : l’IA générative permet de répondre automatiquement aux questions de type *Sélection unique* et *Champ de texte*.
**Note**
Actuellement, l'IA générative intégrée ne peut pas être utilisée pour automatiser les évaluations des interactions en libre-service (automatisées) avec les robots Lex et les agents d'IA.
+ **Métriques** : il est possible de répondre automatiquement aux questions de type *Numérique* (par exemple, quelle est la plus longue durée pendant laquelle le client a été mis en attente ?) à l’aide de métriques telles que le temps d’attente le plus long, le score de sentiment, etc.
Vous trouverez ci-dessous des exemples de chaque type d’automatisation pour chaque type de question.
**Exemple d’automatisation pour une question à sélection unique à l’aide des catégories Contact Lens**
+ L'image suivante montre que la réponse à la question d'évaluation est « oui » lorsque le contact Contact Lens a été classé par une étiquette **ProperGreeting**. Pour étiqueter les contacts comme tels **ProperGreeting**, vous devez d'abord configurer une règle qui détecte les mots ou les phrases attendus dans le cadre d'un message d'accueil approprié. Par exemple, l'agent a mentionné « Merci d'avoir appelé » dans les 30 premières secondes de l'interaction. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Classer automatiquement les contacts](rules.md).
![\[Section de questions, onglet Automatisation avec les catégories Contact Lens.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1.png)
Pour plus d'informations sur la configuration des catégories de contacts, consultez[Classer automatiquement les contacts](rules.md).
**Exemple d'automatisation pour une question *facultative* à sélection unique utilisant des catégories de contacts**
+ L’image suivante montre un exemple d’automatisation d’une question facultative à sélection unique. La première vérification consiste à déterminer si la question est applicable ou non. Une règle est créée pour vérifier si la prise de contact concerne l’ouverture d’un nouveau compte. Dans ce cas, le contact est classé dans la catégorie **CallReasonNewAccountOpening**. Si l’appel ne concerne pas l’ouverture d’un nouveau compte, la question est marquée comme **Non applicable**.
Les conditions suivantes ne sont exécutées que si la question est applicable. La réponse est marquée par **Oui** ou **Non** en fonction de la catégorie de contact **NewAccountDisclosures**. Cette catégorie vérifie si l’agent a fourni au client les informations requises concernant l’ouverture d’un nouveau compte.
![\[Une section de questions, l'onglet Automatisation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1a.png)
Pour plus d'informations sur la configuration des catégories de contacts, consultez[Classer automatiquement les contacts](rules.md).
**Exemple d’automatisation pour une question *facultative* à sélection unique à l’aide de l’IA générative**
+ L’image suivante montre un exemple d’automatisation à l’aide de l’IA générative. L’IA générative répond automatiquement à la question d’évaluation en interprétant le titre de la question et les critères d’évaluation spécifiés dans les instructions de cette question, et en les utilisant pour analyser la transcription de la conversation. L’utilisation de phrases complètes pour formuler la question d’évaluation et la spécification claire des critères d’évaluation dans les instructions améliorent la précision de l’IA générative. Pour plus d'informations, consultez [Évaluation des performances des agents dans Amazon Connect à l’aide de l’IA générative](generative-ai-performance-evaluations.md).
![\[Section de questions, option Contact Lens d’IA générative.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation-genai.png)
**Exemple d'automatisation pour une question à sélection multiple utilisant des Contact Lens catégories**
+ Des questions à sélection multiple peuvent être utilisées pour saisir le raisonnement des réponses à une seule question de sélection. Il peut également être utilisé pour déclencher des questions conditionnelles, en vérifiant les scénarios clients, tels que les raisons des appels. L'exemple suivant montre comment vous pouvez tirer parti des règles qui capturent les raisons de l'appel des clients pour remplir automatiquement les réponses à une question à sélection multiple. Contrairement aux questions à sélection unique, toutes les conditions sont exécutées de manière séquentielle pour répondre à une question à sélection multiple. Dans l'exemple ci-dessous, si les catégories 1 **StatusCheck**et 2 ** ChangeExistingRequest**sont présentes sur le contact, la réponse serait à la fois « Vérifier le statut d'une demande de service existante » et « Modifier une demande de service ».
![\[Section de questions, onglet Automatisation avec les catégories Contact Lens.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1b.png)
Pour plus d'informations sur la configuration des catégories de contacts, consultez[Classer automatiquement les contacts](rules.md).
**Exemple d'automatisation pour une question numérique**
+ Si la durée de l'interaction avec l'agent était inférieure à 30 secondes, attribuez un score de 10 à la question.
![\[Une section de question, l'onglet de notation, une question numérique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation2.png)
+ Dans l'onglet **Automatisation**, choisissez la métrique utilisée pour évaluer automatiquement la question.
![\[Une section de question, un onglet d'automatisation, une métrique pour évaluer automatiquement la question.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation3.png)
+ Vous pouvez automatiser les réponses aux questions numériques à l’aide de métriques Contact Lens (telles que le score de sentiment des clients, le pourcentage de temps passé sans parole et le nombre d’interruptions) et de métriques de contact (telles que le temps d’attente le plus long, le nombre de mises en attente et la durée d’interaction avec les agents).
Une fois qu'un formulaire d'évaluation est activé avec l'automatisation configurée pour certaines questions, vous recevrez des réponses automatiques à ces questions lorsque vous lancerez une évaluation depuis le site Web de l' Amazon Connect administrateur.
**Pour remplir et soumettre automatiquement des évaluations**
1. Configurez l’automatisation pour chaque question d’un formulaire d’évaluation, comme décrit précédemment.
1. Activez l’option **Permettre des évaluations entièrement automatisées** avant d’activer le formulaire d’évaluation. Cette option est illustrée dans l’image suivante.
![\[L’option Permettre des évaluations entièrement automatisées est définie sur Activé.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation4.png)
1. Activez le formulaire d’évaluation.
1. Lors de l’activation, il vous sera demandé de créer une règle dans Contact Lens qui enverra une évaluation automatique. Pour plus d’informations, consultez [Création d’une règle dans Contact Lens qui soumet une évaluation automatique](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md). Cette règle vous permet de spécifier quels contacts doivent être évalués automatiquement à l’aide du formulaire d’évaluation.
## Étape 7 : afficher une version préliminaire du formulaire d’évaluation
Le bouton **Version préliminaire** n'est actif qu'une fois que vous avez attribué des notes aux réponses pour toutes les questions.
![\[La page du formulaire d'évaluation, le bouton de version préliminaire.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewbutton.png)
L'image suivante montre la version préliminaire du formulaire. Utilisez les flèches pour réduire les sections et faciliter l'affichage d'une version préliminaire du formulaire. Vous pouvez modifier le formulaire tout en affichant la version préliminaire, comme illustré dans l'image suivante.
![\[Version préliminaire du formulaire d'évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewmode.png)
## Étape 8 : attribuer des poids pour le score final
Lorsque la notation est activée pour le formulaire d'évaluation, vous pouvez attribuer des *poids* aux sections ou aux questions. Le poids augmente ou diminue l'impact d'une section ou d'une question sur le score final de l'évaluation.
![\[La page du formulaire d'évaluation, l'onglet de notation, la section des poids des scores, l'option de question.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring.png)
### Mode de répartition du poids
Avec **Mode de répartition du poids**, vous pouvez choisir d'attribuer le poids par section ou par question :
+ **Poids par section** : vous pouvez répartir uniformément le poids de chaque question dans la section.
+ **Poids par question** : vous pouvez réduire ou augmenter le poids de certaines questions.
Lorsque vous modifiez le poids d'une section ou d'une question, les autres poids sont automatiquement ajustés afin que le total soit toujours de 100 %.
Par exemple, dans l’image suivante, la question 2.1 a été définie manuellement sur 50 %. Les poids affichés en italique ont été ajustés automatiquement. En outre, vous pouvez activer l’option **Exclure les questions facultatives de la notation**, qui attribue à toutes les questions facultatives une pondération de zéro et redistribue la pondération entre les questions restantes.
![\[Poids des scores pour une question.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## Étape 9 : activer un formulaire d’évaluation
Choisissez **Activer** pour mettre le formulaire à la disposition des évaluateurs. Les évaluateurs ne peuvent plus choisir la version précédente du formulaire dans la liste déroulante lorsqu’ils lancent de nouvelles évaluations. Pour toutes les évaluations effectuées à l’aide de versions précédentes, vous pourrez toujours consulter la version du formulaire sur laquelle l’évaluation a eu lieu.
Si vous travaillez toujours sur la configuration du formulaire d’évaluation et que vous souhaitez enregistrer votre travail à tout moment, vous pouvez choisir **Enregistrer**, **Enregistrer le brouillon**.
Si vous souhaitez vérifier si le formulaire a été correctement configuré sans toutefois l’activer, sélectionnez **Enregistrer**, **Sauvegarder et valider**.
# Mettre en place tag-based-access des contrôles sur les évaluations des performances
Amazon Connect permet aux entreprises de restreindre l'accès à des formulaires d'évaluation des performances spécifiques, empêchant ainsi tout accès non autorisé aux modèles de formulaires d'évaluation et aux évaluations terminées. Les entreprises peuvent autoriser les responsables à modifier ou à utiliser uniquement les modèles de formulaires d'évaluation adaptés à leur secteur d'activité ou à leur fonction, ce qui améliore la sécurité et permet aux responsables de sélectionner plus facilement le bon formulaire lors de la réalisation des évaluations. En outre, les responsables et les agents peuvent être empêchés de consulter certaines évaluations terminées. Par exemple, vous pouvez empêcher les agents de consulter les évaluations de test remplies avec un modèle de formulaire qui n'a pas encore été finalisé.
Vous pouvez commencer par étiqueter les formulaires d'évaluation, par exemple « Service : Nouveau client ». Lorsque vous balisez un formulaire d'évaluation, toutes les évaluations suivantes remplies avec le formulaire d'évaluation portent également la même étiquette. Vous pouvez ensuite activer les contrôles d'accès basés sur des balises aux formulaires d'évaluation et aux évaluations dans les profils de sécurité des utilisateurs pour lesquels vous souhaitez restreindre l'accès à des formulaires d'évaluation et à des évaluations spécifiques. Une fois le tag-based-access contrôle des formulaires d'évaluation activé, les utilisateurs ne pourront modifier que des formulaires d'évaluation spécifiques sur la page **Formulaires d'évaluation**. Sur Contact Search, les utilisateurs pourront uniquement rechercher les formulaires d'évaluation auxquels ils ont accès et utiliser les formulaires d'évaluation pour démarrer des évaluations. De même, dans **les tableaux** de bord Amazon Connect, les utilisateurs ne pourront consulter les scores agrégés que pour les formulaires d'évaluation auxquels ils ont accès. Le contrôle d'accès aux évaluations basé sur des balises empêche les utilisateurs de consulter uniquement des évaluations spécifiques sur la page des **coordonnées**. Par exemple, si une évaluation spécifique ne doit être visible que par certaines personnes, comme dans le cas d'une enquête sur une fraude, vous pouvez empêcher les agents de consulter ces évaluations sur la page Informations de contact.
**Remarques importantes**
Une fois que vous aurez activé le contrôle d'accès basé sur des balises pour les évaluations, les utilisateurs perdront l'accès à toutes les évaluations avant d'avoir tagué le formulaire d'évaluation. Si vous utilisez déjà des évaluations de performance, nous vous recommandons de baliser d'abord les formulaires d'évaluation et de cumuler les évaluations sur plusieurs mois, avant d'activer l'accès aux évaluations basé sur des balises.
Il est recommandé d'utiliser un seul tag sur un formulaire d'évaluation (par exemple « Service : Nouveau client ») lors de la configuration de l'accès basé sur un tag. Bien qu'il soit possible d'attribuer et d'autoriser l'accès à plusieurs balises, cela crée de la complexité. Cette question est abordée plus en détail ci-dessous.
## Marquage des formulaires d'évaluation
Vous pouvez étiqueter les formulaires d'évaluation lors de la création d'un nouveau formulaire d'évaluation ou en mettant à jour un formulaire d'évaluation existant. Les balises que vous pouvez ajouter à un formulaire d'évaluation dépendent du tag-based-access contrôle accordé sur votre ou vos profils de sécurité :
+ Si aucun contrôle d'accès basé sur des balises n'est configuré dans votre profil de sécurité pour les formulaires d'évaluation, vous pouvez créer ou mettre à jour un formulaire avec n'importe quelle balise.
+ Si vous avez un profil de sécurité dont le tag-based-access contrôle est activé sur un formulaire d'évaluation, les balises de formulaire d'évaluation de votre profil de sécurité seront automatiquement ajoutées lors de la création des formulaires d'évaluation via l'interface utilisateur Amazon Connect. Dans ce scénario, vous ne pourrez pas mettre à jour les balises des formulaires d'évaluation.
+ Si vous avez plusieurs profils de sécurité, vous devez ajouter toutes les balises de l'un de vos profils de sécurité au formulaire d'évaluation lors de la création ou de la mise à jour d'un formulaire d'évaluation. Par exemple, si l'un de vos profils de sécurité vous donne accès à « Service : Ventes » et qu'un autre vous donne accès à « Service : rétention », vous devez ajouter la balise « Département : Ventes » ou « Département : rétention » sur le formulaire d'évaluation. Lors de la création d'un formulaire d'évaluation, les balises de l'un de vos profils de sécurité seront automatiquement ajoutées.
Vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour ajouter des balises à un formulaire d'évaluation.
**Lors de la création d'un formulaire d'évaluation**
+ Vous serez invité à ajouter des balises à un formulaire d'évaluation lorsque vous le créerez (voir[Création d'un formulaire d'évaluation](create-evaluation-forms.md)).
![\[La page des formulaires d'évaluation, la section du titre du formulaire définie avec un champ de balises.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
**Lors de la modification d'un formulaire d'évaluation**
1. Ouvrez le formulaire d'évaluation avec un profil de sécurité doté de l'autorisation **Formulaires d'évaluation - Gérer les définitions de formulaires** - **Modifier**.
1. Cliquez sur l'icône d'édition à côté des tags.
![\[L'icône de modification des balises dans le formulaire d'évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-edit-form-tags.png)
1. Mettez à jour les balises.
![\[La boîte de dialogue de mise à jour des balises.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-update-form-tags.png)
**Note**
Les modifications de balises sont appliquées immédiatement à toutes les versions du formulaire. La mise à jour des balises ne vous oblige pas à enregistrer ou à activer le formulaire.
## Héritage des balises des formulaires d'évaluation aux évaluations
Lors de la création d'une évaluation à partir de l'interface utilisateur Amazon Connect, les balises du formulaire d'évaluation sont copiées dans l'évaluation lors de sa création. Par exemple, si le formulaire d'évaluation est étiqueté « Département : Ventes », l'évaluation créée avec cette évaluation portera également le même tag. Si le formulaire d'évaluation contient plusieurs étiquettes (département : ventes, produit : lave-vaisselle), celles-ci seront également reportées à l'évaluation à condition que vous ayez accès à la création d'une évaluation avec ces balises (voir plus en détail dans la section suivante).
**Note**
Les balises ne sont copiées que dans les nouvelles évaluations. Si vous avez des évaluations existantes, l'ajout ou la mise à jour de balises sur les formulaires d'évaluation ne modifiera pas les évaluations effectuées par le passé.
## Configurer un accès basé sur des balises aux formulaires d'évaluation et aux évaluations
1. Connectez-vous à **Amazon Connect** avec un profil utilisateur qui a accès aux autorisations **Profils de sécurité - Afficher** et **modifier**.
1. Accédez à la page **Utilisateurs > Profils** de sécurité dans les profils de sécurité et sélectionnez le profil de sécurité que vous souhaitez modifier.
1. Cliquez sur **Afficher les options avancées**.
1. Sélectionnez **Autoriser : contrôle d'accès basé sur des balises**.
1. Dans la section Ressources, sélectionnez **Formulaires d'évaluation** et **Contacter les évaluations**.
1. Entrez le tag auquel vous souhaitez restreindre le profil de sécurité des utilisateurs.
![\[L'écran de configuration du contrôle d'accès basé sur des balises.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-tbac-setup.png)
Si vous avez des évaluations existantes, l'activation de l'accès basé sur des balises aux évaluations des contacts aura pour conséquence que les personnes qui ont déjà accès aux évaluations perdront l'accès aux évaluations historiques. Pour conserver l'accès aux évaluations historiques, vous pouvez :
+ Commencez par baliser les formulaires. Cela se traduirait par le même tag pour toutes les évaluations effectuées par la suite. Une fois que vous avez cumulé plusieurs mois d'évaluations, vous pouvez l'activer tag-based-access.
+ Votre administrateur technique peut utiliser l'[TagResource](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TagResource.html)API pour étiqueter les évaluations historiques.
+ Activez l'accès basé sur des balises sur les **formulaires d'évaluation**, mais ne **contactez pas les évaluations**. Cela peut être souhaitable dans les situations où la sécurité limite déjà l'accès aux contacts auxquels les contacts sont accessibles. Par exemple, les superviseurs peuvent déjà être limités à l'accès aux contacts au sein de leur propre hiérarchie, et vous souhaiterez peut-être accorder à vos superviseurs l'accès à toutes les évaluations de ces contacts.
Si vous avez activé le contrôle d'accès basé sur des balises dans les **évaluations des contacts**, il est recommandé de faire preuve de cohérence avec tag-based-access les **formulaires d'évaluation**. Il est également recommandé que les profils de sécurité des utilisateurs aient accès à toutes les balises du ou des formulaires qu'ils doivent utiliser. Par exemple, si un utilisateur doit utiliser un formulaire comportant les balises « Service : Nouveau client », « Produit : Assurance automobile », le contrôle d'accès de son profil de sécurité doit être activé pour ces deux balises, à la fois dans les **formulaires d'évaluation** et dans les **évaluations des contacts**. S'ils ne possèdent qu'une seule des balises, la création manuelle d'une évaluation dans l'interface utilisateur échouera.
## Restreindre l'accès aux formulaires d'évaluation automatisés en cours de test
Tag-based-access-control peut être utilisé pour exécuter des tests d'évaluation automatisés en production, sans révéler les résultats de l'évaluation aux agents et aux superviseurs. Cela est utile si vous utilisez déjà des formulaires d'évaluation en production. Voici un exemple de configuration :
+ Sur la page **Formulaires d'évaluation**, marquez les formulaires d'évaluation qui sont en ligne et devraient être visibles pour les agents et les superviseurs comme « En direct : Oui »
+ Dans **Utilisateurs > Profils de sécurité**, vous pouvez activer le contrôle d'accès basé sur des balises pour les **formulaires d'évaluation** et les **évaluations**, en limitant l'accès des agents et des superviseurs aux formulaires portant le tag « Live:Yes »
**Note**
Avant d'activer tag-based-access-control, vous souhaiterez peut-être accumuler suffisamment d'historique, par exemple 2 mois d'évaluations, car cela entraînerait une perte des évaluations historiques
+ Les formulaires d'évaluation automatisés qui sont encore en cours de test peuvent être étiquetés « Live:No », ce qui les empêche d'être visibles par les agents et les superviseurs
+ Les responsables de la qualité chargés de créer les formulaires d'évaluation peuvent accéder aux formulaires d'évaluation sans restrictions basées sur des balises. Vous pouvez également attribuer deux profils de sécurité aux responsables qualité :
+ Le premier leur donnerait accès aux **formulaires d'évaluation** et aux **évaluations** portant le tag « Live : No »
+ La seconde leur donnerait accès aux **formulaires d'évaluation** et aux **évaluations** portant le tag « Live : Yes »
+ Une fois que vous êtes prêt à lancer les évaluations automatisées, vous pouvez dupliquer le formulaire et changer le tag en « Live : Yes ». Le formulaire original, lorsqu'il était en cours de test, devrait continuer à porter le tag « Live : No ». Cela garantit que les superviseurs et les agents ne peuvent pas voir l'historique des scores d'évaluation agrégés dans **les tableaux** de bord lorsque le formulaire était en cours de test.
## Contrôle d'accès basé sur des balises lors de la mise en place de règles pour soumettre des évaluations automatisées
Vous ne pouvez créer une règle pour soumettre des évaluations automatisées qu'à l'aide d'un formulaire auquel vous avez accès. Supposons, par exemple, qu'il existe un formulaire d'évaluation automatique **Auto Insurance Sales Scorecard** avec les balises « Service : Nouveau client », « Produit : Assurance automobile », et que votre profil de sécurité vous donne accès au tag « Département : Nouveau client » pour les formulaires d'évaluation. Vous pourrez ensuite configurer une règle pour soumettre automatiquement les évaluations à l'aide du formulaire **Auto Insurance Sales Scorecard**.
## Contrôle d'accès basé sur des balises lors de la configuration des sessions d'étalonnage
En tant qu'administrateur d'une session d'étalonnage, vous ne pouvez créer une session d'étalonnage qu'avec des formulaires d'évaluation auxquels vous avez accès.
# Affichage de la piste d’audit d’un formulaire d’évaluation dans Amazon Connect
1. Sélectionnez le formulaire d'évaluation que vous souhaitez rechercher.
![\[La page des formulaires d'évaluation, une case à gauche d'un formulaire d'évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-select.png)
1. Au bas de la page, sous **Exemple d'évaluation**, utilisez le menu déroulant pour afficher les versions précédentes, qui y a accédé et quand. L'image suivante montre un exemple de piste d'audit :
![\[Exemple de piste d'audit pour une évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-version.png)
1. Choisissez éventuellement l'un des formulaires pour l'ouvrir.
## Que signifient Actif, Brouillon et Verrouillé ?
Un formulaire est toujours dans l'un des états suivants :
+ **Actif**. Version publiée du formulaire mise à la disposition des évaluateurs.
+ **Brouillon**. Version inactive et verrouillée du formulaire. Un brouillon est déverrouillé uniquement lorsque vous l'utilisez.
+ **Verrouillé**. Un formulaire d'évaluation est verrouillé lorsque vous l'activez ou le publiez. Même après avoir désactivé le formulaire, il reste verrouillé et devient une version historique du formulaire. Cependant, vous pouvez activer la version historique pour l'enregistrer en tant que nouvelle version.
# Évaluation des performances des agents dans Amazon Connect à l’aide de l’IA générative
**Note**
**Propulsé par Amazon Bedrock** : AWS met en œuvre des détections d'abus automatisées. Comme les fonctionnalités d’IA générative dans Contact Lens reposent sur Amazon Bedrock, les utilisateurs peuvent pleinement tirer parti des commandes implémentées dans Amazon Bedrock pour renforcer la sûreté, la sécurité et l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle (IA).
Les responsables peuvent définir leurs critères d’évaluation en langage naturel et utiliser l’IA générative pour automatiser les évaluations portant sur jusqu’à 100 % des interactions avec les clients. L’IA générative vous permet d’automatiser l’évaluation d’autres comportements des agents (par exemple, l’agent a-t-il réussi à résoudre le problème du client ?). Les responsables peuvent ainsi surveiller et améliorer de manière exhaustive la conformité réglementaire, le respect des normes de qualité par les agents et la collecte des données sensibles, tout en réduisant le temps consacré à l’évaluation des performances des agents. Outre les réponses, vous recevez également des informations contextuelles et une justification, ainsi que des références à des points spécifiques de la transcription que vous pouvez utiliser pour former les agents.
Vous pouvez recourir à l’IA générative pour aider les responsables à remplir les évaluations ou pour remplir et envoyer automatiquement les évaluations. Pour plus d’informations sur la configuration des évaluations automatiques, consultez [Étape 6 : activer les évaluations automatiques](create-evaluation-forms.md#step-automate).
L’IA générative permet de répondre aux questions d’évaluation en interprétant le titre de la question et les critères d’évaluation spécifiés dans les instructions aux évaluateurs associées à chaque question, puis en les utilisant pour analyser la transcription de la conversation. Pour plus d’informations, consultez [Étape 2 : ajouter des sections et des questions](create-evaluation-forms.md#step-sections).
## Processus d’automatisation des évaluations à l’aide de l’IA générative
Voici une vue d’ensemble du processus d’automatisation :
1. Pour vous faire une idée générale des questions d’évaluation auxquelles l’IA générative permet de répondre, lisez [Directives pour améliorer la précision de l’IA générative](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
1. Attribuez des autorisations à certains utilisateurs de votre équipe de gestion de la qualité pour qu’ils puissent utiliser la fonctionnalité Demander à l’assistant IA. Ces utilisateurs commenceront à voir le bouton Demandez à l’IA à côté de chaque question lorsqu’ils effectueront des évaluations, et pourront l’utiliser pour obtenir des recommandations de réponses. Ces utilisateurs pourront aussi fournir leur avis sur les questions qui reçoivent des réponses précises à l’aide de l’IA générative. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Attribuez des autorisations de profil de sécurité pour les évaluations des performances et le coaching](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Pour améliorer la précision, vous pouvez fournir des critères d’évaluation supplémentaires dans les [instructions pour les évaluateurs](create-evaluation-forms.md#step-sections). Pour plus d’informations, consultez [Directives pour améliorer la précision de l’IA générative](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
1. Une fois que vous aurez bien compris les types de questions auxquelles l’IA générative permet de répondre avec précision, vous pourrez procéder à un déploiement plus large en préconfigurant le formulaire d’évaluation afin de définir si une question recevra une réponse automatique à l’aide de l’IA générative.
1. Une fois que vous aurez configuré l’automatisation, tout utilisateur effectuant des évaluations à l’aide du formulaire d’évaluation recevra des réponses automatisées aux questions préconfigurées à l’aide de l’IA générative (sans avoir besoin d’autorisations supplémentaires). Pour plus d’informations, consultez [Étape 6 : activer les évaluations automatiques](create-evaluation-forms.md#step-automate).
1. Vous pouvez configurer l’automatisation de telle sorte qu’un évaluateur passe d’abord en revue les réponses alimentées par l’IA générative avant de soumettre l’évaluation ou vous pouvez remplir et soumettre automatiquement les évaluations.
## Utilisation du bouton Demandez à l’IA pour obtenir des recommandations de réponses basées sur l’IA générative
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur disposant des [autorisations requises pour effectuer des évaluations](evaluation-and-coaching-permissions.md) et de l’autorisation [Demander à l’assistant IA](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Cliquez sur le bouton **Demandez à l’IA** situé sous une question pour recevoir une recommandation de réponse alimentée par l’IA générative, ainsi que des informations contextuelles et une justification (points de référence utilisés pour fournir des réponses à partir de la transcription).
1. La réponse est automatiquement sélectionnée en fonction de la recommandation de l’IA générative, mais elle peut être modifiée par l’utilisateur.
1. Pour obtenir des recommandations alimentées par l’IA générative, choisissez **Demandez à l’IA** pour un maximum de 10 questions par contact. Pour plus d’informations, consultez [Quotas de service Contact Lens](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas).
1. Vous pouvez choisir l’heure associée à une référence de transcription afin d’être redirigé vers ce point de la conversation.
![\[Recommandations alimentées par l’IA générative lors de l’évaluation des performances des agents.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/get-generative-ai-powered-recommendations-performance.png)
## Ajout de critères supplémentaires pour répondre aux questions du formulaire d’évaluation à l’aide de l’IA générative
Lorsque vous configurez un formulaire d’évaluation, vous pouvez fournir des critères pour répondre aux questions dans les **instructions pour les évaluateurs**, qui sont associées à chaque question du formulaire. En plus de contribuer à la cohérence des évaluations effectuées par les évaluateurs, ces instructions servent également à fournir des évaluations alimentées par l’IA générative.
![\[Fiche d’évaluation de l’ouverture d’un compte.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/provide-criteria-for-answering-evaluation-form-questions.png)
## Configuration des évaluations automatisées à l’aide de l’IA générative dans le formulaire d’évaluation
Vous pouvez préconfigurer un formulaire d’évaluation afin de définir si une question recevra automatiquement une réponse à l’aide de l’IA générative. De la sorte, si vous lancez une évaluation à l’aide de ce formulaire d’évaluation dans l’interface utilisateur d’Amazon Connect, les réponses à ces questions seront automatiquement remplies à l’aide de l’IA générative (sans que vous ayez à cliquer sur Demandez à l’IA). Vous pouvez également utiliser l’IA générative pour remplir et soumettre automatiquement les évaluations. Pour les évaluations soumises automatiquement, vous pouvez utiliser l’IA générative afin qu’elle réponde à jusqu’à 10 questions par contact (voir [Quotas de service Contact Lens](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)). Notez que cette limite ne s'applique pas à l'automatisation utilisant des catégories de contacts ou des métriques (par exemple, la durée de rétention la plus longue, etc.).
Pour en savoir plus sur la configuration d’évaluations automatisées à l’aide de l’IA générative, consultez [Directives pour améliorer la précision de l’IA générative](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
## Configurez des évaluations génératives basées sur l'IA dans des langues autres que l'anglais
Par défaut, si vous ne définissez pas la langue d'un formulaire d'évaluation, le modèle d'IA générative détecte automatiquement la langue des questions du formulaire d'évaluation et essaie de fournir des réponses dans la même langue, si le modèle d'IA comprend cette langue. Par défaut, les justifications des réponses basées sur l'IA générative sont généralement fournies en anglais.
**Pour recevoir régulièrement les réponses générées par l'IA et les justifications de réponses dans la langue de votre choix, vous pouvez définir la langue d'un formulaire d'évaluation, en choisissant l'**anglais**, l'**espagnol**, le **portugais**, le **français**, l'**allemand** et l'italien.** En définissant explicitement la langue d'une évaluation, vous pouvez également effectuer des évaluations multilingues, où l'IA générative remplit un formulaire d'évaluation en anglais, même lorsque la transcription de la conversation est dans une autre langue, par exemple l'espagnol. Cela permet aux centres de contact multilingues d'utiliser un cadre d'évaluation standardisé dans toutes les langues.
Pour définir la langue du formulaire d'évaluation :
1. Sélectionnez l'onglet **Paramètres supplémentaires** lors de la création ou de la mise à jour d'un formulaire d'évaluation.
1. Choisissez la **langue du formulaire** dans le menu déroulant.
1. Assurez-vous que les questions, les instructions et les choix de réponses de votre formulaire sont rédigés dans la même langue que la **langue du formulaire** sélectionnée, pour des performances d'IA optimales.
![\[La page du formulaire d'évaluation, l'onglet Paramètres supplémentaires.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-languageexample1.png)
## Directives pour améliorer la précision de l’IA générative
**Sélection des questions permettant d’obtenir des recommandations de l’IA générative**
1. Utilisez l’IA générative pour traiter les questions auxquelles il est possible de répondre à l’aide des informations issues de la transcription de la conversation, sans avoir à valider les informations par le biais d’applications tierces telles que des systèmes CRM.
1. L’utilisation de l’IA générative pour traiter des questions nécessitant des réponses numériques, telles que « Combien de temps l’agent a-t-il interagi avec le client ? », est déconseillée. Envisagez plutôt de [configurer l’automatisation](create-evaluation-forms.md#step-automate) de ces questions du formulaire d’évaluation à l’aide des métriques Contact Lens ou des métriques de contact.
1. Évitez d’utiliser l’IA générative pour répondre à des questions très subjectives, par exemple : « L’agent était-il attentif pendant l’appel ? ».
**Amélioration de la formulation des questions et des instructions associées**
1. L’utilisation de phrases complètes pour formuler les questions (par exemple, en remplaçant *Validation de l’identité* par « L’agent a-t-il essayé de valider l’identité du client ? ») permet à l’IA générative de mieux comprendre la question.
1. Il est recommandé de fournir des critères détaillés pour répondre à la question dans les **instructions pour les évaluateurs**, en particulier s’il n’est pas possible de répondre à la question en se basant uniquement sur le texte de la question. Par exemple, pour la question « L’agent a-t-il essayé de valider l’identité du client ? », il est conseillé de fournir des instructions supplémentaires telles que : *L’agent doit toujours demander à un client son numéro de membre et son code postal avant de répondre aux questions*.
1. Si la réponse à une question nécessite la connaissance de certains termes spécifiques à l’entreprise, spécifiez-les dans les instructions. Par exemple, si l’agent doit spécifier le nom du département dans le message d’accueil, indiquez le nom de département que l’agent doit indiquer dans les **instructions pour les évaluateurs**, qui sont associées à la question.
1. Si possible, utilisez le terme « agent » au lieu de termes tels que « collègue », « employé », « représentant », « avocat » ou « associé ». De même, utilisez le terme « client » au lieu de termes tels que « membre », « appelant », « invité » ou « abonné ».
1. N’utilisez des guillemets dans les instructions que si vous souhaitez vérifier que l’agent ou le client a prononcé ces mots tels quels. Par exemple, si l’instruction est de vérifier si l’agent dit `"Have a nice day"`, l’IA générative ne détectera pas *Have a nice afternoon*. Au lieu de cela, l’instruction devrait dire : `The agent wished the customer a nice day`.
# Évaluations des performances des interactions en libre-service dans Amazon Connect
Amazon Connect vous permet d'évaluer automatiquement la qualité des interactions en libre-service et d'obtenir des informations agrégées pour améliorer l'expérience client. Les responsables peuvent définir des critères personnalisés pour évaluer la qualité des interactions en libre-service, qui peuvent être remplis manuellement ou automatiquement à l'aide des informations issues des analyses conversationnelles et d'autres données Amazon Connect. Par exemple, vous pouvez évaluer automatiquement si l'agent d'intelligence artificielle ne parvient pas à comprendre le client à plusieurs reprises, ce qui se traduit par une baisse du sentiment du client et le transfert vers un agent humain. Les responsables peuvent examiner ces informations sous forme agrégée et sur des contacts individuels, ainsi que des enregistrements et des transcriptions d'interactions en libre-service, afin d'identifier les opportunités d'amélioration des performances des robots ou des agents intelligents.
**Note**
Les évaluations des performances des interactions en libre-service ne sont disponibles que dans le cadre d'Amazon Connect (avec IA illimitée). Pour plus d’informations, consultez [Tarification d’Amazon Connect](https://aws.amazon.com/connect/pricing/).
Pour évaluer automatiquement les interactions en libre-service, vous devez d'abord[Activation de l’analytique conversationnelle dans Amazon Connect Contact Lens](enable-analytics.md). Les évaluations des performances peuvent évaluer l'ensemble de l'interaction en libre-service, qu'elle soit gérée par Touch Tone, par des robots Lex, par des agents Amazon Connect AI ou par des robots personnalisés au sein d'Amazon Connect. Les étapes pour configurer des évaluations automatisées des interactions en libre-service sont les suivantes :
+ [Étape 1 : Création d'un projet de formulaire d'évaluation](#step-create-draft-form-self-service)
+ [Étape 2 : configurer l'automatisation](#step-setup-automation-self-service)
+ [Étape 3 : configurer une règle pour soumettre automatiquement des évaluations des interactions en libre-service](#step-setup-rule-self-service)
## Étape 1 : Création d'un projet de formulaire d'évaluation
Vous pouvez définir des critères personnalisés pour évaluer les interactions en libre-service. Ces critères peuvent mesurer la résolution en libre-service, l'expérience client ou le comportement des bot/AI agents.
Voici un exemple de formulaire d'évaluation :
Section 1 : Succès du self-service
+ **1.1** Le contact a-t-il été traité en libre-service, sans être transféré à un agent humain ? (Sélection unique)
+ **1.2** Le client a-t-il pu répondre en libre-service à au moins un de ses besoins ? (Sélection unique)
Section 2 : Expérience client
+ **2.1** Quel a été le score global du sentiment des clients lors du self-service ? (Numéro)
+ **2.2** Le client a-t-il exprimé sa frustration lors du self-service ? (Sélection unique)
Section 3 : Comportements des agents IA
+ **3.1** L'agent d'intelligence artificielle n'a-t-il pas compris le client et lui a-t-il demandé de répéter ? (Sélection unique)
+ **3.2** L'agent AI a-t-il été grossier ou agressif envers le client à un moment ou à un autre ? (Sélection unique)
Pour plus de détails, consultez [Création d’un formulaire d’évaluation dans Amazon Connect](create-evaluation-forms.md).
## Étape 2 : configurer l'automatisation
Vous pouvez automatiser les évaluations des interactions en libre-service à l'aide des règles Amazon Connect (y compris des règles de correspondance sémantiques génératives basées sur l'IA) et d'indicateurs intégrés tels que le sentiment des clients. Notez qu'à l'heure actuelle, vous ne pouvez pas utiliser l'IA générative intégrée dans le formulaire d'évaluation pour évaluer automatiquement les interactions en libre-service.
### Automatisation à l'aide de règles
Commencez par définir une règle :
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Règles**.
1. Sélectionnez **Créer une règle**, **Analytique conversationnelle**.
1. Sous **Quand**, utilisez la liste déroulante pour choisir une analyse **post-appel ou une analyse** **post-chat**.
Exemples de règles que vous pouvez créer :
Confinement en libre-service
+ Ajoutez une nouvelle condition pour vérifier que la file d'attente n'a pas été assignée et que le contact a été traité lors de l'interaction automatisée.
+ Vous pouvez également utiliser l'intention en langage naturel pour confirmer que le client n'a pas demandé l'intervention d'un agent humain lors de l'interaction automatisée avec le robot Lex ou l'agent d'intelligence artificielle.
Amazon Connect comprend les mots clés suivants dans le cadre des règles de correspondance sémantique :
+ **Système :** indique un bot ou un agent d'intelligence artificielle
+ **Agent :** fait référence à l'agent humain
+ **Client :** la personne qui interagit avec le centre de contact
+ **Interaction automatisée :** partie de l'interaction avec le client où aucun agent humain n'était présent dans la conversation, y compris l'interaction en libre-service avec un bot ou un agent intelligent, et le temps d'attente dans la file d'attente
+ Interaction avec **l'agent humain :** interaction du client avec l'agent humain
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png)
+ Si vous utilisez un agent Amazon Connect AI, vous pouvez également vérifier si l'agent AI pour le libre-service est devenu un humain ou non.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png)
Succès du self-service pour au moins une intention
Créez une règle en **langage naturel - condition de correspondance sémantique** :
« Au cours de l'interaction automatisée, le système a répondu avec succès à au moins une des demandes du client, telle que la fourniture d'informations ou le traitement d'une autre demande de service. »
L'agent bot/IA ne parvient pas à comprendre le client
Créez une règle en **langage naturel - condition de correspondance sémantique** :
« Le système n'a pas réussi à comprendre le client et lui a demandé de répéter. »
Le client a exprimé sa frustration
Créez une règle en **langage naturel - condition de correspondance sémantique** :
« Le client a exprimé sa frustration lors de l'interaction automatisée. »
Après avoir défini une règle, vous pouvez l'utiliser pour répondre à des questions à sélection unique ou à sélection multiple dans votre formulaire d'évaluation. Par exemple, si vous avez créé une règle pour vérifier le confinement en libre-service, vous pouvez l'utiliser pour répondre à la question de savoir si le contact a été traité en libre-service.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png)
### Automatisation à l'aide de métriques
Vous pouvez utiliser les statistiques de contact pour répondre automatiquement aux questions relatives à l'expérience en libre-service. Par exemple, vous pouvez vérifier le sentiment des clients lors de l'interaction automatisée. Pour utiliser les métriques, assurez-vous que le type de question est choisi comme numéro.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png)
Après avoir configuré l'automatisation pour chaque question, vous pouvez **activer l'envoi automatique des évaluations** et activer le formulaire. Vous serez ensuite guidé pour créer une règle pour soumettre automatiquement le formulaire d'évaluation.
Pour plus de détails, consultez [Étape 6 : activer les évaluations automatiques](create-evaluation-forms.md#step-automate).
## Étape 3 : configurer une règle pour soumettre automatiquement des évaluations des interactions en libre-service
Vous pouvez utiliser les conditions suivantes pour identifier des interactions spécifiques en libre-service.
Agent d'IA
Pour déclencher une évaluation des interactions en libre-service, vous pouvez déterminer si des agents IA spécifiques étaient actifs sur le contact. Vous pouvez également rechercher une version spécifique de l'agent d'intelligence artificielle.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png)
Attributs de contact personnalisés et attributs de segment de contact
Vous pouvez également utiliser des attributs de **contact personnalisés et des attributs** de **segment de contact** définis dans les flux pour identifier des flux de travail, des robots, des intentions ou des résultats spécifiques des clients. Par exemple, vous pouvez définir un attribut de contact dans les flux, `pizzaOrderBot = true` si un bot Lex appelé « Pizza Order Bot » est invoqué pendant la conversation.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png)
Après avoir défini les conditions :
1. Sur la page **Définir des actions**, indiquez un nom de catégorie pour identifier la règle.
1. Choisissez **Ajouter une action**, sélectionnez **Soumettre une évaluation automatique** et sélectionnez le formulaire que vous souhaitez utiliser pour soumettre automatiquement une évaluation. (Cette action est déjà sélectionnée sur la page si vous avez créé la règle lorsque vous activez le formulaire.)
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d’une règle dans Contact Lens qui soumet une évaluation automatique](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md).
# Utilisation des notations et des poids sur les formulaires d’évaluation des agents dans Amazon Connect
Les *poids* vous permettent d'augmenter ou de diminuer l'impact de l'impact d'une question ou d'une section sur le score global de l'évaluation.
Lorsque la notation est activée pour le formulaire d'évaluation, vous pouvez attribuer des *poids* aux sections ou aux questions. Le poids augmente ou diminue l'impact d'une section ou d'une question sur le score final de l'évaluation.
## Exemple de score
Supposons que vous attribuez le score à une question d'une importance capitale pour votre entreprise. Si la réponse est oui, l'agent obtient 10 points. Pour Non, il obtient 0 point. Ce cas est illustré dans l'image suivante.
![\[La page du formulaire d'évaluation, l'onglet de notation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample1.png)
La réponse à la première question est plus importante pour votre entreprise que la réponse à la question *L'agent a-t-il terminé en disant « Y a-t-il autre chose que je puisse faire pour vous aider aujourd'hui ? »*, qui vaut également 0 à 10 points, comme illustré dans l'image suivante.
![\[La page du formulaire d'évaluation, l'onglet de notation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample2.png)
Pour différencier les scores des questions, vous indiquez que le poids d'une question est supérieur à celui de l'autre.
L'image suivante montre que la réponse à la question *L'agent a-t-il récité le script de conformité au médicament* correspond à 50 % du score de l'agent. Alors que la réponse à la question *L'agent a-t-il terminé en disant « Y a-t-il autre chose que je puisse faire pour vous aider aujourd'hui ? »* ne pèse que 5 % du score.
![\[La page du formulaire d'évaluation, l'onglet de notation, la section des poids des scores.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample3.png)
Le poids total doit toujours être égal à 100 %.
## Mode de répartition du poids
Avec **Mode de répartition du poids**, vous pouvez choisir d'attribuer le poids par section ou par question :
+ **Poids par section** : vous pouvez répartir uniformément le poids de chaque question dans la section.
+ **Poids par question** : vous pouvez réduire ou augmenter le poids de certaines questions.
Lorsque vous modifiez le poids d'une section ou d'une question, les autres poids sont automatiquement ajustés afin que le total soit toujours de 100 %.
Par exemple, dans l'image suivante, trois des questions ont été définies manuellement à 10 %. Les poids affichés en italique ont été ajustés automatiquement.
![\[Poids des scores pour une question.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## Poids des questions facultatives
Lorsqu’une question est facultative ou applicable uniquement dans certains scénarios, choisissez **Activer « Non applicable »** comme option de réponse à la question. L’image suivante montre ce paramètre dans l’onglet **Réponses**.
![\[Onglet Réponses, option Activer « Non applicable ».\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightsoptional.png)
Une fois l’évaluation terminée, Amazon Connect calcule le score d’évaluation :
+ Les questions pour lesquelles le réponse est **Non applicable** ne sont pas prises en compte dans le score final du formulaire.
+ Leur poids est redistribué proportionnellement entre les questions restantes, de sorte que la somme totale des poids pour toutes les questions soit toujours de 100 %.
Par exemple, prenons le tableau suivant. Il s’agit d’un formulaire comportant quatre questions (Q1, Q2, Q3 et Q4) avec les poids 40 %, 20 %, 20 % et 20 %, respectivement. Chaque question comporte trois options de réponse (R1, R2 et R3) avec les scores 10, 5 et 0. Une évaluation avec les réponses Q1:R1, Q2:R2, Q3:R2, Q4:R3 serait notée comme indiqué dans le tableau.
| Question | Poids de la question | Réponse | Score de la réponse | Score de réponse pondéré |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 40 % | R1 | 10 | 40 % |
| Q2 | 20 % | A2 | 5 | 10 % |
| Q3 | 20 % | A2 | 5 | 10 % |
| Q4 | 20 % | R3 | 0 | 0 % |
Score d’évaluation du formulaire = 40 % \$1 10 % \$1 10 % \$1 0 % = 60 %.
Toutefois, si la réponse à la question Q4 est remplacée par **Non applicable**, l’évaluation est notée comme suit :
| Question | Poids de la question | Réponse | Poids supplémentaire de la question | Poids redistribué de la question | Score de la réponse | Score de réponse pondéré |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 40 % | R1 | 10 % | 50% | 10 | 50% |
| Q2 | 20 % | A2 | 5 % | 25% | 5 | 12,5% |
| Q3 | 20 % | A2 | 5 % | 25% | 5 | 12,5% |
| Q4 | 20 % | Non applicable | - | - | - | - |
Voici ce qui se passe :
+ La question Q4 est effectivement supprimée du calcul. Son poids (20 %) est réparti entre les trois questions restantes proportionnellement à leur poids.
+ Le poids de la question Q1 est deux fois supérieur à celui des questions Q2 et Q3, de sorte qu’elle reçoit le double du poids ajouté.
+ Score d’évaluation du formulaire = 50 % \$1 12,5 % \$1 12,5 % = 75 %.
# Informer les superviseurs et les agents des évaluations de performances
Vous pouvez créer des règles qui envoient automatiquement des e-mails ou des tâches aux superviseurs et aux agents en fonction des résultats de l’évaluation.
+ Les notifications destinées aux superviseurs peuvent encourager un coaching en temps opportun sur la base des évaluations de performances. Par exemple, vous pouvez informer les superviseurs si un agent obtient un score d’évaluation inférieur à un certain seuil.
+ Les notifications destinées aux agents peuvent être utilisées pour les inviter à vérifier leurs évaluations et à en accuser réception.
**Topics**
+ [Étape 1 : définir des conditions de règle pour les formulaires d’évaluation](#rule-conditions-eval)
+ [Étape 2 : définir des actions de règle](#rule-actions-eval)
+ [Exemple de règle comportant plusieurs conditions](#rule-example-eval)
## Étape 1 : définir des conditions de règle pour les formulaires d’évaluation
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Règles**.
1. Sélectionnez **Créer une règle**, **Formulaires d'évaluation**.
1. Sous **Quand**, utilisez la liste déroulante pour choisir **Un résultat d’évaluation de Contact Lens est disponible**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[L'option Quand un résultat d'évaluation est disponible.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition.png)
1. Choisissez **Ajouter une condition**.
![\[Liste des conditions pour Quand un résultat d'évaluation est disponible.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition-all.png)
Vous pouvez combiner les critères d’un large éventail de conditions pour créer des règles Contact Lens très spécifiques. Voici certaines des conditions disponibles :
+ **Évaluation - Formulaire de résultats** : créez des règles qui s'exécutent lorsque le score d'un formulaire d'évaluation spécifique est atteint.
+ **Evaluation - Score de section** : créez des règles qui s'exécutent lorsque le score d'une section spécifique est atteint.
+ **Evaluation - Réponse à la question** : créez des règles qui s'appliquent lorsque le score d'une question et d'une réponse spécifiques est atteint.
+ **Évaluation - Résultats disponibles** : créez des règles qui s'appliquent à toutes les soumissions d'évaluation.
+ **Hiérarchie des agents** : créez des règles qui s'exécutent sur une hiérarchie d'agents spécifique. Les hiérarchies d'agents peuvent représenter des emplacements géographiques, des départements, des produits ou des équipes.
Pour voir la liste des hiérarchies d'agents afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin de **Hiérarchie des agents - Afficher** les autorisations dans votre profil de sécurité.
+ **Agent** : créez des règles qui s’exécutent sur un sous-ensemble d’agents. Par exemple, recevez des notifications concernant les agents de votre équipe.
Pour voir les noms des agents afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin des autorisations **Utilisateurs - Afficher** dans le profil de sécurité.
+ **Files d'attente** : créez des règles qui s'exécutent sur un sous-ensemble de files d'attente. Les organisations utilisent souvent des files d’attente pour indiquer un secteur d’activité, un sujet ou un domaine. Par exemple, vous pouvez créer des règles spécifiques pour les évaluations des agents affectés aux files d'attente des ventes.
Pour voir les noms des agents afin de les ajouter aux règles, vous avez besoin des autorisations **Utilisateurs - Afficher** dans le profil de sécurité.
+ **Attributs de contact** : créez des règles qui s'exécutent sur les valeurs des [attributs de contact](what-is-a-contact-attribute.md) personnalisés. Par exemple, vous pouvez créer des règles spécifiques pour les évaluations d'un agent pour un secteur d'activité en particulier ou pour des clients spécifiques, par exemple en fonction de leur niveau d'adhésion, de leur pays de résidence actuel ou s'ils ont une commande en cours.
+ **Attributs du segment de contact** : vous pouvez identifier les contacts dans le cadre des règles en utilisant des attributs de segment de contact personnalisés avec des valeurs fournies par d'autres systèmes ou en utilisant une logique personnalisée. Vous pouvez [définir un attribut](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin) et définir sa valeur dans les flux. Les attributs de segment personnalisés ne sont présents que sur cet identifiant de contact spécifique, et non sur l'ensemble de la chaîne de contacts. Par exemple, vous pouvez créer une règle qui identifie le client qui a fermé son compte pendant la conversation.
Pour voir la liste des attributs des segments de contact à ajouter à une règle, vous avez besoin de l'autorisation **Attributs prédéfinis - Afficher**.
1. Choisissez **Suivant**.
## Étape 2 : définir des actions de règle
1. Choisissez **Add action**. Vous pouvez choisir les actions suivantes :
+ [Créer une tâche](contact-lens-rules-create-task.md)
+ [Envoyer une notification par e-mail](contact-lens-rules-email.md)
+ [Générer un EventBridge événement](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[Le menu déroulant Ajouter une action, une liste d’actions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Passez en revue et apportez les modifications nécessaires, puis choisissez **Enregistrer**.
1. Une fois que vous avez ajouté des règles, elles sont appliquées aux nouvelles soumissions d'évaluation effectuées après l'ajout de la règle. Vous ne pouvez pas appliquer de règles aux évaluations enregistrées dans le passé.
## Exemple de règle comportant plusieurs conditions
L'image suivante montre un règle comportant six conditions. Si l'une de ces conditions est remplie, l'action est déclenchée.
![\[Une règle comportant six conditions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-multiple-conditions.png)
1. **Évaluation - Score de formulaire** : le formulaire de conformité a-t-il un score supérieur ou égal à 50 % ?
1. **Evaluation - Score de section** : dans un formulaire de conformité, la section Accueil a-t-elle un score supérieur ou égal à 70 % ?
1. **Évaluation - Score de la question** : la question du formulaire de conformité *L'agent a-t-il correctement accueilli le client* est-elle égale à **Oui** ?
1. **Évaluation - Résultats disponibles** : des résultats ont-ils été générés pour le formulaire de conformité ?
1. **Files d'attente** : est-ce pour le ? **BasicQueue**
1. **Attributs du contact** : est-ce que CustomerType c'est égal à VIP ?
# Offrez un coaching aux agents dans Amazon Connect
Amazon Connect fournit des outils de coaching intégrés qui aident les superviseurs à fournir des commentaires structurés et basés sur des données aux agents sur la base d'évaluations de performance. Pour les prochaines one-on-one sessions avec des agents, les superviseurs peuvent partager des commentaires détaillés sur le coaching avec des exemples concrets, et définir des objectifs de performance directement dans Amazon Connect. Les équipes de gestion de la qualité peuvent également confier un coaching aux superviseurs avec des échéances lorsqu'ils identifient les opportunités d'amélioration, par exemple en faisant preuve d'une plus grande empathie à l'égard des problèmes des clients. Une fois le coaching terminé, les agents peuvent accuser réception des commentaires dans Amazon Connect, afin de s'assurer qu'ils comprennent les prochaines étapes d'amélioration. Les commentaires des anciens coachs sont accessibles de manière centralisée, ce qui permet aux agents, aux superviseurs et aux responsables qualité de suivre plus facilement les progrès des agents au fil du temps.
**Note**
Cette fonctionnalité est disponible dans le cadre des évaluations des performances d'Amazon Connect.
## Attribuer des autorisations pour le coaching
Les autorisations peuvent être configurées comme suit :
1. **Administrateurs et responsables de la qualité** : offrez du **coaching : gérez les autorisations des sessions de coaching**. Ces autorisations leur donnent accès à toutes les sessions de coaching dans votre instance Amazon Connect. Avec cette autorisation, ils peuvent confier le coaching des agents aux superviseurs des agents.
1. **Superviseurs** : **accordez des autorisations de coaching — mes sessions** de coaching (Afficher, créer, supprimer, modifier). Ces autorisations leur permettent de créer et de gérer le coaching d'agents avec eux-mêmes en tant que coach.
1. **Agents** : Fournir un **coaching — mes sessions de coaching — Afficher** l'autorisation. Cette autorisation permet à l'agent de consulter et de confirmer le coaching auquel il participe.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Attribuez des autorisations de profil de sécurité pour les évaluations des performances et le coaching](evaluation-and-coaching-permissions.md).
## Fournir du coaching aux agents
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un profil de sécurité qui permet de [rechercher des contacts](contact-search.md) et d'effectuer du coaching.
1. Sélectionnez **Analyse et optimisation** > **Recherche de contacts** dans la barre de navigation de gauche.
1. Dans **la recherche de contacts**, trouvez les contacts qui ont été évalués pour l'agent que vous souhaitez coacher. Par exemple, vous pouvez trouver des contacts dont le score d'évaluation est inférieur à 70 % :
![\[La page de recherche de contacts avec un filtre de score d'évaluation appliqué.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-evaluation-score-filter.png)
1. Ouvrez un contact qui a été évalué et consultez les évaluations dans le volet droit.
1. Ouvrez une évaluation et cliquez sur **Coach sur cette évaluation**.
![\[Le coach sur ce bouton d'évaluation lors d'une évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/coaching-coach-on-this-evaluation-button.png)
1. Vous pouvez ajouter l'évaluation complète, une and/or question de section spécifique à une session de coaching :
![\[Ajouter des éléments d'évaluation à une séance de coaching.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-evaluation-items.png)
1. Vous pouvez lier l'évaluation et ses sections and/or questions à une session de coaching existante ou créer une nouvelle session. Les objets peuvent être associés à des points forts ou à des opportunités de croissance.
![\[La boîte de dialogue permettant d'ajouter une question à une session de coaching.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-question-to-coaching-dialog.png)
1. Une fois que vous avez ajouté une évaluation ou ses éléments pour le coaching, un lien sera fourni pour consulter la session de coaching.
1. Vous pouvez associer jusqu'à 10 évaluations ou éléments d'évaluation à une seule séance de coaching pour illustrer la force d'un agent ou les opportunités de croissance. Pour lier des évaluations supplémentaires, répétez les étapes 2 à 7
1. Vous pouvez modifier la session de coaching en spécifiant les dates, les heures et le lieu, en fournissant des commentaires détaillés et en définissant des objectifs d'amélioration sur les sujets de coaching.
![\[La page de modification de la session de coaching avec des champs pour les dates, les heures, le lieu, les commentaires et les objectifs.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/coaching-edit-coaching-session.png)
**Note**
La **date d'échéance de la session** est obligatoire.
1. Cliquez sur **Soumettre** pour enregistrer la session de coaching en tant que brouillon.
1. Lorsque la séance de coaching est prête, cliquez sur **Partager** pour que l'agent puisse la voir. Si l'agent dispose d'une adresse e-mail configurée dans Amazon Connect (ou d'une adresse e-mail secondaire pour une instance SAML), il recevra une notification par e-mail contenant un lien permettant d'accéder à la session de coaching.
1. Au moment du coaching, vous pouvez accéder à la session de coaching sur **Analytics et optimisation** > **Sessions de coaching**. Cette page affiche toutes les sessions de coaching passées et à venir.
1. Une fois la session de coaching terminée, cliquez sur **Marquer comme terminé** et ajoutez éventuellement une note.
1. Les agents peuvent accuser réception du coaching ainsi que leurs propres notes de coaching.
## Rechercher des sessions de coaching
Vous pouvez consulter toutes les sessions de coaching passées et à venir sur la page **Analyses et optimisation** > **Sessions de coaching**.
Cette page fournit des fonctionnalités de recherche avancées. Vous pouvez rechercher des sessions de coaching :
+ Interprété par un entraîneur en particulier
+ Lorsqu'un agent spécifique était le participant
+ Créé par un responsable qualité spécifique
+ Sur un sujet précis
+ dont la date d'échéance est dépassée mais qui ne sont pas achevées
+ En attente d'achèvement (statut partagé ou brouillon)
+ Ils sont terminés, mais n'ont pas encore été reconnus par le participant
+ Etc.
![\[La page de recherche des sessions de coaching avec des options de filtrage.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/coaching-search-filters.png)
# Accuser réception des évaluations des performances dans Amazon Connect
Lorsqu’une évaluation des performances d’un agent est soumise, vous pouvez automatiquement demander à l’agent de vérifier son évaluation. Par exemple, vous pouvez configurer une [règle pour envoyer un e-mail](contact-lens-rules-email.md) à l’agent lorsqu’une évaluation est disponible. Vous pouvez également expliquer à un agent son évaluation pendant une session de coaching.
Une fois que l'agent a examiné l'évaluation des performances, il peut accuser réception de l'évaluation et rédiger une note facultative sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur. Cet accusé de réception permet aux responsables de vérifier si les agents examinent les commentaires fournis sur l’évaluation de leurs performances.
Cette rubrique explique les étapes que les agents doivent suivre pour accuser réception d’une évaluation et la consulter.
**Pour accuser réception d’une évaluation**
1. Après avoir reçu une évaluation des performances d'un contact, utilisez votre compte d'agent pour vous connecter au site Web de l' Amazon Connect administrateur à l'adresse https ://*instance name*.my.connect.aws/.
1. Accédez à l’évaluation de contact dont vous souhaitez accuser réception. Plusieurs options s’offrent à vous :
+ Quelqu’un a peut-être partagé l’URL du contact avec vous.
- OU -
+ Une tâche vous a peut-être été affectée ou vous avez peut-être reçu une notification par e-mail contenant l’URL du contact ayant fait l’objet d’une évaluation.
- OU -
+ Vous avez peut-être l’ID de contact et le nom du formulaire d’évaluation. Vous pouvez utiliser ces informations pour rechercher le contact ayant fait l’objet d’évaluations en procédant comme suit.
1. Dans le volet de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Recherchez le contact qui a été évalué, mais dont vous n’avez pas encore accusé réception. L’image suivante montre les filtres permettant de rechercher « **Confirmée** = **Non** ».
![\[Section Filtres de la page Recherche de contacts, définie sur Confirmée = Non.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack1.png)
1. Sur la page **Détails de contact**, choisissez **Évaluations** ou développez le panneau d’évaluation en sélectionnant l’icône **<**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Bouton Évaluations et icône permettant de développer le panneau d’évaluation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack2.png)
1. Le panneau **Évaluations** répertorie toutes les évaluations en cours ou terminées pour le contact. Pour accuser réception d’une évaluation, choisissez-en une dans la liste **Évaluations terminées**. L’image suivante montre une évaluation terminée : **Fiche d’évaluation du service client**.
![\[Panneau Évaluations, évaluations terminées.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack3.png)
1. Choisissez l’évaluation que vous souhaitez vérifier. En bas de l’évaluation, choisissez **Confirmer**, comme illustré dans l’image suivante.
**Note**
Seul l’agent évalué peut accuser réception de l’évaluation.
![\[Panneau Évaluations, évaluations terminées.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack4.png)
1. Dans la boîte de dialogue **Confirmer le résultat de l’évaluation**, fournissez un commentaire facultatif (par exemple, *Le responsable a expliqué l’évaluation lors du coaching du 5 mars 2025*).
Lorsque vous avez terminé, choisissez **Confirmer**.
![\[Section Confirmer le résultat de l’évaluation, bouton Confirmer.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack5.png)
1. Un message s’affiche pour vous informer que l’accusé de réception de l’évaluation est **terminé**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Message indiquant que l’évaluation a bien été confirmée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack6.png)
1. Vous ne pouvez accuser réception d’une évaluation qu’une fois qu’elle a été soumise. Si une évaluation est soumise à nouveau, vous pouvez de nouveau en accusé de réception.
1. Pour consulter la note d’accusé de réception, sélectionnez l’évaluation confirmée, puis cliquez sur le lien **Afficher la note**.
![\[Note de l’accusé de réception.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack7.png)
# Échantillonnage aléatoire de contacts à des fins d'évaluation dans Amazon Connect
Amazon Connect fournit aux responsables un échantillon aléatoire des contacts de leurs agents à des fins d'évaluation, éliminant ainsi les préjugés des responsables et rationalisant le processus d'évaluation. Sur Contact Search, les responsables peuvent spécifier le nombre de contacts qu'ils doivent évaluer pour chaque agent, conformément aux accords syndicaux, à la réglementation ou aux directives internes. Ils reçoivent ensuite le nombre de contacts requis, sélectionnés au hasard dans la période spécifiée, par exemple 3 contacts par agent la semaine dernière. En outre, les responsables peuvent appliquer des filtres supplémentaires dans la recherche de contacts pour s'assurer que les contacts fournis sont adaptés à l'évaluation. Par exemple, les contacts doivent durer plus de 180 secondes, être associés à des enregistrements audio ou d'écran, à des transcriptions et n'avoir pas encore été évalués. Une fois l'échantillon généré, vous pouvez sélectionner un formulaire d'évaluation et créer des ébauches d'évaluations en bloc pour chacun des contacts de l'échantillon. Les évaluations créées de cette manière indiqueront que le contact a été sélectionné par échantillonnage aléatoire et fourniront une vérifiabilité garantissant que les critères de filtrage n'introduisent aucun biais dans la sélection.
**Échantillonnage aléatoire de contacts à des fins d'évaluation**
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un utilisateur qui dispose des autorisations suivantes sur son profil de sécurité :
1. Recherche de contacts - Afficher
1. Exemples de contacts
1. Formulaires d'évaluation — effectuer des évaluations
1. Sélectionnez la période des contacts à évaluer, par exemple la semaine de clôture. Notez que vous pouvez échantillonner des contacts pour une période maximale de 5 semaines.
![\[Sélectionnez une période\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-time-range.png)
1. Sélectionnez l'agent ou la hiérarchie d'agents que vous devez évaluer.
![\[Filtrer la recherche - Agent\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter.png)
![\[Ajouter un filtre - Agent\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter-select.png)
1. Appliquez des filtres supplémentaires pour sélectionner uniquement les contacts susceptibles d'être évalués.
+ **Analyse conversationnelle** : garantit que le contact est analysé par l'analyse conversationnelle et dispose d'une transcription
+ **Enregistrement** : filtrez les contacts avec un enregistrement audio (voix) ou un enregistrement d'écran (vidéo)
+ **Durée de l'interaction** : vous pouvez choisir les contacts avec une interaction agent-client minimale et maximale
+ **État de l'évaluation** : sélectionnez uniquement les contacts qui n'ont pas encore été évalués
![\[Ajouter des filtres supplémentaires\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-search-filters.png)
1. Spécifiez les critères d'échantillonnage, tels que 5 contacts par agent, puis cliquez sur **Appliquer** pour générer un échantillon.
![\[Critères d'échantillonnage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-criteria.png)
1. Vous pouvez enregistrer l'ensemble de filtres et de critères d'échantillonnage dans la recherche enregistrée.
![\[Enregistrer les filtres et les critères d'échantillonnage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search.png)![\[Enregistrer les filtres et les critères d'échantillonnage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-name.png)![\[Enregistrer les filtres et les critères d'échantillonnage\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-banner.png)
1. Une fois l'échantillon généré, vous pouvez créer des ébauches d'évaluations groupées pour tous les contacts.
+ Sélectionnez **Créer des ébauches d'évaluations**
+ Sélectionnez le **formulaire d'évaluation**
![\[Création de brouillons d'évaluations\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-empty.png)
![\[Sélectionnez le formulaire d'évaluation\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-form-select.png)
Cela associe les ébauches d'évaluations au nom de l'échantillon.
**Note**
Cette étape est obligatoire si vous devez récupérer l'échantillon de contact à l'avenir.
![\[Création de brouillons d'évaluations\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-in-progress-banner.png)
![\[Ébauches d'évaluations créées avec succès\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-success-banner.png)
## Récupération et visualisation d'échantillons de contacts à des fins d'évaluation
Pour récupérer l'échantillon de contacts à l'avenir, accédez à la recherche de contacts et appliquez le filtre Évaluation — échantillons de contacts. Notez que les échantillons de contacts sont spécifiques à l'utilisateur qui les a générés.
![\[Création de brouillons d'évaluations\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-contact-samples-filter.png)
## Audit des critères d'échantillonnage
Si vous ouvrez une évaluation, cela indiquera si un échantillonnage de contacts a été utilisé pour créer l'évaluation. Vous pouvez cliquer sur **Oui** pour vérifier les critères de filtrage utilisés pour générer l'échantillon de contacts, afin de vous assurer que les filtres n'ont introduit aucun biais (par exemple, un sentiment négatif du client) lors du processus de sélection des contacts.
![\[Création de projets d'évaluation - coordonnées\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-evals-list.png)
![\[Création de projets d'évaluation - aperçu des évaluations\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval.png)
![\[Créer des ébauches d'évaluations - exemples de coordonnées\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval-details.png)
# Demandez des révisions des évaluations de performance (faites appel) dans Amazon Connect
Lorsqu’une évaluation des performances d’un agent est soumise, vous pouvez automatiquement demander à l’agent de vérifier son évaluation. Par exemple, vous pouvez configurer une [règle pour envoyer un e-mail](contact-lens-rules-email.md) à l’agent lorsqu’une évaluation est disponible. Une fois qu'ils ont examiné une évaluation, ils peuvent [accuser réception](acknowledge-evaluations.md) de celle-ci. S'ils ne sont pas d'accord avec les commentaires fournis dans le cadre d'une évaluation, ils peuvent demander une révision des évaluations de performance (faire appel). Lorsqu'une révision est demandée, les responsables désignés sont automatiquement avertis par e-mail. Ils peuvent ensuite réviser l'évaluation ou ajouter des notes supplémentaires qui justifient l'évaluation initiale, avant de terminer la révision. À la fin, l'utilisateur qui a demandé la révision et l'agent évalué sont informés par e-mail.
## Comment activer les demandes de révision (appels) ?
Amazon Connect vous permet de spécifier quels formulaires d'évaluation prennent en charge les demandes de révision. Pour activer les demandes de révision sur un formulaire d'évaluation :
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur doté de l'autorisation de profil de sécurité suivante : **Analyse et optimisation** - **Formulaires d'évaluation - gestion des définitions de formulaires** - **Création**
1. Choisissez **Analytique et optimisation**, puis sélectionnez **Formulaires d’évaluation**.
1. Ouvrez un formulaire existant en cliquant sur le lien hypertexte de la dernière version ou créez un nouveau formulaire d'évaluation.
1. Cliquez sur l'onglet **Paramètres supplémentaires**
1. Cliquez sur **Autoriser les demandes de révision**
1. Vous pouvez spécifier la période jusqu'à laquelle une révision peut être demandée dans le cadre d'une évaluation. La fenêtre temporelle est mesurée à partir de la date de soumission initiale d'une évaluation.
1. Vous pouvez également choisir un ou plusieurs destinataires qui seront avertis par e-mail lorsqu'un avis est demandé. L'e-mail contient un lien vers le contact avec l'évaluation pour laquelle une révision est demandée. Notez que pour que les utilisateurs puissent recevoir des e-mails sur une instance authentifiée SAML, l'e-mail secondaire doit être fourni dans le profil de l'utilisateur dans Connect.
1. Une fois le formulaire **activé**, les évaluations ultérieures effectuées à l'aide du formulaire prendront en charge les demandes de révision.
![\[Onglet de paramètres supplémentaires indiquant l'option Autoriser les demandes de révision\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-enable.png)
## Qui peut demander la révision d'une évaluation ?
Pour que les utilisateurs puissent demander des révisions d'évaluations, ils doivent disposer des autorisations suivantes : **formulaires d'évaluation - demander des révisions d'évaluation - Créer et consulter**, en plus de l'accès aux contacts et évaluations sous-jacents. Les autorisations de demander des révisions peuvent être accordées aux agents, ou à leurs superviseurs, qui peuvent demander des révisions d'évaluation à l'équipe de gestion de la qualité au nom de leurs agents. Les superviseurs autorisés à **demander des révisions d'évaluation** peuvent demander une révision de toute évaluation à laquelle ils ont accès.
Les utilisateurs ayant obtenu l'autorisation **Formulaires d'évaluation - demander des révisions d'évaluation - Supprimer** l'autorisation peuvent supprimer une demande avant le début de la révision.
## Qui peut examiner une évaluation ?
Les utilisateurs disposant des autorisations **Formulaires d'évaluation - évaluations de révision - Création et affichage** peuvent effectuer des révisions. Si certaines personnes doivent être consultées sur les évaluations, mais ne doivent pas être autorisées à effectuer elles-mêmes des évaluations, vous pouvez leur accorder des **formulaires d'évaluation, des évaluations de révision**, des autorisations de consultation.
## Demande de révision
1. Sur la page **Informations de contact**, ouvrez une évaluation terminée pour laquelle vous souhaitez demander une révision
1. Sélectionnez « **demander une révision** » au bas de l'évaluation.
1. Expliquez pourquoi vous demandez un avis (vous ne pouvez pas laisser ce champ vide). Cliquez sur **Confirmer**
1. L'évaluation s'affichera dans la section **Révision demandée** dans le volet des évaluations.
1. Vous pouvez annuler une demande si l'évaluation n'a pas encore commencé
![\[Bouton de demande de révision lors de l'évaluation\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-request.png)
![\[Boîte de dialogue de demande de révision avec champ d'explication\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requestcomment.png)
![\[Évaluation indiquant le statut de la demande de révision\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requested.png)
## Recherche de révisions en attente
Comme mentionné ci-dessus, vous pouvez configurer dans le formulaire d'évaluation, qui sera automatiquement averti par e-mail si un avis est demandé. Ces e-mails de notification contiennent des liens vers des contacts avec des évaluations pour lesquelles une révision est demandée. En outre, les utilisateurs disposant des autorisations appropriées peuvent rechercher des contacts dont les évaluations ont fait l'objet d'une demande de révision ou qui sont déjà en cours de révision :
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d'utilisateur disposant des [autorisations d'accéder aux enregistrements de contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) et de l'autorisation **Formulaires d'évaluation – effectuer des évaluations**.
1. Dans la barre de navigation, choisissez **Analyses et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Utilisez le filtre de plage horaire pour rechercher des contacts à partir de la fenêtre horaire appropriée, par exemple le mois dernier.
1. Utilisez le filtre de statut de l'évaluation avec la valeur Évaluation **demandée** pour rechercher des contacts avec des évaluations pour lesquelles une évaluation a été demandée et n'a pas encore été récupérée pour révision
1. Utilisez le filtre de statut de l'évaluation avec la valeur **En cours de révision** pour rechercher des contacts dont les évaluations sont sélectionnées pour révision.
![\[Recherche de contacts avec filtre de statut d'évaluation\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-searchrequested.png)
## Commencer et terminer les révisions
1. Ouvrez le volet des évaluations sur la page **Informations de contact**.
1. Cliquez sur une évaluation répertoriée sous **Révision demandée**.
1. Cliquez sur **Commencer la révision**.
1. L'évaluation initiale est répertoriée ci-dessous **En cours de révision** et peut être consultée en cliquant dessus.
1. L'examen en cours est répertorié sous Examens **d'évaluation**. Les utilisateurs disposant des autorisations **d'évaluation - de révision des évaluations - de création** peuvent apporter des modifications à l'évaluation, par exemple en modifiant les réponses ou les notes. Vous pouvez **enregistrer** votre évaluation à tout moment et cliquer sur **Résoudre la révision** pour finaliser la révision.
1. Cela enverra une notification automatique par e-mail à l'utilisateur qui a demandé la révision.
![\[Examen de l'évaluation en cours\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-view.png)
# Recherche de contacts à l’aide des formulaires d’évaluation dans Amazon Connect
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d'utilisateur disposant des [autorisations d'accéder aux enregistrements de contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) et de l'autorisation **Formulaires d'évaluation – effectuer des évaluations**.
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Utilisez les filtres de la page pour affiner votre recherche. Pour la date, vous pouvez rechercher jusqu'à 8 semaines à la fois.
![\[Les filtres de recherche pour les évaluations.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-searchfilters1.png)
# Utilisation d’un ID de référence pour représenter les questions sur les performances des agents de centre de contact dans un rapport
Un *ID de référence* est un jeton qui apparaît dans le fichier de sortie JSON. Il s'agit d'une question précise. Lorsque vous créez des rapports, vous pouvez l'utiliser à la place du libellé exact d'une question.
Par exemple, une question pourrait être « Les agents ont-ils respecté le script ? », mais le lendemain, la question pourrait être remplacée par « Le script a-t-il été bien respecté ? » Quelle que soit la formulation de la question, l'ID de référence reste toujours le même.
# Métriques d’évaluation dans Amazon Connect
Vous pouvez afficher les métriques suivantes dans le [Tableau de bord des évaluations des performances des agents](agent-performance-evaluation-dashboard.md). Ces métriques vous permettent de visualiser les performances agrégées des agents et d’obtenir des informations sur des cohortes d’agents et au fil du temps.
## Score d’évaluation moyen
Cette métrique fournit le score d’évaluation moyen pour toutes les évaluations soumises. Les évaluations soumises à l’étalonnage sont exclues de cette métrique.
Le score d’évaluation moyen correspond au regroupement. Par exemple, si le regroupement contient des questions d’évaluation, le score d’évaluation moyen est fourni pour les questions. Si le regroupement ne contient pas de formulaire, de section ni de question d’évaluation, le score d’évaluation moyen s’applique au niveau du formulaire d’évaluation.
**Type de métrique** : pourcentage
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’évaluation des contacts
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_EVALUATION_SCORE`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Tableau de bord : [Tableau de bord des évaluations des performances des agents](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logique de calcul** :
+ Obtenir la somme des scores d’évaluation : formulaires \$1 sections \$1 questions.
+ Obtenir le nombre total d’évaluations pour lesquelles le score a été finalisé et enregistré.
+ Calculer le score moyen : (somme des scores) / (total des évaluations).
**Remarques** :
+ Exclut les évaluations d’étalonnage.
+ La granularité du score dépend du niveau de regroupement.
+ Renvoie une valeur en pourcentage.
+ Nécessite au moins un filtre parmi les files d’attente, les profils de routage, les agents ou les groupes hiérarchiques d’utilisateurs.
+ Repose sur la date et l’heure d’envoi des évaluations.
+ Les données de cette métrique sont disponibles depuis le 10 janvier 2025 à 00 h 00 GMT.
## Score d’évaluation pondéré moyen
Cette métrique fournit le score pondéré moyen de toutes les évaluations soumises. Les évaluations soumises à l’étalonnage sont exclues de cette métrique.
Les poids sont conformes à la version du formulaire d’évaluation qui a été utilisée pour effectuer l’évaluation.
Le score d’évaluation moyen correspond au regroupement. Par exemple, si le regroupement contient des questions d’évaluation, le score d’évaluation moyen est fourni pour les questions. Si le regroupement ne contient pas de formulaire, de section ni de question d’évaluation, le score d’évaluation moyen s’applique au niveau du formulaire d’évaluation.
**Type de métrique** : pourcentage
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’évaluation des contacts
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `AVG_WEIGHTED_EVALUATION_SCORE`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Tableau de bord : [Tableau de bord des évaluations des performances des agents](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logique de calcul** :
+ Obtenir la somme des scores pondérés en utilisant les pondérations des versions du formulaire.
+ Obtenir le nombre total d’évaluations pour lesquelles le score a été finalisé et enregistré.
+ Calculer la moyenne pondérée : (somme des scores pondérés) / (total des évaluations).
**Remarques** :
+ Utilise des poids spécifiques à la version du formulaire d’évaluation.
+ Exclut les évaluations d’étalonnage.
+ La granularité du score dépend du niveau de regroupement.
+ Renvoie une valeur en pourcentage.
+ Nécessite au moins un filtre parmi les files d’attente, les profils de routage, les agents ou les groupes hiérarchiques d’utilisateurs.
+ Repose sur la date et l’heure d’envoi des évaluations.
+ Les données de cette métrique sont disponibles depuis le 10 janvier 2025 à 00 h 00 GMT.
## Pourcentage d’échecs automatiques
Cette métrique fournit le pourcentage d’évaluations de performances ayant subi des échecs automatiques. Les évaluations soumises à l’étalonnage sont exclues de cette métrique.
Si une question est marquée comme échec automatique, la section parent et le formulaire sont également marqués comme échecs automatiques.
**Type de métrique** : pourcentage
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’évaluation des contacts
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Tableau de bord : [Tableau de bord des évaluations des performances des agents](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logique de calcul** :
+ Obtenir le nombre total d’échecs automatiques.
+ Obtenir le nombre total d’évaluations effectuées.
+ Calculer le pourcentage : (échecs automatiques/nombre total d’évaluations) \$1 100.
**Remarques** :
+ L’échec automatique se propage (question → section → formulaire).
+ Exclut les évaluations d’étalonnage.
+ Renvoie une valeur en pourcentage.
+ Nécessite au moins un filtre parmi les files d’attente, les profils de routage, les agents ou les groupes hiérarchiques d’utilisateurs.
+ Repose sur la date et l’heure d’envoi des évaluations.
+ Les données de cette métrique sont disponibles depuis le 10 janvier 2025 à 00 h 00 GMT.
## Évaluations effectuées
Cette métrique indique le nombre d’évaluations effectuées dont le statut d’évaluation est « Envoyé ». Les évaluations soumises à l’étalonnage sont exclues de cette métrique.
**Type de métrique** : entier
**Catégorie de métrique** : métrique basée sur l’évaluation des contacts
**Accès à l’aide de l’API Amazon Connect** :
+ GetMetricDataIdentifiant métrique de l'API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) : `EVALUATIONS_PERFORMED`
**Comment y accéder via le site Web de l' Amazon Connect administrateur** :
+ Tableau de bord : [Tableau de bord des évaluations des performances des agents](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logique de calcul** :
+ Vérifier que l’identifiant d’évaluation est présent.
+ Vérifier que le type d’élément est un formulaire.
+ Comptabiliser les évaluations soumises (à l’exception des étalonnages).
**Remarques** :
+ Ne compte que les évaluations soumises.
+ Exclut les évaluations d’étalonnage.
+ Renvoie le nombre de nombres entiers.
+ Nécessite au moins un filtre parmi les files d’attente, les profils de routage, les agents ou les groupes hiérarchiques d’utilisateurs.
+ Repose sur la date et l’heure d’envoi des évaluations.
+ Les données de cette métrique sont disponibles depuis le 10 janvier 2025 à 00 h 00 GMT.
# Sortie du formulaire d’évaluation des agents dans Amazon Connect
Cette section indique le chemin de sortie d’exportation des évaluations et fournit un exemple de scores et de métadonnées pour les formulaires d’évaluation.
**Topics**
+ [Vérification du compartiment S3](#verify-evaluation-s3bucket)
+ [Exemples d'emplacements de sortie](#example-evaluationform-output-locations)
+ [Problème connu](#release-note-evaluation-output)
+ [Exemples de scores](#example-evaluation-output-file)
+ [Définitions des métadonnées du formulaire d’évaluation](#evaluation-form-metadata)
+ [Exemple d’évaluation exportée](#exported-evaluation)
## Vérification du compartiment S3
Lorsque vous activez **Évaluations des contacts** dans la console Amazon Connect , il vous est demandé de créer ou de choisir un compartiment S3 pour stocker les évaluations. Pour vérifier le nom du compartiment, accédez à l’alias de l’instance, choisissez **Stockage de données**, **Évaluations des contacts**, puis **Modifier**.
## Exemples d'emplacements de sortie
Le chemin du fichier de sortie pour les formulaires d'évaluation est le suivant :
+ *contact\$1evaluations\$1S3\$1bucket**YYYY/MM/DD/hh:mm:ss.sTZD*/Évaluations/ - .json *evaluation\$1id*
Par exemple :
`amazon-connect-s3/Evaluations/2022/04/14/05:04:20.869Z-11111111-2222-3333-4444-555555555555.json`
## Problème connu : deux fichiers de sortie pour la même évaluation
Contact Lens génère deux fichiers de sortie pour le même formulaire d’évaluation.
+ Un fichier est écrit dans le nouveau chemin S3 par défaut. Vous pouvez configurer le chemin dans la AWS console.
+ Un autre fichier, qui sera obsolète, est écrit sur un ancien chemin S3 différent. Vous pouvez ignorer ce fichier.
Le chemin S3 précédent ressemble à ce qui suit :
+ *s3\$1bucket*/Evaluations/contact\$1 /évaluation\$1 /yyyy-mm-:mm:ss.stzd.json *contactId* *evaluationId* DDThh
## Exemples de scores
L’exemple suivant montre un score typique.
```
{
"schemaVersion": "3.5",
"evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
"metadata": {
"contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
"accountId": "874551140838",
"instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
"agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationDefinitionTitle": "Compliance Evaluation Form",
"evaluator": "jane",
"evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
"evaluationDefinitionVersion": 2,
"evaluationStartTimestamp": "2025-11-14T17:57:08.649Z",
"evaluationSubmitTimestamp": "2025-11-14T17:59:29.052Z",
"score": {
"percentage": 100
},
"creator": "jane.doe@acme.com",
"autoEvaluated": false,
"resubmitted": false,
"evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
"evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
"evaluationAcknowledgerComment": "The Acknowledgment comment",
"evaluationAcknowledgedTimestamp": "2025-12-22T05:20:39.297Z",
"evaluationAcknowledgedByUserName": "john",
"evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218"
},
"sections": [
{
"sectionRefId": "s1a1b58d6",
"sectionTitle": "The title of the section",
"notes": "Section note",
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"sectionRefId": "s46661c49",
"sectionTitle": "The title of the subsection",
"parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
"score": {
"percentage": 100
}
}
],
"questions": [
{
"questionRefId": "q570b206a",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "NUMERIC",
"questionText": "How do you rate the contact between 1 and 10?",
"answer": {
"value": "",
"notes": "Add more information here",
"metadata": {
"notApplicable": true
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q73bc5b9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent introduce themselves?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": true
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": false
},
{
"valueText": "Maybe",
"valueRefId": "o1b2f0a14",
"selected": false
}
],
"notes": "Add more information here",
"automation": {
"status": "SYSTEM_ANSWER",
"systemSuggestedValue": "Yes"
},
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "h89bc7a9t",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent offer a promotion?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "p7888bb85",
"selected": false
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "p395f5e8f",
"selected": true
},
{
"valueText": "Maybe",
"valueRefId": "p2c3g1b25",
"selected": false
}
],
"notes": "Add more information here",
"assistedSuggestion": {
"value": "No. A promotion was not offered by the agent."
},
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "qc2effc9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "TEXT",
"questionText": "Describe the outcome.",
"answer": {
"value": "Example answer text",
"notes": "Add more information here",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 50
}
}
]
}
```
## Définitions des métadonnées du formulaire d’évaluation
La liste suivante décrit les champs du formulaire d’évaluation.
**evaluationId**
Identifiant unique pour l’évaluation du contact
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère. Longueur maximale de 500 caractères
**metadata**
**contactId**
Identifiant du contact dans cette instance d’Amazon Connect.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 256 caractères
**accountId**
Identifiant du AWS compte exécutant l'instance d'Amazon Connect.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* — Contraintes : 12 chiffres
*Motif* — `^\d{12}$`
**instanceId**
L'identifiant de l'instance Amazon Connect. Vous pouvez [trouver l’ID d’instance](find-instance-arn.md) dans l’Amazon Resource Name (ARN) de l’instance.
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 100 caractères
**agentId**
Identifiant de l’agent qui a effectué le contact.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 500 caractères
**evaluationDefinitionTitle**
Titre du formulaire d’évaluation.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 128 caractères
**evaluator**
Nom de l’utilisateur qui a mis à jour l’évaluation pour la dernière fois.
*Type* : String
**evaluationDefinitionId**
Identifiant unique du formulaire d’évaluation.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 500 caractères
**evaluationDefinitionVersion**
Version du formulaire d’évaluation.
*Type* : Integer
*Plage valide* : valeur minimum de 1.
**evaluationStartTimestamp**
Date et heure de création de l’évaluation.
*Type* : Timestamp
*Exemple* — 2025-11-14T 17:57:08.649 Z
**evaluationSubmitTimestamp**
Horodatage de soumission de l'évaluation.
*Type* : Timestamp
*Exemple* — 2025-11-14T 17:59:29.052 Z
**score**
Score de l’évaluation.
**creator**
Entité qui a créé l’évaluation la toute première fois (par opposition à « evaluator » qui représente l’entité qui a soumis l’évaluation pour la dernière fois). Lorsque l'appel est effectué depuis le site Web Amazon Connect d'administration, il contient le nom d'utilisateur. Lorsque l’appel provient de l’API, il contient l’ARN de l’appelant.
*Type* : String
**autoEvaluated **
Indique si l’évaluation a été soumise à l’aide d’évaluations entièrement automatisées.
*Type* : Boolean
**renvoyé **
Indique si l’évaluation a été soumise à nouveau (modifiée avant d’être soumise à nouveau).
*Type* : Boolean
**evaluationSource **
Type de source de réponse à l’évaluation.
*Type* : String
Valeurs valides :
+ `ASSISTED_BY_AUTOMATION` : indique que l’[automatisation des questions](create-evaluation-forms.md#step-automate) a été utilisée pour répondre à certaines questions.
+ `MANUAL` : indique que l’évaluation a été réalisée manuellement.
+ `AUTOMATED` : indique que l’évaluation a été soumise à l’aide d’évaluations entièrement automatisées (voir le champ « autoEvaluated »).
**Type d'évaluation**
Type d'évaluation.
*Type* : String
Valeurs valides :
+ `CONTACT_EVALUATION`- évaluation d'un contact.
**calibrationSessionId**
Identifiant de la session d'étalonnage associée à cette évaluation.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 500 caractères
**evaluatedParticipantId**
Identifiant du participant évalué.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 256 caractères
**evaluatedParticipantRole**
Le rôle du participant évalué.
*Type* : String
Valeurs valides :
+ `AGENT`- l'agent participant.
+ `CUSTOMER`- le client participant.
+ `SYSTEM`- le participant au système.
**acknowledgerComment**
Commentaire laissé par l’utilisateur qui a accusé réception de l’évaluation.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 0 caractère, longueur maximale de 3 072 caractères
**evaluationAcknowledgedByUserId**
Identifiant de la personne qui a accusé réception de l’évaluation.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 500 caractères
**evaluationAcknowledgedByUserName**
Nom de la personne qui a accusé réception de l’évaluation.
*Type* : String
**evaluationAcknowledgedTimestamp**
Date et heure de l’accusé de réception de l’évaluation.
*Type* : Timestamp
*Exemple* — 2025-12-24T 15:45:56.662 Z
**sections**
Tableau des sections de l’évaluation.
**sectionRefId**
Identifiant de la section. Un identifiant doit être unique dans le formulaire d’évaluation.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 40 caractères
**parentSectionRefId**
Identifiant de la section parent.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 40 caractères
**sectionTitle**
Titre de la section.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* — Contraintes : longueur minimale de 0 caractère, longueur maximale de 128 caractères.
**notes**
Notes laissées pour cette section.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 0 caractère, longueur maximale de 3 072 caractères
Les notes ont les limites suivantes :
+ Les notes individuelles sont limitées à 3 072 caractères.
+ Les notes combinées d’une évaluation sont limitées à *N* x 1 024 caractères, où *N* correspond au nombre de questions de l’évaluation.
**score**
Score de la section.
**percentage**
Pourcentage de score attribué à un élément lors de l’évaluation d’un contact.
*Type* : Double
*Plage valide* : valeur minimum de 0, valeur maximum de 100.
**automaticFail**
Indicateur qui marque l’élément comme échec automatique. Si l’élément ou un élément enfant reçoit une réponse d’échec automatique, cet indicateur est défini sur « true ».
*Type* : Boolean
**notApplicable**
Indicateur qui marque l’élément comme échec automatique. Si l’élément ou un élément enfant reçoit une réponse d’échec automatique, cet indicateur est défini sur « true ».
*Type* : Boolean
**questions**
Tableau des questions de l’évaluation.
**questionRefId**
Identifiant de la question. Un identifiant doit être unique dans le formulaire d’évaluation.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 40 caractères.
**sectionRefId**
Identifiant de la section parent.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 1 caractère, longueur maximale de 40 caractères
**questionType**
Type de question.
*Type* : les notes StrThe combinées dans une évaluation ont une limite de *N* x 1024 caractères, où *N* est le nombre de questions de l'évaluation.ing
*Valeurs valides* – `TEXT | SINGLESELECT | NUMERIC`
**questionText**
Titre de la question.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 0 caractère, longueur maximale de 350 caractères
**answer**
Réponse à la question.
**value**
string/numeric Valeur d'une réponse lors de l'évaluation d'un contact.
*Type* : String/Double
*Contraintes de longueur* (chaîne) : longueur minimale de 0 caractère, longueur maximale de 128 caractères.
**notes**
Notes laissées pour cette section.
*Type* : String
*Contraintes de longueur* : longueur minimale de 0 caractère. Longueur maximale de 3 072 caractères
Les notes sont limitées à deux caractères. Les notes individuelles sont limitées à 3 072 caractères. Les notes combinées d’une évaluation sont limitées à N x 1 024 caractères, où N correspond au nombre de questions de l’évaluation.
**metadata**
**notApplicable **
Indicateur signalant que la question n’est pas applicable.
*Type* : Boolean
**assistedSuggestion**
Réponse suggérée par l’[IA générative](generative-ai-performance-evaluations.md).
*Type* : String
** Automatisation**
**status**
Statut de la réponse d’automatisation.
*Type* : String
*Valeurs valides* – `UNAVAILABLE | SYSTEM_ANSWER | OVERRIDDEN_ANSWER`
**systemSuggestedValue**
Chaîne ou valeur numérique d’une réponse d’automatisation lors de l’évaluation d’un contact.
*Type* : String ou Double
*Contraintes de longueur* (chaîne) : longueur minimale de 0 caractère, longueur maximale de 128 caractères
**score**
[score](#score) de la question.
+ automaticFail : indicateur qui signale que l’élément en question est essentiel pour le formulaire et que le formulaire complet échouera (et sera marqué d’un score nul) en cas d’échec de cet élément. Si cet élément ou un élément enfant reçoit une réponse d’échec automatique, cet indicateur sera défini sur « true » et le formulaire complet échouera également.
*Type* : Boolean
+ notApplicable : indicateur signalant que l’élément en question n’est pas applicable pour la notation et qu’il sera exclu du calcul du score.
*Type* : Boolean
## Exemple d’évaluation exportée
L’exemple suivant montre une évaluation exportée type.
```
{
"schemaVersion": "3.5",
"evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
"metadata": {
"accountId": "874551140838",
"instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
"contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
"agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationDefinitionTitle": "Legal Compliance Evaluation Form",
"evaluator": "jane",
"evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
"evaluationDefinitionVersion": 2,
"evaluationStartTimestamp": "2022-11-14T17:57:08.649Z",
"evaluationSubmitTimestamp": "2022-11-14T17:59:29.052Z",
"score": {
"percentage": 85
},
"autoEvaluated": false,
"creator": "john",
"resubmitted": false,
"evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
"evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
"calibrationSessionId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationAcknowledgedByUserName": "mike",
"evaluationAcknowledgedTimestamp": "2022-12-24T15:45:56.662Z",
"evaluationAcknowledgerComment": "Manager walked through the evaluation during coaching",
"evaluatedParticipantId": "participant-123",
"evaluatedParticipantRole": "AGENT"
},
"sections": [
{
"sectionRefId": "s1a1b58d6",
"sectionTitle": "Communication Skills",
"notes": "Overall communication was professional",
"score": {
"percentage": 90
}
},
{
"sectionRefId": "s46661c49",
"sectionTitle": "Greeting and Introduction",
"parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
"notes": "Agent followed proper greeting protocol",
"score": {
"percentage": 100
}
}
],
"questions": [
{
"questionRefId": "q570b206a",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "NUMERIC",
"questionText": "How many times did agent interrupt the customer",
"answer": {
"value": "2",
"notes": "Interruptions were minimal and appropriate",
"metadata": {
"notApplicable": false,
"automation": {
"status": "OVERRIDDEN_ANSWER",
"systemSuggestedValue": "3"
}
}
},
"score": {
"percentage": 80
}
},
{
"questionRefId": "q73bc5b9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent introduce themselves?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": true
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": false
},
{
"valueText": "N/A",
"valueRefId": "system_default_null_value",
"selected": false
}
],
"notes": "Agent provided clear introduction with name and department",
"metadata": {
"notApplicable": false,
"assistedSuggestion": {
"value": "The agent introduced themselves at the beginning of the call."
}
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "h89bc7a9t",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent ask for consent to perform a credit check",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": false
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": true
},
{
"valueText": "N/A",
"valueRefId": "system_default_null_value",
"selected": false
}
],
"notes": "Agent failed to obtain consent before credit check",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 0,
"automaticFail": true
}
},
{
"questionRefId": "qc2effc9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "MULTISELECT",
"questionText": "What topics were discussed during the call",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Account balance",
"valueRefId": "topic_balance",
"selected": true
},
{
"valueText": "Payment options",
"valueRefId": "topic_payment",
"selected": true
},
{
"valueText": "Account closure",
"valueRefId": "topic_closure",
"selected": false
}
],
"notes": "Customer inquired about balance and payment plans",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q8a9b0c1d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "TEXT",
"questionText": "What was your general impression about the customer's satisfaction",
"answer": {
"value": "The customer seemed satisfied with the resolution and thanked the agent",
"notes": "Positive customer sentiment throughout the call",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q2b3c4d5e",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "DATETIME",
"questionText": "What time was the follow-up scheduled",
"answer": {
"value": "2024-04-16T14:30:00+01:00",
"notes": "Follow-up appointment confirmed with customer",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
}
]
}
```
# Surveillez les défaillances liées à l'évaluation des performances
Vous pouvez surveiller les échecs des évaluations automatisées ainsi que les exportations S3 des évaluations de contacts à l'aide de EventBridge et CloudWatch. Vous pouvez utiliser ces événements pour étudier et corriger les défaillances. Le guide suivant décrit le processus de création de EventBridge règles personnalisées pour surveiller les défaillances liées à l'évaluation des performances.
## Step-by-step guide
Ce guide explique comment créer une EventBridge règle pour enregistrer les échecs de soumission d'évaluations automatiques à Amazon Connect et les échecs d'exportation S3 des évaluations de contacts dans votre AWS console.
1. Connectez-vous à votre AWS compte et accédez à la EventBridge console. Choisissez **Règles** dans la section **Bus**.
![\[L'onglet Règles sous la section Bus de la EventBridge console.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rules-tab.png)
1. Choisissez **Créer une règle** avec le bus d'événements sélectionné par défaut.
![\[Le bouton Créer une règle avec le bus d'événements sélectionné par défaut.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-create-rule.png)
1. Donnez un nom à la règle et sélectionnez **Règle avec un modèle d'événement** pour le type de règle. Choisissez **Suivant**.
![\[Nom de la règle et option Règle avec modèle d'événement sélectionnée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rule-name.png)
1. Lorsque les **événements AWS ou les événements EventBridge partenaires** sont sélectionnés sous **Événements**, sélectionnez l'option **Utiliser le formulaire de modèle** sous **Modèle d'événement**. C'est ici que vous allez définir le modèle à utiliser pour déclencher la règle.
1. Tapez et sélectionnez **Amazon Connect** dans la liste déroulante des **services AWS** pour affiner les types d'événements. Sélectionnez le type d'événement souhaité dans le menu déroulant ci-dessous. Choisissez **Next** une fois le schéma configuré.
Pour vous abonner à des types d' EventBridge événements, créez une EventBridge règle personnalisée correspondant aux critères suivants :
+ `"source"` = `"aws.connect"`
+ `"detail-type"`, les valeurs suivantes sont possibles :
+ `"Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed"`
+ `"Contact Lens Evaluation Export Failed"`
![\[Le modèle d'événement avec Amazon Connect sélectionné comme service AWS.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-event-pattern.png)
1. L'étape suivante vous permet de configurer la ou les cibles pour process/receive les événements correspondants. Pour plus de simplicité, sélectionnez l'option de **groupe de CloudWatch journaux** sous **Sélectionnez une cible** et choisissez un groupe de journaux.
1. Choisissez **Suivant** et passez à l'étape finale de **révision et de création**. Choisissez **Créer une règle** une fois de plus pour terminer le processus de création de règles.
1. Désormais, si la règle est à l'état **Activé** et qu'un événement correspondant se produit, les journaux correspondants doivent apparaître dans le groupe de CloudWatch journaux configuré avec le nom correspondant dans la IDs section des métadonnées et le motif de l'échec dans la section des données.
![\[CloudWatch groupe de journaux affichant les EventBridge événements correspondants.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-group.png)
![\[CloudWatch détail du journal indiquant les métadonnées et la raison de l'échec.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-detail.png)
## Exemple de EventBridge charge utile
Voici un exemple de EventBridge charge utile lorsque la règle correspond :
```
{
"version": "0",
"id": "00005435-d12d-c93b-d9d2-b64cba85fbb6",
"detail-type": "Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed",
"source": "aws.connect",
"account": "Your AWS account ID",
"time": "2025-10-02T10:34:56Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [],
"detail": {
"version": "1.0.0",
"metadata": {
"contactId": "4266f8e9-8420-4ee7-96cd-515d2edae1f2",
"instanceId": "d9b0b09d-7dab-47e5-9f82-d6787fbc068c",
"formId": "8b1365bd-1415-41a9-a491-af226e1bda4e"
},
"data": {
"reasonCode": "ANALYSIS_FILE_ERROR",
"message": "Automated contact evaluation submission failed due to an error when searching/retrieving/parsing the analysis file."
}
}
}
```
## Erreurs courantes
Les erreurs suivantes peuvent se produire lorsque le système ne parvient finalement pas à traiter les évaluations après plusieurs tentatives.
### Erreurs de soumission automatique des évaluations
| Erreur | Message d’erreur |
| --- | --- |
| AUTOMATED\$1SUBMISSION\$1FAILED | La soumission automatique de l'évaluation des contacts a échoué car certaines questions n'ont pas pu être répondues. Vérifiez l'évaluation à partir and/or des configurations de règles Amazon Connect. |
| ANALYSIS\$1FILE\$1ERROR | La soumission automatique de l'évaluation des contacts a échoué en raison d'une erreur searching/retrieving/parsing dans le fichier d'analyse. |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | La soumission automatique de l'évaluation des contacts a échoué en raison d'une erreur interne du serveur. Veuillez vous attendre à un délai de traitement. |
| QUOTA\$1EXCEEDED\$1ERROR | La soumission automatique de l'évaluation des contacts a échoué car le quota restant pour utiliser Gen AI pour répondre automatiquement aux questions d'évaluation du contact est insuffisant. |
### Evaluation : erreurs d'exportation S3
| Erreur | Message d’erreur |
| --- | --- |
| S3\$1BUCKET\$1ACCESS\$1DENIED | L'exportation JSON d'évaluation des contacts a échoué en raison d'autorisations insuffisantes. |
| S3\$1STORAGE\$1NOT\$1CONFIGURED | Le compartiment S3 d'exportation n'est pas configuré pour votre instance. |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | L'exportation JSON d'évaluation des contacts a échoué en raison d'une erreur interne du serveur. Veuillez vous attendre à un retard de livraison du fichier d'exportation. |
# Sessions d’étalonnage pour les évaluations des performances
Amazon Connect Contact Lens vous permet de mener des sessions d’étalonnage pour garantir la cohérence et la précision du mode d’évaluation des performances des agents par les responsables, afin que les agents reçoivent des commentaires cohérents. Lors d’un étalonnage, plusieurs responsables peuvent évaluer le même contact à l’aide du même formulaire d’évaluation. Vous pouvez ensuite examiner les différences entre les évaluations effectuées par les différents responsables afin de les aligner sur les bonnes pratiques d’évaluation et d’identifier les améliorations possibles du formulaire, par exemple en reformulant une question pour qu’elle soit plus précise, afin que les responsables y répondent de manière cohérente. Vous pouvez également comparer les réponses du responsable à celles d’un expert désigné, afin de mesurer et d’améliorer la précision de l’évaluation des performances des agents par ce responsable. L’expert est généralement le responsable qualité qui dirige la session d’étalonnage.
## Autorisations nécessaires aux étalonnages
Vous avez besoin des autorisations suivantes pour les étalonnages :
+ **Création de sessions d’étalonnage :** ajoutez l’autorisation **Formulaires d’évaluation - gérer les sessions d’étalonnage** aux profils de sécurité de l’ensemble d’utilisateurs autorisés à effectuer des sessions d’étalonnage pour les évaluations de performances.
+ **Participation à une session d’étalonnage :** tout utilisateur autorisé à effectuer des évaluations, notamment avec l’autorisation **Formulaires d’évaluation - effectuer des évaluations**, peut participer à une session d’étalonnage s’il est ajouté en tant que participant.
En outre, pour ces deux ensembles d’utilisateurs, vous avez également besoin d’autorisations pour rechercher et consulter des contacts. Pour plus d’informations, consultez [Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
## Création d’une session d’étalonnage
**Pour créer une session d’étalonnage**
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur disposant des autorisations requises dans son profil de sécurité.
1. Dans le volet de navigation de gauche, accédez à **Analytique et optimisation, Recherche de contacts**.
1. Recherchez un contact au niveau duquel vous souhaitez effectuer des étalonnages (durée minimale d’interaction, file d’attente spécifique ou autre, par exemple).
1. Sur la page **Détails de contact**, choisissez **Évaluations** en haut à droite pour ouvrir le panneau latéral intitulé **Évaluations**.
1. Dans ce panneau latéral, sélectionnez le bouton radio **Session d’étalonnage**, choisissez le formulaire souhaité pour l’étalonnage à l’aide du menu déroulant, puis cliquez sur le bouton **Configurer la session d’étalonnage**.
![\[Schéma de la configuration de la session d’étalonnage.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/calibrations-setup1.png)
1. Entrez le titre de la session d’étalonnage, sélectionnez les participants et, si vous le souhaitez, désignez un participant expert et définissez une date d’échéance.
![\[Schéma de la configuration de la session d’étalonnage avec les participants et la date d’échéance.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup2.png)
1. Après sa création, la session d’étalonnage apparaîtra dans le panneau latéral. Une évaluation sera automatiquement générée pour chaque participant.
![\[Schéma de la session d’étalonnage créée pour chaque participant.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup3.png)
## Modification d’une session d’étalonnage
**Pour modifier une session d’étalonnage**
1. Dans le panneau latéral, localisez les sessions d’étalonnage et choisissez **Modifier**.
![\[Schéma illustrant l’option permettant de modifier une session d’étalonnage.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/calibrations-edit1.png)
1. Dans le formulaire qui s’ouvre dans le panneau latéral, vous pouvez modifier le titre de la session d’étalonnage, ajouter ou supprimer des participants, désigner éventuellement un participant expert et définir ou ajuster la date d’échéance.
1. Choisissez **Enregistrer** pour mettre à jour la session d’étalonnage. Les modifications sont répercutées dans le panneau latéral. Les nouveaux participants recevront automatiquement une évaluation, tandis que l’évaluation des participants qui ont été enlevés sera supprimée.
## Réalisation d’évaluations dans le cadre d’une session d’étalonnage
Utilisez la procédure suivante pour effectuer des évaluations dans le cadre d’une session d’étalonnage :
**Pour effectuer des évaluations**
1. Dans le panneau latéral, localisez la section **Évaluations d’étalonnage qui vous sont attribuées** pour afficher vos évaluations d’étalonnage.
![\[Schéma des évaluations d’étalonnage qui vous sont attribuées.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations1.png)
1. Choisissez une évaluation pour l’ouvrir. Vous pouvez répondre à ces évaluations de la même manière que les évaluations standard, avec des options permettant d’enregistrer votre progression ou de soumettre l’évaluation terminée. Notez que l’automatisation est désactivée lors des sessions d’étalonnage.
![\[Schéma d’une réponse aux évaluations d’étalonnage.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations2.png)
1. Les responsables de l’étalonnage peuvent accéder à la liste de toutes les évaluations associées à une session d’étalonnage spécifique en consultant les détails de cette session dans le panneau latéral. Ils sont également en mesure de voir les évaluations soumises par les participants.
## Finalisation d’un étalonnage
**Pour finaliser un étalonnage**
1. Accédez à la vue détaillée de la session d’étalonnage et choisissez **Finaliser**.
![\[Schéma illustrant le bouton de finalisation pour les étalonnages.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/calibrations-finalize.png)
1. Lorsque vous y êtes invité, confirmez la finalisation. Notez qu’une fois finalisées, ni la session ni ses évaluations ne peuvent être modifiées.
1. En quelques secondes, un rapport d’étalonnage pourra être téléchargé au format .csv. Ce rapport contient les réponses des participants qui ont soumis des évaluations, ainsi que les scores pondérés pour chaque question, chaque section et le formulaire global, les notes de l’évaluateur et la comparaison des scores de l’évaluateur avec ceux de l’évaluateur expert.
Utilisez le champ **Écart absolu par rapport à l’expert** (une valeur faible est préférable) pour chaque participant afin de déterminer si un évaluateur s’écarte significativement de l’expert lorsqu’il répond aux questions d’évaluation. Vous pouvez également consulter le champ **Écart absolu moyen par rapport à l’expert** (une valeur faible est préférable) pour voir si certaines questions obtiennent des réponses contradictoires de la part des participants et doivent être améliorées (par exemple, en utilisant des formulations plus adaptées, en posant des questions plus spécifiques, etc.)
## Recherche de sessions d’étalonnage
Amazon Connect informe les utilisateurs participant aux sessions d’étalonnage par e-mail (par exemple, si un utilisateur est ajouté en tant que participant, si la date d’échéance est modifiée, etc.). Si un utilisateur gérant une session d’étalonnage s’est ajouté en tant que participant **expert**, il recevra également ce type d’e-mail. L’e-mail contient un lien vers le contact utilisé pour l’étalonnage. Notez que pour que les utilisateurs puissent recevoir des notifications par e-mail, vous devez attribuer des e-mails aux utilisateurs sur Amazon Connect. Pour plus d’informations, consultez [Ajouter des utilisateurs à Amazon Connect](user-management.md).
En tant que responsable de la configuration d’un étalonnage, vous pouvez copier l’ID du contact pour rechercher le contact pour lequel la session d’étalonnage a été configurée. Notez que si vous ne vous êtes pas ajouté en tant qu’expert ou si les e-mails des utilisateurs ne sont pas configurés dans Amazon Connect, vous ne recevrez pas d’e-mail contenant un lien vers le contact au niveau duquel la session d’étalonnage a été configurée.
# Ingestion des activités des agents à partir d’applications tierces pour évaluer les performances de ces agents
Vous pouvez importer dans Amazon Connect les activités que les agents effectuent dans des applications tierces. Ces activités sont importées sous forme de tâches Amazon Connect, que vous pouvez évaluer parallèlement au travail effectué dans Amazon Connect. Cela fournit aux responsables une application unifiée pour la gestion de la qualité.
Pour importer les activités effectuées dans des applications tierces (telles que le traitement des demandes ou les interactions sur les réseaux sociaux) en tant que tâches terminées, utilisez l'[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API. L’importation de ces activités vous permet de capturer des détails pertinents pour l’évaluation des performances sous forme d’attributs de tâche. Contrairement aux tâches créées sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur, ces tâches importées sont déjà marquées comme terminées et n'ont pas besoin d'être acceptées par l'agent qui a effectué l'activité dans l'application externe.
Les responsables peuvent ensuite évaluer ces activités externes ainsi que les interactions natives et les tâches de back-office Amazon Connect. Ils disposent ainsi d’une vision unifiée des performances des agents dans le [Tableau de bord des évaluations des performances des agents](agent-performance-evaluation-dashboard.md).
## Comment ingérer les activités provenant d’applications tierces
Les étapes suivantes sont généralement effectuées par un administrateur informatique.
+ Assurez-vous que les agents ou les employés du back-office que vous souhaitez évaluer sont des utilisateurs dans Amazon Connect. Pour ajouter de nouveaux utilisateurs, consultez [Ajouter des utilisateurs à Amazon Connect](user-management.md).
+ Utilisez l'[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API pour intégrer toutes les activités externes effectuées par ces agents dans Amazon Connect sous forme de tâches Amazon Connect terminées.
Vous pouvez ingérer les éléments suivants :
+ Toutes les activités effectuées dans des applications tierces (déclenchées par la finalisation de ces activités, par exemple). Vous avez ainsi une vue complète des activités des agents dans une seule application.
+ Un pourcentage des activités externes des agents sous forme d’échantillon que vous utiliserez pour l’évaluation des performances.
Vous trouverez ci-dessous un exemple de demande d’API pour l’ingestion d’une activité d’autorisation de demandes effectuée dans un autre système.
```
awscurl \
--service connect \
-X PUT \
'https://connect.us-east-1.amazonaws.com/Prod/contact/create-contact' \
--region us-east-1 \
-d \
'{
"Channel":"TASK",
"InstanceId":"8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac",
"InitiationMethod":"API",
"InitiateAs":"COMPLETED",
"UserInfo": {"UserId": "arn:aws:connect:us-west-2:295154396770:instance/8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac/agent/1c99b776-8e56-4aaa-a1bf-b950ffbe61e4"},
"Name": "Processing Authorization #12345",
"Description": "Customer Name: John Doe; Customer Condition: Asthma; Medication: Levocetrizin",
"Attributes": {
"Authorization": "12345",
"ExternalContactType": "Authorization"
},
"References": {
"ThirdPartySystemURL": {
"Type": "URL",
"Value": "https://example.com/customer/12345"
}
}
}'
```
+ Vous pouvez ajouter des informations d’activité supplémentaires dans les attributs. Ces informations peuvent être utiles aux responsables qualité qui recherchent et évaluent des contacts. Par exemple, l’appel d’API précédent inclut l’attribut personnalisé `ExternalContactType`. Il permet aux responsables de faire la distinction entre les différents types d’activités externes dans la recherche de contacts.
Vous pouvez également ajouter des liens vers le système tiers dans les références de contact. Ces liens permettent aux responsables de référencer des informations supplémentaires qui ne sont pas incluses dans la tâche.
+ Pour permettre aux responsables de rechercher des activités à l’aide de ces attributs, vous devez activer la recherche qu niveau de ces attributs. Pour plus d’informations, consultez [Recherche de contacts dans Amazon Connect à l’aide d’attributs de contact personnalisés ou d’attributs de segments de contact](search-custom-attributes.md).
**Note**
Seules les tâches créées après la configuration de ce paramètre sont consultables à l’aide de ces attributs.
## Comment évaluer les activités externes
Les étapes suivantes sont généralement effectuées par les responsables.
Les responsables peuvent évaluer les activités ingérées dans Amazon Connect de la même manière qu’ils évaluent les contacts Amazon Connect natifs. Pour plus d’informations, consultez [Évaluation des performances](evaluations.md).
Si votre administrateur a configuré la recherche au niveau des attributs de contact personnalisés, vous pouvez rechercher des activités externes à l’aide d’identifiants, tels que le type et l’ID d’activité.
L’image suivante montre une recherche de contacts `Completed`, où `Attribute` = `ExternalContactType`.
![\[Une recherche de contacts pour les contacts complets avec Attribute = ExternalContactType.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities1.png)
L’image suivante montre un exemple de ce à quoi ressemblent les détails d’un contact externe terminé. Dans cette image :
+ Sous-type de canal = connexion : ExternalTask
+ Méthode d’initiation = API
+ Les références incluent l’URL du système tiers
![\[Détails d’un contact externe.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities2.png)
# Configuration et révision d’enregistrements d’écran des agents dans Amazon Connect Contact Lens
Pour aider les agents à fournir un excellent service client, vous pouvez utiliser la fonctionnalité d’enregistrement d’écran de Contact Lens pour obtenir des informations sur la gestion de la qualité. Il enregistre le bureau de l’agent, ce qui vous aide à identifier les opportunités d’amélioration des performances. Ces informations sont également utiles pour garantir la conformité.
Par exemple, supposons que la plupart des agents mettent deux minutes pour traiter un remboursement, mais que Jane Doe met quatre minutes. Vous pouvez regarder un enregistrement de son bureau lorsqu’elle effectue un remboursement et découvrir pourquoi elle met plus de temps.
Le diagramme suivant montre les composants généraux de l’enregistrement d’écran. Pour un diagramme de séquence illustrant les appels réseau entre les différents composants, consultez [Exigences réseau](sr-system-req.md#network-requirements).
![\[Diagramme du flux d’enregistrement d’écran.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-flow.png)
**Topics**
+ [Amazon Connect Application cliente](amazon-connect-client-app.md)
+ [Exigences système et réseau](sr-system-req.md)
+ [Activation de l’enregistrement d’écran](enable-sr.md)
+ [Révision des enregistrements d’écran des agents](review-screen-recordings.md)
+ [Téléchargement des fichiers journaux pour l’application d’enregistrement d’écran](troubleshoot-sr.md)
+ [Utilisez les EventBridge événements Amazon pour suivre l'état de l'enregistrement d'écran](track-screen-recording-status.md)
+ [FAQ sur les fonctionnalités d’enregistrement d’écran](faq-screenrecording.md)
# Amazon Connect Application cliente
L’enregistrement d’écran Amazon Connect est pris en charge sous Windows et ChromeOS. Cette page fournit les instructions de téléchargement et d’installation de l’application d’enregistrement d’écran sous chaque système d’exploitation, ainsi que la configuration minimale requise pour les appareils d’agent.
**Topics**
+ [Windows](#windows-client)
+ [Système d’exploitation Chrome](#chrome-os)
## Windows
### Informations sur la version
+ Version : v2.0.3 (dernière)
+ Date de parution : 16 janvier 2025
+ Lien de téléchargement : [AmazonConnectClientWin-v2.0.3](https://d4yqf2f7seiym.cloudfront.net/builds/AmazonConnectClientWin-v2.0.3.zip)
+ Note de publication : Cette version prend en charge les AWS GovCloud (US) clients et apporte des améliorations en matière de sécurité.
Le lien ci-dessus télécharge le fichier **AmazonConnectClientWin- [version] .zip.** Le fichier zip contient le fichier **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.[version].msi**. Pour obtenir des instructions d’installation, consultez [Activation de l’enregistrement d’écran](enable-sr.md).
Pour être averti en cas de mise à jour de l'application Amazon Connect client, nous vous recommandons de vous abonner au flux RSS de ce guide de l'administrateur. Choisissez le lien **RSS** qui apparaît sous le titre de cette page (il se trouve à côté du lien PDF).
### Instructions d’installation du client
Au cours de cette étape, vous installez le fichier **Amazon.Connect.Client.Service** sur le bureau de l’agent ou dans l’environnement virtuel utilisé par l’agent. Il s’agit de l’application client Amazon Connect .
**Note**
Dans le cas d’un système d’exploitation multisession Windows, exécutez le programme d’installation une seule fois sur la machine. L’enregistrement d’écran sur un système d’exploitation multisession Windows est uniquement pris en charge par la version 2.0.0 ou ultérieure.
Si votre instance Amazon Connect se trouve dans AWS GovCloud (ouest des États-Unis), vous devez installer la version 2.0.3 ou ultérieure.
Vous devez configurer une liste d’autorisation de domaines Amazon Connect autorisés à communiquer avec l’application cliente. Les enregistrements d’écran sont capturés uniquement à partir des domaines Amazon Connect spécifiés dans votre liste d’autorisation.
#### Installation programmatique à l’aide d’outils de distribution de logiciels
+ Téléchargez la dernière version du fichier **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi**.
+ Utilisez le mécanisme de distribution des logiciels de l’entreprise, par exemple Software Center, pour installer l’application client **Amazon.Connect.Client.Service** sur les bureaux des agents.
+ Effectuez le déploiement à l’aide du système de distribution de logiciels de votre entreprise, tel que Microsoft System Center Configuration Manager, SCCM, ou d’autres outils de déploiement automatisés.
+ Incluez le paramètre `ALLOWED_CONNECT_DOMAINS` en utilisant la syntaxe suivante :
```
msiexec /i Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi ALLOWED_CONNECT_DOMAINS="connect-dev-instance.my.connect.aws,connect-prod-instance.my.connect.aws"
```
#### Installation manuelle
+ Téléchargez la dernière version du fichier **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi**.
+ Double-cliquez sur le fichier d’installation.
+ Entrez la liste d’autorisation des domaines Amazon Connect à l’invite. L’image suivante montre comment spécifier un domaine dans la liste d’autorisation de la boîte de dialogue **Configurer les paramètres d’installation**. Pour d’autres exemples, consultez *Instructions relatives à la spécification de votre liste d’autorisation de domaines Amazon Connect* ci-dessous.
![\[La boîte de dialogue Configurer les paramètres d’installation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/domain-allowlist-windows.png)
+ Choisissez **Installer** pour terminer l’installation.
#### Vérifiez que l'application Amazon Connect client est en cours d'exécution et fonctionne correctement
##### Pour vérifier que l’application est en cours d’exécution :
+ Recherchez dans le Gestionnaire des tâches Windows un processus d’arrière-plan nommé **Amazon.Connect.Client.Service**. Il s'agit de l'application Amazon Connect client.
+ Dans le Gestionnaire des tâches Windows, sous **Processus utilisateurs, recherchez** un autre processus nommé **Amazon.Connect.Client. RecordingSession**une fois que l'utilisateur a accepté le tout premier contact où l'enregistrement d'écran est activé.
L'image suivante montre **Amazon.Connect.Client. RecordingSession**dans le Gestionnaire des tâches.
![\[Client Amazon Connect. RecordingSession dans le Gestionnaire des tâches.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/taskmanager.png)
##### Pour vérifier que l’application fonctionne correctement et crée des fichiers journaux :
1. Accédez au répertoire suivant : `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs`
1. Ouvrez les fichiers journaux présents dans le répertoire.
1. En cas d’installation réussie, les fichiers journaux contiennent la ligne suivante : `Checking that services are still running, result : true`
1. Accédez au répertoire suivant : `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs`
1. Ouvrez les fichiers journaux présents dans le répertoire.
1. En cas d’installation réussie, les fichiers journaux contiennent la ligne suivante : `Session initiation completed with result: True`
#### Instructions relatives à la spécification de votre liste d’autorisation de domaines Amazon Connect
Veillez à respecter les instructions suivantes lorsque vous entrez des domaines dans la case **Domaines Connect autorisés**. Sinon, l’installation échoue.
+ Format : domaines Amazon Connect séparés par des virgules
+ Caractères valides pour les domaines Amazon Connect : uniquement les caractères A-Z, a-z, 0-9, le tiret (-) et le point (.)
+ Les préfixes de protocole tels que https:// ou http:// ne sont pas obligatoires.
+ Limites:
+ 500 entrées de domaine maximum
+ 256 caractères maximum par entrée de domaine
+ 128 000 caractères maximum pour l’entrée totale
Vous trouverez ci-dessous des exemples de spécification de domaine.
##### Correct
+ domain1.my.connect.aws,domain2.my.connect.aws
+ ddomain-1.my.connect.aws, 1-domain.my.connect.aws
+ domain-12.my.connect.aws
##### Incorrect
+ \$1123domain.foo
+ domain:2.foo
+ \$1domain.my.connect.aws
+ https://domain1.my.connect.aws
+ \$1.my.connect.aws
## Système d’exploitation Chrome
La fonctionnalité d’enregistrement d’écran Amazon Connect sur ChromeOS nécessite deux composants :
+ Application Web isolée
+ Extension de navigateur Google Chrome
L’installation de ces composants sur les appareils d’agent Chrome peut être effectuée via la console d’administration Google Enterprise. Les informations URLs pour configurer l'installation de l'application Web isolée et de l'extension de navigateur Chrome sont fournies ci-dessous et peuvent être configurées pour une mise à jour automatique via le fichier JSON de configuration du manifeste Web.
### Emplacement du téléchargement et instructions d’installation
Effectuez les étapes suivantes dans la console d’administration Google Enterprise. Appliquez la politique à tous les appareils d’agent sur lesquels la fonctionnalité d’enregistrement d’écran doit être activée.
#### Installation de l’application Web isolée
+ ID du bundle Web : `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`
+ URL du manifeste de mise à jour : `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update_manifest.json`
**Pour installer une application Web isolée**
1. Accédez au [portail d'administration Google](https://admin.google.com) (https://admin.google.com) et connectez-vous à l'aide de vos identifiants d'administrateur Google Enterprise.
1. Sélectionnez **Ajouter une application Web isolée**.
1. Copiez et collez les détails suivants, puis choisissez **Enregistrer** :
+ ID du bundle Web : `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`
+ Mettre à jour l'URL du manifeste : https://screenrecording.connect. aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update\$1manifest.json
L’image suivante montre un exemple de boîte de dialogue **Ajouter une application Web isolée** qui est terminée.
![\[Une boîte de dialogue Ajouter une application Web isolée est terminée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/addisolatedwebapp.png)
1. Configurez **Politique d’installation** sur `Force Install + Pin to ChromeOS Taskbar` et remplacez la valeur de **Lancer lors de la connexion** par `Force Launch and Prevent Closing` pour garantir que l’application Web isolée démarre automatiquement lorsqu’un ordinateur est connecté et redémarre.
![\[Les sections Politique d’installation et Lancer lors de la connexion.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/installationpolicy.png)
1. Configurez **Configuration gérée** pour ajouter à la liste d’autorisation vos domaines Amazon Connect autorisés à lancer un enregistrement d’écran sur les machines d’agent. L’image suivante montre un exemple de **configuration gérée**.
![\[La section Configuration gérée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/managedconfiguration.png)
+ Le nom de la clé DOIT être `allowListedDomain`. Les noms de domaine ne doivent pas inclure de chemins, de chaînes de requête ni de barres obliques (/).
+ Remplacez `your-instance-alias-*` par votre réel alias d’instance Amazon Connect.
```
{
"allowListedDomain": [
"https://your-instance-alias-1.my.connect.aws",
"https://your-instance-alias-2.my.connect.aws"]
}
```
1. Procédez comme suit pour configurer l’application Web isolée afin d’autoriser les sockets directs, l’enregistrement d’écran et les autorisations de gestion des fenêtres :
+ Accédez à **Appareils**, **Chrome**, **Fonctionnalités Web**, puis à **Ajouter l’origine**.
+ Entrez `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`, puis choisissez **Enregistrer**.
L’image suivante montre où se trouvent les options Appareils, Chrome et Fonctionnalités Web dans le menu de navigation de gauche de Chrome.
![\[Le menu de navigation de gauche dans le système d’exploitation Chrome.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/allorigins.png)
L’image suivante montre l’emplacement des fonctionnalités **Sockets directs**, **Enregistrement d’écran** et **Gestion des fenêtres** sur la page des fonctionnalités Web.
![\[L’emplacement des fonctionnalités Sockets directs, Enregistrement d’écran et Gestion des fenêtres de la page des fonctionnalités Web.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/directsockets.png)
#### Installation de l’extension de navigateur Google Chrome
+ ID d’extension : cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod
+ URL personnalisée : `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml`
**Pour installer l’extension de navigateur Google Chrome**
1. Accédez à **Ajouter une application ou une extension Chrome par ID**, comme indiqué dans l’image suivante.
![\[L’option Ajouter une application ou une extension Chrome par ID dans le menu de navigation de gauche.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/appandextensions.png)
1. Dans la section **Ajouter une application ou une extension Chrome par ID**, choisissez **À partir d’une URL personnalisée** et entrez les informations suivantes :
+ ID d’extension : `cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod`
+ URL personnalisée : `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml`
![\[La boîte de dialogue Ajouter une application ou une extension Chrome par ID, l’option À partir d’une URL personnalisée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/chromeapp.png)
1. Configurez **Politique d’installation** sur **Forcer l’installation**, puis choisissez **Enregistrer**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[L’option Politique d’installation est définie sur Forcer l’installation.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/forceinstall.png)
# Exigences système et réseau pour l’enregistrement d’écran dans Amazon Connect
Cette rubrique décrit les exigences système pour utiliser l’enregistrement d’écran et décrit le flux de données détaillé utilisé pour chaque plateforme.
## Configuration système requise
Voici les exigences système minimum pour que les appareils d’agent puissent effectuer l’enregistrement d’écran. Vous devez prendre en compte davantage de mémoire, de bande passante et de CPU pour le système d’exploitation et pour tout autre élément s’exécutant sur l’appareil afin d’éviter une contention de ressources.
+ Processeur : 2.0 GHz (4 cœurs ou 4 vCPU recommandés)
+ Mémoire : 4 Go
+ Réseau : 600 K/bits
### Systèmes d’exploitation pris en charge
+ Windows 10 et 11 64 bits basés sur l’architecture x86-64
+ ChromeOS version 140 ou ultérieure inscrit dans un domaine Google Enterprise
**Note**
Lorsque la configuration multisession Windows est activée pour permettre à plusieurs agents d’utiliser un seul hôte Windows, assurez-vous que le poste de travail de l’agent dispose de la disponibilité des ressources recommandée pour chaque session simultanée.
## Exigences réseau
+ **Port utilisé pour l’enregistrement d’écran** : l’application client Amazon Connect communique avec le CCP via un websocket local sur le port 5431 (Windows) et 25431 (ChromeOS).
+ **URLs à ajouter à votre liste d'autorisations de pare-feu** : pour garantir une fonctionnalité d'enregistrement d'écran fluide, ajoutez les modèles d'URL suivants à votre liste d'autorisation :
+ Depuis CCP : `connect-recording-staging-*.s3.dualstack.your-region-name.amazonaws.com`. Si vous préférez ne pas utiliser de caractères génériques, la liste des points de terminaison est disponible sur https://screenrecording.connect. aws/config/connect- recording-endpoint-allowlist .json. Cette liste peut être mise à jour dans le futur. Reportez-vous `createDate` en haut du fichier pour vérifier les mises à jour.
+ Depuis l’application cliente d’enregistrement d’écran : `https://your-connect-instance-alias.my.connect.aws/taps/client/auth`
+ **Diagramme de séquence** : le diagramme de séquence suivant montre les appels réseau entre les différents composants impliqués dans l’enregistrement d’écran.
![\[Un diagramme de séquence montre les appels réseau entre les différents composants impliqués dans l’enregistrement d’écran.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/sequence-diagram.png)
+ Sous Windows, le client Amazon Connect est la combinaison du processus d'arrière-plan Amazon.Connect.Client.Service et d'Amazon.Connect.Client. RecordingSession.
+ Dans ChromeOS, le client Amazon Connect est la combinaison d’une application Web isolée et d’une extension de navigateur.
# Activation de l’enregistrement d’écran pour votre instance Amazon Connect
Cette rubrique décrit les étapes pour activer l’enregistrement d’écran pour votre instance Amazon Connect, télécharger et installer l’application cliente Amazon Connect et effectuer les principales étapes de configuration.
**Topics**
+ [Étape 1 : activer l’enregistrement d’écran pour l’instance](#install-sr-step1)
+ [Étape 2 : télécharger et installer l’application client Amazon Connect](#install-sr-step2)
+ [Étape 3 : configurer le bloc Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](#configure-recording-block)
+ [Conseils de configuration](#tips-sr)
## Étape 1 : activer l’enregistrement d’écran pour l’instance
**Important**
Si votre instance Amazon Connect a été créée avant octobre 2018 et si vous ne disposez d’aucun rôle lié à un service configuré, suivez les étapes dans [Utiliser les rôles liés au service](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html#migrate-slr) pour effectuer la migration vers le rôle lié à un service Amazon Connect.
Les étapes dans cette section expliquent comment mettre à jour les paramètres de votre instance pour activer l’enregistrement d’écran, et comment chiffrer les artefacts d’enregistrement.
1. Ouvrez la console Amazon Connect à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Choisissez votre alias d’instance.
1. Dans le volet de navigation, choisissez **Stockage de données**, faites défiler l’écran vers le bas jusqu’à **Enregistrements d’écran**, puis choisissez **Modifier**, comme indiqué dans l’image suivante.
![\[La section Enregistrements d’écran de la page Stockage de données.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/console-screenrecordings.png)
1. Choisissez **Activer l’enregistrement d’écran**, puis choisissez **Créer un compartiment S3 (recommandé)** ou **Sélectionner un compartiment S3 existant**.
1. Si vous avez choisi **Créer un compartiment Amazon S3 (recommandé)**, entrez un nom dans le champ **Nom**. Si vous avez choisi d’utiliser un compartiment existant, sélectionnez-le dans la liste **Nom**.
1. (Facultatif) Pour chiffrer les artefacts d’enregistrement dans votre compartiment Amazon S3, sélectionnez **Activer le chiffrement**, puis choisissez une clé KMS.
**Note**
Lorsque vous activez le chiffrement, Amazon Connect utilise la clé KMS pour chiffrer toutes les données d’enregistrement intermédiaires pendant que le service les traite.
1. Lorsque vous avez terminé, choisissez **Save (Sauvegarder)**.
Pour en savoir plus sur les paramètres d’instance, consultez [Configuration des paramètres de votre instance Amazon Connect](update-instance-settings.md).
## Étape 2 : Téléchargez et installez l'application Amazon Connect client
Suivez les instructions dans [Amazon Connect Application cliente](amazon-connect-client-app.md) pour télécharger et installer l’application cliente Amazon Connect pour votre système d’exploitation.
## Étape 3 : configurer le bloc Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique
+ Ajoutez un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) immédiatement après le point d’entrée dans le flux. Ajoutez le bloc à chaque flux que vous souhaitez activer pour l’enregistrement d’écran.
+ L’image suivante montre la page de propriétés du bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md). Dans la section **Enregistrement d’écran**, choisissez **Activé**.
![\[Le bloc Définir le comportement d’enregistrement, la section Enregistrement d’écran.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screenrecordingblock.png)
## Conseils de configuration
+ Pour permettre aux superviseurs de rechercher des contacts dotés d’enregistrements d’écran, ajoutez un bloc [Définir des attributs de contact](set-contact-attributes.md) avant **Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique**. Ajoutez un attribut personnalisé appelé quelque chose comme **enregistrement d’écran = true**. Les superviseurs peuvent [effectuer une recherche sur cet attribut personnalisé](search-custom-attributes.md) pour trouver ceux qui ont des enregistrements d’écran.
+ Vous souhaiterez peut-être ajouter un bloc [Distribuer par pourcentage](distribute-by-percentage.md) avant **Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique**. Cela vous permet d’utiliser l’enregistrement d’écran pour certains contacts, mais pas pour tous.
+ Vous souhaiterez peut-être tirer parti de [SuspendContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_SuspendContactRecording.html)et [ResumeContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ResumeContactRecording.html) APIs pour empêcher la capture d'informations sensibles lors de l'enregistrement d'écran.
# Révision des enregistrements d’écran des agents dans l’application cliente Amazon Connect
Utilisez les enregistrements d’écran pour identifier les domaines nécessitant un coaching de l’agent (par exemple, longue durée de traitement d’un contact ou non-respect des processus opérationnels) en observant les actions de l’agent lorsqu’il traite un appel, une conversation instantanée ou un contact d’une tâche.
L’enregistrement d’écran est synchronisé avec l’enregistrement vocal et la transcription de contact, afin que vous puissiez entendre ou lire ce qui est dit en même temps.
**Note**
Les enregistrements d’écran ne sont disponibles que pour les contacts terminés.
**Topics**
+ [Étape 1 : attribuer des autorisations pour vérifier les enregistrements d’écran dans l’application cliente Amazon Connect](#assign-permissions-sr)
+ [Étape 2 : examiner les enregistrements d’écran](#review-sr-2)
+ [Regardez en Picture-in-picture mode](#picture-in-picture)
## Étape 1 : attribuer des autorisations pour vérifier les enregistrements d’écran dans l’application cliente Amazon Connect
Pour permettre aux utilisateurs de consulter les enregistrements d’écran, attribuez l’autorisation de profil de sécurité **Analytique et optimisation** suivante :
+ **Enregistrement d’écran - Accès** : permet à un utilisateur, par exemple un superviseur ou un membre de l’équipe d’assurance qualité, d’accéder aux enregistrements d’écran et de les consulter.
**Important**
L’enregistrement d’écran fusionne la vidéo d’enregistrement d’écran avec le fichier d’enregistrement d’appel non expurgé. Si les utilisateurs sont autorisés à visionner les enregistrements d’écran, ils peuvent écouter l’audio non expurgé.
+ **Enregistrement d’écran – Activer le bouton de téléchargement** : autoriser un utilisateur, tel qu’un superviseur ou un membre de l’équipe d’assurance qualité, à voir un bouton de téléchargement sur la page **Détails sur les contacts** pour télécharger les vidéos d’enregistrement d’écran.
Pour en savoir plus sur l’ajout d’autorisations à un profil de sécurité existant, consultez [Mise à jour de profils de sécurité dans Amazon Connect](update-security-profiles.md).
## Étape 2 : examiner les enregistrements d’écran
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d’utilisateur dont le profil de sécurité inclut l’autorisation **Analytique et optimisation** - **Enregistrement d’écran - Accès**.
Si vous disposez également de l’autorisation **Enregistrement d’écran – Activer le bouton de téléchargement**, vous pouvez voir un bouton sur la page **Détails de contact** qui vous permet de télécharger un enregistrement d’écran et de le visualiser hors ligne.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation**, **Recherche de contacts**.
1. Recherchez le contact que vous souhaitez examiner.
**Astuce**
Si vous avez ajouté un attribut personnalisé aux flux pour indiquer quand l’enregistrement d’écran est activé, vous pouvez [effectuer une recherche par attribut personnalisé](search-custom-attributes.md) pour localiser les enregistrements de contacts dotés d’enregistrements d’écran. Pour plus d’informations, consultez [Conseils de configuration](enable-sr.md#tips-sr).
1. Cliquez ou appuyez sur l’ID du contact pour afficher la page **Détails de contact**.
1. La section **Enregistrement** contient un lecteur vidéo qui affiche l’enregistrement d’écran, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Un enregistrement d’écran.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-show-recording.png)
**Important**
La lecture de l’enregistrement d’écran sur la page **Détails de contact** n’est pas prise en charge dans l’ancien domaine `https://your-instance-alias/awsapps.com`. Nous vous recommandons d’utiliser le domaine `https://your-instance-alias.my.connect.aws/` pour lire des enregistrements d’écran. Pour plus d’informations, consultez [Mise à jour de votre domaine Amazon Connect](update-your-connect-domain.md) dans ce guide.
1. Utilisez les commandes situées sur le côté droit pour zoomer et dézoomer, adapter la vidéo à la fenêtre, télécharger la vidéo, passer en plein écran et jouer. picture-in-picture
![\[Les commandes de zoom avant et arrière.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-zoom.png)
1. Si aucun enregistrement vidéo n’apparaît, vérifiez que le bouton **Afficher l’enregistrement de l’écran** est activé.
Si aucune vidéo n’apparaît, cela signifie que l’enregistrement d’écran n’est peut-être pas encore prêt (c’est-à-dire qu’il n’a pas encore été téléchargé dans le compartiment Amazon S3). Si le problème persiste, contactez [Centre AWS Support](https://console.aws.amazon.com/support/home#/).
## Regardez en Picture-in-picture mode
Vous souhaiterez peut-être déplacer la vidéo ailleurs sur l’écran pendant que vous la regardez. Par exemple, vous pouvez repositionner la vidéo afin de pouvoir lire la transcription. Utilisez **le Picture-in-picture mode Watch in** pour y parvenir.
1. Cliquez sur le picture-in-picture bouton situé sur le côté droit des commandes, comme indiqué dans l'image suivante.
![\[Le bouton PIP sur le côté droit de la page.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-picture-in-picture.png)
1. Choisissez le **X** dans le coin supérieur droit pour faire revenir la fenêtre. L'image suivante montre la vidéo en Picture-in-picture mode et l'emplacement du **X** pour faire revenir la fenêtre.
![\[Le picture-in-picture mode vidéo en cours et l'emplacement du bouton Retour à l'onglet.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-back-tab.png)
# Téléchargez les fichiers journaux de l’application cliente Amazon Connect pour résoudre les problèmes
Lorsque vous ouvrez un ticket AWS Support pour des problèmes liés aux enregistrements d'écran, incluez les fichiers journaux de l'application Amazon Connect client et du travailleur partagé depuis le poste de travail de l'agent.
## Amazon Connect Fichiers journaux des applications clientes (Windows)
Sur le bureau de l’agent, accédez à :
+ `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs`
**Ce fichier contient les journaux, y compris la connexion Websocket entre le navigateur et l'application cliente, et une autre connexion Websocket entre **Amazon.Connect.Client et Amazon.Connect.** RecordingSession**.
+ `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs`
Ce fichier contient les journaux des activités d’enregistrement d’écran. (Non applicable pour la version 1.x.)
## Journaux des applications de travail partagées (Windows et ChromeOS)
Ouvrez votre CCP. Il doit être ouvert pour que vous puissiez voir le travailleur **ClientAppInterface**partagé.
### Chrome
1. Ouvrez un navigateur Chrome. Pour le type d’URL `chrome://inspect/#workers`.
1. Dans la section **Travailleurs partagés**, recherchez le travailleur partagé nommé **ClientAppInterface**.
1. Choisissez **Inspecter** pour ouvrir une DevTools instance.
1. Choisissez l’onglet **Console**, cliquez avec le bouton droit sur le fichier journal, puis sélectionnez **Enregistrer sous...** pour enregistrer le fichier journal dans un fichier local.
### Firefox
1. Ouvrez un navigateur Firefox. Pour le type d’URL `about:debugging#workers`.
1. Dans la section **Travailleurs partagés**, choisissez **Inspect** for**/connect/ccp-naws/static/client-app-interface.js**.
1. Cliquez avec le bouton droit sur l’onglet **Console** et sélectionnez **Enregistrer tous les messages dans un fichier** pour enregistrer le vidage de journal dans un fichier local.
### Edge (Chromium)
1. Ouvrez un navigateur Chrome. Pour le type d’URL `edge://inspect/#workers`.
1. Dans la section **Travailleurs partagés**, recherchez le travailleur partagé nommé **ClientAppInterface**.
1. Choisissez **Inspecter** pour ouvrir une DevTools instance.
1. Choisissez l’onglet **Console**, cliquez avec le bouton droit sur le fichier journal, puis sélectionnez **Enregistrer sous...** pour enregistrer le fichier journal dans un fichier local.
# Utilisez les EventBridge événements Amazon pour suivre l'état de l'enregistrement d'écran
Avec Amazon EventBridge, vous pouvez consulter l'état des [enregistrements d'écran des agents](agent-screen-recording.md) en temps quasi réel. L'événement associé à chaque enregistrement d'écran d'agent inclut le success/failure statut, les codes d'erreur avec descriptions, l'emplacement de l'enregistrement, la taille de l'enregistrement, la version du client installé et les heures de début et de fin de l'enregistrement d'écran.
Vous pouvez intégrer d'autres AWS services pour obtenir des informations analytiques ou de surveillance sur les enregistrements d'écran des agents :
+ Requête avec [Amazon CloudWatch Log Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)
+ Recevez des alertes en temps quasi réel dans un tableau de bord [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/)
+ Créez des rapports agrégés en dehors d'Amazon Connect
+ Connectez vos autres solutions de pipeline de données personnalisées à Amazon EventBridge
**Topics**
+ [Formats de charge utile des EventBridge événements Amazon](#eventbridge-payload-formats)
+ [Créez une règle correspondant aux EventBridge événements Amazon](#create-eventbridge-rule)
+ [Configurer la cible de la EventBridge règle Amazon créée](#configure-eventbridge-target)
## Formats de charge utile des EventBridge événements Amazon
### Événement avec statut d'enregistrement d'écran - INITIÉ
Cet événement est émis lorsqu'un contact est accepté par l'agent, c'est-à-dire avant le début de l'enregistrement, pour chaque contact pour lequel l'enregistrement d'écran de l'agent est activé.
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "INITIATED",
"eventDeduplicationId": "unique_uuid",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
}
}
}
```
### Événement avec statut d'enregistrement d'écran - TERMINÉ
Cet événement est émis lorsque l'enregistrement d'écran se termine sur le poste de travail de l'agent. Cela ne signifie pas que l'enregistrement d'écran a été correctement chargé dans votre compartiment Amazon S3.
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "COMPLETED",
"eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
},
"recordingInfo": {
"startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"endTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
}
}
}
```
### Événement avec statut d'enregistrement d'écran - PUBLIÉ
Cet événement est émis lorsque l'enregistrement d'écran est correctement chargé dans votre compartiment Amazon S3. Les détails incluent l'emplacement du compartiment Amazon S3, la taille de l'enregistrement et la durée de l'enregistrement.
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"contactArn",
"instanceArn"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "PUBLISHED",
"eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
},
"recordingInfo": {
"startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"endTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"publishTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"location": "s3://your-bucket-name/object-prefix/object-key",
"durationInMillis": 100000,
"sizeInBytes": 1000000
}
}
}
```
### Événement avec statut d'enregistrement d'écran - ÉCHEC
Cet événement est émis en cas d'échec de l'enregistrement d'écran. Les informations détaillées sur les défaillances sont fournies à titre d'estimation optimale de la cause possible de la défaillance que nous sommes en mesure de détecter.
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/cccccccc-cccc-cccc-cccc-ccccccccccccc",
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "FAILED",
"eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/cccccccc-cccc-cccc-cccc-ccccccccccccc",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
},
"failureInfo": {
"code": "UNKNOWN",
"message": "UNKNOWN",
"source": "Unknown failure"
},
"recordingInfo": {
"startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z"
}
}
}
```
## Créez une règle correspondant aux EventBridge événements Amazon
Pour vous abonner aux EventBridge événements Amazon afin de connaître le statut de l'enregistrement d'écran, vous devez créer une EventBridge règle Amazon correspondant à la source d'événement et au type de détail de l'événement définis. Cela peut être réalisé par le biais de la AWS console ou AWS CDK des bibliothèques.
### Création d'une règle à l'aide de la AWS console
Dans la AWS console, créez une nouvelle règle dans Amazon EventBridge → Bus → Règles.
#### Utiliser le bus d'événements par défaut
![\[La page Créer une règle affiche la sélection par défaut du bus d'événements.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-rule.png)
#### Utiliser un modèle de modèle d'événement
Sélectionnez le modèle d'événement défini dans les listes déroulantes.
![\[La liste déroulante Source de l'événement indiquant aws.connect sélectionnée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-source.png)
![\[Le modèle d'événement indiquant que l'état de l'enregistrement d'écran a changé est sélectionné.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-pattern.png)
Si le type d'événement n'apparaît pas dans la liste déroulante, vous pouvez également créer le même modèle à l'aide du **modèle personnalisé (éditeur JSON)** avec :
```
{
"source": [ "aws.connect" ],
"detailType": [ "Screen Recording Status Changed" ]
}
```
### Créez une règle à l'aide de AWS CDK
Sinon, si vous gérez AWS des ressources avec AWS CDK, voici un exemple d'extrait de TypeScript code pour créer une règle Amazon EventBridge :
```
import { Rule } from 'aws-cdk-lib/aws-events';
const eventBridgeRule = new Rule(this, 'YourEventBridgeRuleLogicalName', {
ruleName: 'your-event-bridge-rule-name',
description: 'your rule description',
eventPattern: {
source: [ "aws.connect" ],
detailType: [ "Screen Recording Status Changed" ]
}
});
```
## Configurer la cible de la EventBridge règle Amazon créée
Amazon EventBridge prend en charge un certain nombre de AWS services en tant que cibles. En fonction de vos besoins, il est possible de créer votre propre pipeline de traitement des événements avec d'autres AWS services. Vous pouvez définir jusqu’à cinq cibles pour chaque règle. Pour plus d'informations, consultez les [ EventBridge cibles Amazon](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-targets.html) dans le *guide de EventBridge l'utilisateur Amazon*.
### Groupe de CloudWatch logs Amazon comme exemple de cible
L'exemple suivant utilise un [groupe de CloudWatch logs Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html) comme cible.
![\[La configuration cible indiquant le groupe de CloudWatch journaux sélectionné.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-target-cwl.png)
Dans AWS CDK le code, créez la ressource et ajoutez-la à la EventBridge règle Amazon :
```
import { LogGroup, RetentionDays } from "aws-cdk-lib/aws-logs";
import { CloudWatchLogGroup } from 'aws-cdk-lib/aws-events-targets';
const logGroup = new LogGroup(this, 'YourLogGroupLogicalName', {
logGroupName: '"/aws/events/your-log-group-name',
retention: RetentionDays.ONE_YEAR
});
eventBridgeRule.addTarget(new CloudWatchLogGroup((logGroup)));
```
#### Exemple de requêtes Amazon CloudWatch Log Insights
À l'aide du langage de requête Amazon CloudWatch Insights, voici quelques exemples de requêtes :
+ **Exemple de requête sur le taux de réussite**
```
fields @timestamp, @message, detail
| stats sum(detail.recordingStatus= "PUBLISHED") as Count_Success,
sum(detail.recordingStatus= "INITIATED") as Count_Total,
Count_Success / Count_Total as Success_Ratio
```
+ **Exemple de requête pour obtenir le décompte de chaque statut d'enregistrement**
```
fields @timestamp, @message, detail
| stats count(*) as Count group by detail.recordingStatus as recordingStatus
```
+ **Exemple de requête sur les contacts défaillants avec les codes d'erreur les plus courants**
```
fields @timestamp, @message, detail
| filter detail.recordingStatus = "FAILED"
| stats count(*) as Count group by detail.failureInfo.code as FailureCode
| sort by Count desc
```
+ **Exemple de requête sur les agents ayant le plus de contacts ratés**
```
fields @timestamp, @message, detail
| filter detail.recordingStatus = "FAILED"
| stats count(*) as Count group by detail.agentArn as AgentArn
| sort by Count desc
```
# Questions fréquemment posées sur les fonctionnalités d’enregistrement d’écran d’Amazon Connect
Cette rubrique fournit des questions fréquemment posées sur l’utilisation des fonctionnalités d’enregistrement d’écran d’Amazon Connect.
**Topics**
+ [Spécifications de la caméra](#faq-sr-general)
+ [Configuration](#faq-sr-configuration)
+ [Performance](#faq-sr-performance)
## Spécifications de la caméra
+ **Quel est le format de fichier des enregistrements d’écran ?**
Les fichiers d'enregistrement d'écran sont enregistrés au MP4 format.
+ **Quels sont Amazon Connect les canaux pris en charge ?**
Vous pouvez générer des enregistrements d’écran pour les contacts vocaux, de chat et de tâches.
+ **Est-ce que vous capturez l’intégralité de l’écran ?**
Oui, le service Amazon Connect client enregistre toutes les applications ouvertes sur le moniteur de l'agent, jusqu'à trois moniteurs.
+ **L’enregistrement d’écran prend-il en charge les sessions utilisateur simultanées sous Windows à l’aide d’environnements d’Infrastructure de bureau virtuel (VDI) ?**
Oui, l’enregistrement d’écran prend en charge des sessions utilisateur simultanées sur Windows lorsque l’application cliente Amazon Connect version 2.0.0 ou ultérieure est utilisée.
+ **Où sont stockés les fichiers d’enregistrement d’écran dans mon compte AWS ?**
Les enregistrements d’écran sont envoyés dans le compartiment Amazon S3 et chiffrés à l’aide de la clé KMS que vous spécifiez. Cela est similaire à la façon dont les enregistrements d’appels sont stockés et chiffrés.
+ **Comment puis-je être averti lorsqu’il existe une nouvelle version de l’application client ?**
+ Pour Windows, pour être averti en cas de mise à jour de l’application cliente Amazon Connect , nous vous recommandons de vous abonner au flux RSS de ce guide de l’administrateur. Choisissez le lien **RSS** qui apparaît sous le titre de cette page (il se trouve à côté du lien PDF).
+ Pour ChromeOS, l’application Web isolée et l’extension Chrome sont hébergées et gérées par Amazon Connect. Ils sont automatiquement mis à jour à mesure que de nouvelles versions sont publiées.
+ **Puis-je opter uniquement pour l’enregistrement d’écran et non pour l’enregistrement d’appels ? **
Oui, vous pouvez activer l’enregistrement d’écran sans enregistrer d’appel pour un appel vocal.
+ **Comment puis-je rechercher l’emplacement de l’enregistrement d’écran sur Amazon S3 ? **
Vous pouvez trouver l’emplacement de l’enregistrement d’écran dans la section [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) de l’enregistrement de contact. Voir le champ **Emplacement**.
+ **Comment activer l’enregistrement d’écran pour un pourcentage de mes contacts ?**
Vous pouvez utiliser le bloc [Distribuer par pourcentage](distribute-by-percentage.md) dans le flux pour activer un pourcentage de contacts pour l’enregistrement d’écran.
+ **L’enregistrement d’écran est-il conforme à la norme PCI ?**
Amazon Connect, y compris la fonctionnalité d’enregistrement d’écran, est compatible avec la norme de sécurité des données de l’industrie des cartes de paiement (PCI DSS). Cependant, il vous incombe de déterminer si votre implémentation spécifique répond à vos exigences de conformité.
**Important**
Lors d’un appel vidéo ou d’une session de partage d’écran, les agents peuvent voir la vidéo ou le partage d’écran du client même lorsque le client est en attente. Il revient au client de traiter les données d’identification personnelle (PII) en conséquence. Si vous souhaitez modifier ce comportement, vous pouvez créer un CCP personnalisé et un widget de communication. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Intégration des appels intégrés, Web et vidéo de manière native dans votre application mobile](config-com-widget2.md).
+ **L’enregistrement d’écran fonctionne-t-il avec les bureaux personnalisés du CCP et de l’agent ? **
L’enregistrement d’écran est conçu pour fonctionner avec un CCP et un espace de travail d’agent personnalisés créés avec la [bibliothèque Amazon Connect Streams JS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams). Nous vous recommandons de tester la solution personnalisée avant de déployer l’enregistrement d’écran en production.
+ **Puis-je utiliser l’enregistrement d’écran n’importe où dans le monde ?**
L'enregistrement d'écran est disponible dans toutes AWS GovCloud (US) les régions AWS commerciales où Amazon Connect est disponible. Cependant, l’utilisation de l’enregistrement d’écran peut être soumise au respect de la vie privée et à d’autres lois. Consultez l’équipe de conformité avant d’activer cette fonctionnalité pour les agents.
L'utilisation de l'enregistrement d'écran dans AWS GovCloud l'ouest des États-Unis nécessite la version 2.0.3 ou ultérieure du client.
+ **Les agents sont-ils alertés lorsque l’enregistrement d’écran est activé pour un contact ?**
Par défaut, Amazon Connect ne propose pas de fonctionnalité de notification. Toutefois, vous pouvez utiliser la [bibliothèque Amazon Connect Streams JS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/cheat-sheet.md) pour créer une notification ou un autre indicateur visuel sur le bureau d’un agent afin de signaler que l’enregistrement d’écran est en cours d’utilisation.
+ **Que se passe-t-il si un agent ferme le navigateur pendant un contact ou immédiatement après la fin d’un contact ?**
Si le navigateur est fermé au début du contact avant que les données de capture d’écran puissent être téléchargées sur Amazon Connect, l’enregistrement d’écran final risque de ne pas être publié. Si le navigateur est fermé immédiatement après la fin d’un contact, mais avant que les données de capture d’écran finales puissent être téléchargées, l’enregistrement d’écran est publié lors de la prochaine connexion de l’agent à CCP.
+ **L’enregistrement d’écran s’arrête-t-il lorsqu’un agent met un client en attente ?**
Non, l’enregistrement d’écran poursuit l’enregistrement lorsqu’un agent met un client en attente.
+ **L’enregistrement d’écran est-il pris en charge lorsque les agents sont connectés à plusieurs instances CCP ?**
Non, l’enregistrement d’écran n’est pas pris en charge lorsque les agents sont connectés simultanément à plusieurs instances CCP dans le même navigateur ou dans des navigateurs différents. Dans ces cas, vous pouvez constater un comportement incohérent avec les enregistrements d’écran.
## Configuration
+ **Puis-je opter uniquement pour l’enregistrement d’écran et non pour l’enregistrement d’appels ?**
Oui, vous pouvez activer l’enregistrement d’écran sans enregistrer d’appel pour un appel vocal. Pour ce faire, désactivez l’enregistrement vocal dans le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) tout en maintenant l’enregistrement d’écran activé.
+ **Comment puis-je rechercher l’emplacement de l’enregistrement d’écran sur Amazon S3 ?**
Vous pouvez trouver l’emplacement de l’enregistrement d’écran dans la section [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) de l’enregistrement de contact. Voir le champ **Emplacement**.
+ **Comment activer l’enregistrement d’écran pour un pourcentage de mes contacts ?**
Vous pouvez utiliser le bloc [Distribuer par pourcentage](distribute-by-percentage.md) dans le flux pour activer un pourcentage de contacts pour l’enregistrement d’écran.
+ **Quelle est la taille moyenne d’un fichier d’enregistrement d’écran par minute dans S3 ?**
La taille moyenne de l’enregistrement d’écran est de 1,5 Mo/minute. Cette taille peut varier en fonction de facteurs tels que l’encodage vidéo, etc.
+ **Quelle est la fréquence d’images pour l’enregistrement d’écran et est-elle configurable ?**
L’écran est enregistré à 5 images par seconde, ce qui n’est pas configurable.
+ **Quel codec est utilisé pour l’enregistrement d’écran ?**
L’enregistrement d’écran utilise le codec OpenH264.
+ **Existe-t-il un moyen de choisir quel fichier audio (expurgé ou non expurgé) sera utilisé pour l’enregistrement d’écran ?**
Non, aujourd’hui, seul le fichier audio non expurgé est utilisé pour l’enregistrement d’écran.
+ **Existe-t-il une limite de service pour l’enregistrement d’écran ?**
Non, il n’y a pas de limite de service ni de quota pour le service d’enregistrement d’écran.
+ **Y a-t-il une durée maximale pour l’enregistrement d’écran ?**
Non, la solution d’enregistrement d’écran n’impose aucune durée maximale pour un enregistrement.
+ **Combien de moniteurs d’agents peuvent être enregistrés ?**
L’enregistrement d’écran peut enregistrer jusqu’à 3 écrans/moniteurs.
+ **Puis-je configurer mon compartiment S3 de stockage call/screen d'enregistrement pour activer le chiffrement au niveau du compartiment avec une clé KMS différente de la clé KMS utilisée dans le cadre de la configuration du stockage des données d'instance ?**
Non, la même clé doit être utilisée au niveau du compartiment et également dans le cadre de la configuration du stockage des données d’instance.
## Performance
+ **Quelles sont les exigences en bande passante pour l’enregistrement d’écran ?**
Nous recommandons 500 kbit/s par contact simultané lorsque l’enregistrement d’écran est activé.
+ **Pourquoi est-ce que je constate une augmentation de l’utilisation du processeur après l’installation de l’application cliente d’enregistrement d’écran sur mon ordinateur Windows ?**
En général, l’enregistrement d’écran est une application gourmande en processeur et une augmentation de l’utilisation du processeur est donc attendue. Nous vous recommandons de vous assurer de fournir des ressources suffisantes, comme indiqué dans le document [Configuration système requise](sr-system-req.md#sr-requirements), afin d’éviter tout problème de contention des ressources.
# Recherche de contacts terminés et en cours dans Amazon Connect
**Note**
Avis de fin de support : le 20 mai 2026, le support d'Amazon Connect Voice ID AWS prendra fin. Après le 20 mai 2026, vous ne pourrez plus accéder à Voice ID sur la console Amazon Connect, accéder aux fonctionnalités Voice ID sur le site Web d' Amazon Connect administration ou sur le panneau de configuration des contacts, ni accéder aux ressources d'identification vocale. Pour plus d’informations, consultez [Fin de la prise en charge d’Amazon Connect Voice ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazonconnect-voiceid-end-of-support.html).
Cette rubrique s'adresse aux administrateurs et aux responsables de centres de contact qui doivent rechercher des contacts à l'aide du site Web Amazon Connect d'administration. Pour les APIs informations utilisées pour rechercher des contacts par programmation, voir. [APIs pour rechercher des contacts](#apis-search-contacts)
**Topics**
+ [Points importants à connaître](#important-contact-search)
+ [Principales fonctionnalités de recherche](#key-search-features)
+ [Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées](#required-permissions-search-contacts)
+ [Comment rechercher un contact](#how-to-search-contacts)
+ [Champs supplémentaires : ajoutez des colonnes aux résultats de recherche](#additional-fields)
+ [Téléchargement des résultats de recherche](#download-search-results)
+ [APIs pour rechercher des contacts](#apis-search-contacts)
+ [Recherche de contacts en cours dans Amazon Connect](search-in-progress-contacts.md)
+ [Recherche de contacts dans Amazon Connect à l’aide d’attributs de contact personnalisés ou d’attributs de segments de contact](search-custom-attributes.md)
## Points importants à connaître
+ Vous pouvez rechercher des contacts jusqu'à deux ans en arrière.
+ Vous pouvez rechercher à la fois les contacts terminés et les contacts en cours. Pour les contacts gérés par des agents, un contact n'est marqué comme terminé qu'une fois que l'agent a terminé After Contact Work (ACW).
+ La possibilité de rechercher des contacts en cours varie selon le canal (voir [Modèle de données d'événements de contact](contact-events.md#contact-events-data-model) à titre de référence) :
+ **Voix**
+ Vous pouvez rechercher les rappels en attente en cours une fois qu'ils ont été mis en file d'attente, connectés à un agent ou déconnectés.
+ Pour les autres contacts vocaux, vous ne pouvez les rechercher qu'une fois qu'ils sont connectés à un agent ou qu'ils ont été déconnectés. **Les contacts vocaux en cours d'attente (à l'exception des rappels) ne sont pas affichés sur la page de recherche de contacts.**
+ **Chat** : vous pouvez rechercher des contacts une fois qu’ils sont connectés au système, mis en file d’attente, mis en relation avec un agent ou déconnectés.
+ **Tâches** et **E-mail** : vous pouvez rechercher toutes les tâches en cours une fois qu’elles ont été lancées.
+ Les résultats de la recherche pour une requête donnée sont limités aux 10 000 premiers résultats renvoyés.
+ Vous ne pouvez pas rechercher plusieurs contacts IDs en même temps.
## Principales fonctionnalités de recherche
+ [Recherche par attributs de contact personnalisés](search-custom-attributes.md) (attributs définis par l'utilisateur).
+ [Recherchez les contacts en cours](search-in-progress-contacts.md) ou terminés à l'aide du filtre **Statut du contact**.
+ Recherchez sur une plage de temps allant jusqu'à 8 semaines. Dans le filtre de plage de temps, vous pouvez spécifier le **Type d'horodatage**. Vous pouvez ainsi spécifier la plage de temps. Vous pouvez choisir entre un horodatage initié, un horodatage connecté à un agent, un horodatage déconnecté ou un horodatage programmé.
**Important**
Le filtre de plage de temps sur la recherche de contacts a le type d'horodatage défini par défaut sur « Initié ». Avant l’introduction de la sélection du type d’horodatage, le type d’horodatage utilisé par le filtre Plage de temps était « Déconnecté ».
Les recherches enregistrées sur la recherche de contacts créées avant le lancement de la fonctionnalité de recherche de contacts en cours (lancée en septembre 2023) ont été mises à jour avec les filtres Statut du contact = « Terminé » et le type d'horodatage = « Déconnecté ». Ces sélections étaient implicites avant le lancement des contacts en cours.
+ Filtres à sélection multiple pour les noms des agents, les files d’attente de contacts et le nom du flux initial du contact.
+ Filtre pour la hiérarchie des agents. Vous pouvez appliquer progressivement des filtres pour explorer en détail les niveaux hiérarchiques des agents.
**Note**
Lorsque vous sélectionnez plusieurs valeurs à n’importe quel niveau hiérarchique, vous ne pouvez pas filtrer les niveaux hiérarchiques suivants.
+ Filtrez les contacts par canal et par sous-type de canal (SMS, par exemple).
+ Utilisez un filtre pour rechercher des contacts par e-mail en fonction de l’adresse (À, De et CC) et de l’objet de l’a-mail. La recherche en fonction de l’objet d’un e-mail n’est pas sensible à la casse. En outre, la recherche d’un sous-ensemble de mots dans l’objet d’un e-mail fournit des résultats de recherche. Par exemple, si vous saisissez **demande**, Amazon Connect renvoie des e-mails dont l’objet est **Demande client**.
+ Filtres pour l'[analyse des conversations](analyze-conversations.md). Vous pouvez rechercher des contacts pour lesquels l'analyse conversationnelle est activée. Par exemple, analyse **conversationnelle : l'interaction voix-agent renvoie les contacts dont l'interaction** avec l'agent a été analysée par l'analyse conversationnelle. Vous pouvez le faire [search for Contact categories](search-conversations.md#contact-category-search)en spécifiant le nom complet de la catégorie. Choisissez d'effectuer une recherche en utilisant **Faire correspondre à n'importe lequel**, **Faire correspondre à tous** ou **Ne faire correspondre à aucun**. Par exemple, vous pouvez rechercher des contacts correspondant à la fois à la « catégorie A » et à la « catégorie B », ou à l'une des deux catégories.
Vous pouvez consulter la liste complète des filtres [here](search-conversations.md)d'analyse conversationnelle. Vous ne pouvez appliquer ces filtres que si votre organisation a activé Contact Lens.
Dans la liste déroulante **Ajouter un filtre**, les filtres Contact Lens sont accompagnés de **CL**. Vous ne pouvez appliquer ces filtres que si votre organisation a activé Contact Lens.
![\[La page de recherche de contacts, la section des filtres, le menu déroulant des filtres.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-1.png)
Si vous souhaitez supprimer les filtres Contact Lens de la liste déroulante d’un utilisateur, supprimez les autorisations suivantes de son profil de sécurité :
+ **Rechercher des contacts par conversation** : cela permet de contrôler l'accès aux scores de sentiment, au temps de non-conversation et aux recherches par catégories.
+ **Rechercher des contacts par mots-clés** : cela permet de contrôler l'accès à la recherche par mots-clés.
+ **Analytique conversationnelle de Contact Lens** : sur la page **Détails de contact**, cette autorisation affiche des graphiques qui résument l’analytique conversationnelle.
+ Filtres pour enregistrements. À l'aide du filtre **d'enregistrement**, vous pouvez filtrer les contacts avec un enregistrement d'écran (vidéo) ou audio (voix).
+ Filtre pour région active. Recherchez les contacts en fonction de la région AWS dans laquelle ils ont été traités. Ce filtre est disponible pour les instances Amazon Connect utilisant la résilience globale, où les contacts peuvent être gérés dans une région AWS différente de celle à laquelle vous êtes connecté.
**Important**
Certaines fonctionnalités d'Amazon Connect peuvent ne pas être disponibles lors de l'accès aux données de contact entre régions. Pour plus de détails, reportez-vous au[Configuration d’Amazon Connect Global Resiliency](setup-connect-global-resiliency.md).
+ Filtres pour [ID vocal](voice-id.md). Vous pouvez rechercher le statut d'authentification par ID vocal et de détection des fraudes des contacts, si votre organisation a activé ID vocal. Pour accéder à cette fonctionnalité, dans le profil de sécurité, vous avez besoin de l'autorisation **Analytique et optimisation**, **ID vocal - attributs et recherche** - **Afficher**.
L'image suivante montre les filtres disponibles pour rechercher ID vocal : **Résultat de l'authentification**, **Résultat de la détection des fraudes**, **Actions de locuteur**.
![\[Le menu déroulant des filtres, les filtres pour ID vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/voiceid-search-filters.png)
## Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées
Avant que les utilisateurs puissent rechercher des contacts dans Amazon Connect ou accéder à des informations de contact détaillées, ils doivent disposer du profil de **CallCenterManager**sécurité ou disposer des autorisations **d'analyse et d'optimisation** suivantes :
+ Au moins une des autorisations suivantes est obligatoire pour afficher les contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** :
+ **Recherche de contacts - Afficher** : permet à un utilisateur d'accéder à tous les contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**.
+ **Afficher mes contacts - Afficher** : sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**, permet aux agents d'afficher uniquement les contacts qu'ils ont gérés.
+ **Restreindre l'accès des contacts** (facultatif) : gérez l'accès aux résultats sur la page **Recherche de contacts** en fonction du groupe hiérarchique de l'agent. Par exemple :
+ Les agents auxquels la valeur AgentGroup -1 est attribuée peuvent uniquement consulter les enregistrements des contacts gérés par les agents de ce groupe hiérarchique et de tous les groupes situés en dessous. (S'ils disposent de l'autorisation **Conversations enregistrées**, ils peuvent également consulter les enregistrements et les transcriptions des appels.)
+ Les agents affectés à AgentGroup -2 ne peuvent accéder aux enregistrements de contacts que pour les contacts gérés par leur groupe et pour les groupes situés en dessous d'eux.
+ Les responsables et les autres personnes appartenant à des groupes de niveau supérieur peuvent consulter les enregistrements des contacts gérés par tous les groupes situés en dessous d'eux, tels que AgentGroup -1 et 2.
Pour cette autorisation, **Tout** = **Afficher** puisque **Afficher** est la seule action accordée.
Pour plus d'informations sur les groupes hiérarchiques, consultez [Organisation des agents en équipes et en groupes pour le reporting et l’accès via la création de hiérarchies](agent-hierarchy.md).
**Important**
La suppression d'un niveau hiérarchique rompt le lien vers les contacts existants. Cette action ne peut pas être annulée.
Lorsque vous modifiez le groupe hiérarchique d'un utilisateur, les résultats de la recherche de contacts peuvent mettre quelques minutes à refléter ses nouvelles autorisations.
Le tableau suivant répertorie les autorisations typiques et les contacts qui peuvent être consultés sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/contact-search.html)
**Important**
Nous ne recommandons pas d'attribuer des autorisations selon une autre combinaison que celle indiquée dans la table précédente.
+ **Analytique conversationnelle de Contact Lens** : sur la page **Détails de contact** d’un contact, vous pouvez afficher des graphiques qui résument l’analytique conversationnelle : tendance des sentiments du client, sentiment et temps sans conversation.
+ **Enregistrements d’appels (modifiés) - Accès** : si votre organisation utilise Contact Lens, vous pouvez attribuer cette autorisation afin que les agents n’accèdent qu’aux enregistrements d’appels dont les données sensibles ont été expurgées.
+ **Transcriptions des contacts (modifiées) - Accès** : si votre organisation utilise Contact Lens, vous pouvez attribuer cette autorisation afin que les agents n’accèdent qu’aux transcriptions de contacts dont les données sensibles ont été expurgées.
+ **Enregistrements d’appels (non modifiés) - Accès** : utilisez cette autorisation pour gérer les personnes autorisées à accéder aux enregistrements sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**. Si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser **Restreindre l'accès des contacts** pour vous assurer qu'ils n'ont accès qu'aux informations détaillées relatives aux contacts gérés par leur groupe hiérarchique.
+ **Transcriptions des contacts (non modifiées) - Accès** : utilisez cette autorisation pour gérer les personnes autorisées à consulter les conversations non expurgées par chat et par e-mail, ainsi que les transcriptions vocales non expurgées générées par Contact Lens sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**. Si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser **Restreindre l'accès des contacts** pour vous assurer qu'ils n'ont accès qu'aux informations détaillées relatives aux contacts gérés par leur groupe hiérarchique.
+ **Formulaires d'évaluation - effectuer des évaluations** : permet aux utilisateurs de [rechercher](search-evaluations.md) des évaluations par formulaire d'évaluation, score, date/plage de dernière mise à jour, évaluateur et statut.
+ **ID vocal - attributs et recherche** : si votre organisation utilise ID vocal, les utilisateurs disposant de cette autorisation peuvent rechercher et afficher les résultats d'ID vocal sur la page **Détails de contact**.
+ **Utilisateurs - Afficher** : vous devez disposer de cette autorisation pour utiliser le filtre **Agent** sur la page **Recherche de contacts**.
Par défaut, les profils d'**administrateur** et de **CallCenterManager**sécurité Amazon Connect disposent de ces autorisations.
Pour en savoir plus sur l’ajout d’autorisations à un profil de sécurité existant, consultez [Mise à jour de profils de sécurité dans Amazon Connect](update-security-profiles.md).
## Comment rechercher un contact
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d'utilisateur disposant des [autorisations requises pour accéder aux enregistrements des contacts](#required-permissions-search-contacts).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Utilisez les filtres de la page pour affiner votre recherche. Pour la date, vous pouvez rechercher jusqu'à 8 semaines à la fois.
**Astuce**
Pour voir si une conversation a été enregistrée, vous devez être attribué à un profil disposant des autorisations de **Manager monitor (Surveillance du gestionnaire)**. Si une conversation a été enregistrée, par défaut, le résultat de la recherche l'indiquera avec une icône dans la colonne **Recording (Enregistrement)**. Vous ne verrez pas cette icône si vous n'êtes pas autorisé à consulter les enregistrements.
## Champs supplémentaires : ajoutez des colonnes aux résultats de recherche
Utilisez les options de la section **Champs supplémentaires** pour ajouter des colonnes dans les résultats de recherche. Ces options ne sont pas utilisées pour filtrer la recherche.
Par exemple, si vous souhaitez inclure des colonnes pour **Nom de l'agent** et **Profil de routage** dans le résultat de recherche, choisissez ces colonnes ici.
**Astuce**
L'option **Est transféré** indique si le contact a été transféré vers un numéro externe. Pour la date et l'heure (en heure UTC) auxquelles le transfert a été connecté, consultez `TransferCompletedTimestamp` dans [ContactTraceRecord](ctr-data-model.md#ctr-ContactTraceRecord).
## Téléchargement des résultats de recherche
Vous pouvez télécharger jusqu'à 3 000 résultats de recherche à la fois.
## APIs pour rechercher des contacts
Utilisez ce qui suit APIs pour rechercher des contacts par programmation :
+ [SearchContacts](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_SearchContacts.html)
+ [DescribeContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_DescribeContact.html)
+ [DescribeContactEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_DescribeContactEvaluation.html)
# Recherche de contacts en cours dans Amazon Connect
Pour un contact géré par un agent, un contact est considéré comme **en cours** jusqu'à ce que l'agent ait terminé le travail après contact. Pour un contact jamais géré par un agent, un contact est considéré comme **en cours** jusqu'à ce que le contact soit déconnecté.
**Topics**
+ [Autorisations nécessaires pour rechercher des contacts en cours](#permissions-inprogress)
+ [États de contact pris en charge par la recherche de contacts](#contactstates-inprogress)
+ [Comment rechercher des contacts en cours](#howto-search-inprogress)
+ [Filtrer les contacts en utilisant des types d'horodatage](#filter-by-timestamp)
+ [Affichage des contacts en cours](#view-inprogress-contacts)
+ [Révision des transcriptions en temps réel](#review-realtime-transcripts)
## Autorisations nécessaires pour rechercher des contacts en cours
Les autorisations nécessaires pour rechercher des contacts en cours sont les mêmes que pour rechercher des contacts terminés. Pour plus d’informations, consultez [Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
## États de contact pris en charge par la recherche de contacts
La possibilité de rechercher des contacts en cours varie selon le canal (voir [Modèle de données d'événements de contact](contact-events.md#contact-events-data-model) à titre de référence) :
+ **Voix**
+ Vous pouvez rechercher les rappels en attente en cours une fois qu'ils ont été mis en file d'attente, connectés à un agent ou déconnectés.
+ Pour les autres contacts vocaux, vous ne pouvez les rechercher qu'une fois qu'ils sont connectés à un agent ou qu'ils ont été déconnectés. **Les contacts vocaux en cours d'attente (à l'exception des rappels) ne sont pas affichés sur la page de recherche de contacts.**
+ **Chat** : vous pouvez rechercher des contacts une fois qu’ils sont connectés au système, mis en file d’attente, mis en relation avec un agent ou déconnectés.
+ **Tâches** et **E-mail** : vous pouvez rechercher toutes les tâches en cours une fois qu’elles ont été lancées.
## Comment rechercher des contacts en cours
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d'utilisateur disposant des [autorisations requises pour accéder aux enregistrements des contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Sélectionnez le filtre **Statut du contact** et remplacez la valeur sélectionnée par **En cours**. Le statut du contact par défaut est **Terminé**.
![\[Le filtre en cours.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-filter.png)
## Filtrer les contacts en utilisant des types d'horodatage
Vous pouvez rechercher des contacts dans un état de contact particulier en utilisant **Type d'horodatage** dans le filtre **Plage de temps**. Par exemple, vous pouvez rechercher des contacts de tâches planifiés pour le lendemain en sélectionnant **Statut du contact = En cours**, **Type d'horodatage = Planifié** et la date appropriée dans **Plage de temps**.
Les types d'horodatage suivants sont pris en charge : initié, connecté (à l'agent), déconnecté et planifié. Lorsque vous recherchez des contacts à l'aide d'un certain **type d'horodatage**, les résultats de la recherche ne contiennent pas les contacts pour lesquels cet horodatage n'est pas renseigné. Par exemple, si vous recherchez un contact dont **Type d'horodatage = Déconnecté** et **Statut du contact = En cours**, vous ne verrez que les contacts dont l'état est Travail après contact.
**Important**
Le filtre **Plage de temps** sur la page **Recherche de contacts** a **Type d’horodatage** défini par défaut sur **Initié**. Avant l'introduction de la sélection du type d'horodatage, le type d'horodatage utilisé par le filtre **Plage de temps** était **Déconnecté**.
Les recherches enregistrées sur **Recherche de contacts** créées avant le lancement de la fonctionnalité de recherche de contacts en cours (lancée en septembre 2023) ont été mises à jour avec les filtres **Statut du contact = Terminé** et **Type d'horodatage = Déconnecté**. Ces sélections étaient implicites avant le lancement des contacts en cours.
## Affichage des contacts en cours
Vous pouvez cliquer sur un ID de contact dans les résultats de **Recherche de contacts** pour afficher les détails d'un contact en cours.
![\[Affichez un contact en cours.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-view.png)
### Points importants à connaître
+ La page **Détails de contact** d'un contact en cours affiche les données disponibles au moment de l'ouverture de la page **Détails de contact**. Elle ne s'actualise pas automatiquement à mesure que le contact progresse. Vous devez actualiser manuellement la page à l'aide du navigateur.
+ Certains champs de **Recherche de contacts** et **** peuvent comporter des informations manquantes ou incohérentes pendant que le contact est en cours. Une fois qu'un contact est terminé, les informations sont finalement mises en cohérence avec l'enregistrement de contact sous-jacent, une fois la page actualisée manuellement.
+ Il peut y avoir un délai entre le moment où le contact est **terminé** et celui où le contact est marqué comme **terminé** dans l'enregistrement du contact.
## Révision des transcriptions en temps réel
Pour les contacts vocaux, lorsque l’analytique des appels en temps réel est activée, vous pouvez consulter les transcriptions d’un contact en temps réel sur une page **Détails de contact** en temps réel si vous disposez de l’autorisation de profil de sécurité **Transcriptions des contacts (non modifiées) - Accès**.
**Note**
L’expurgation n’est pas prise en charge pour les contacts vocaux en cours. Les utilisateurs disposant de l’autorisation **Transcriptions des contacts (non modifiées) - Accès** ne peuvent pas afficher les contacts vocaux en cours.
Choisissez l’icône d’actualisation en bas de la transcription pour récupérer les derniers tours disponibles de la conversation. L’image suivante montre l’emplacement de l’icône d’actualisation sur la page.
![\[Transcription, icône d’actualisation en bas de la page.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-real-time-transcripts.png)
# Recherche de contacts dans Amazon Connect à l’aide d’attributs de contact personnalisés ou d’attributs de segments de contact
Vous pouvez créer des filtres de recherche basés sur des attributs de contact personnalisés (également appelés [attributs de contact définis par l’utilisateur](connect-attrib-list.md#user-defined-attributes)) ou sur des attributs de segments de contact.
Par exemple, si vous ajoutez `AgentLocation` et `InsurancePlanType` aux enregistrements de contacts sous forme d'attributs personnalisés, vous pouvez rechercher des contacts dont les valeurs sont spécifiques dans ces attributs, par exemple les appels traités par des agents situés à Seattle ou les appels passés par des clients ayant souscrit une assurance habitation.
**Topics**
+ [Autorisations requises pour configurer les attributs de contact consultables](#permissions-search-custom-attributes)
+ [Configuration des attributs de contact personnalisés consultables](#configure-search-custom-attributes)
+ [Modification, ajout ou suppression des attributs de contact](#edit-add-remove-attribute-keys)
+ [Filtrage des résultats de recherche de contacts en fonction des attributs de contact](#howto-search-for-custom-attributes)
+ [Filtrage des résultats de recherche de contacts en fonction des attributs des segments de contacts](#filter-contact-search-segment)
## Autorisations requises pour configurer les attributs de contact consultables
Par défaut, un attribut personnalisé n'est indexé que lorsqu'une personne disposant des autorisations appropriées, comme un administrateur ou un responsable, indique qu'il doit être consultable. Vous accordez des autorisations à certains utilisateurs afin qu'ils puissent configurer les attributs de contact personnalisés qui peuvent être ajoutés en tant que filtre de recherche.
Attribuez les autorisations suivantes à leur profil de sécurité :
+ Activez l'une des autorisations suivantes pour accéder à la page **Recherche de contacts** :
+ **Recherche de contacts**. Permet de rechercher tous les contacts.
+ **Afficher mes contacts** : permet aux agents d'afficher uniquement les contacts qu'ils ont gérés.
+ **Attributs de contact** : permet aux utilisateurs d'afficher les attributs de contact. Contrôle également l'accès aux filtres de recherche en fonction des attributs de contact.
+ **Configurer les attributs de contact consultables** - **Tous** : les personnes disposant de cette autorisation déterminent quelles données personnalisées sont consultables (par les personnes disposant de l'autorisation **Attributs de contact**). Cela leur permet d'accéder à la page de configuration suivante :
![\[La page des attributs de contact de client de recherche.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-configuration-page.png)
## Configuration des attributs de contact personnalisés consultables
1. Sur la page **Recherche de contacts**, choisissez **Ajouter un filtre**, **Attributs de contact personnalisés**. Seules les personnes disposant de l'autorisation **Configurer les attributs de contact consultables** dans leur profil de sécurité peuvent accéder à cette option.
![\[La page de recherche de contacts, le menu déroulant des filtres, l'option d'attribut de contact personnalisé.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify1.png)
1. La première fois que vous choisissez **Attribut de contact personnalisé**, la case suivante apparaît, ce qui indique qu'aucun attribut n'a été configuré pour cette instance d'Amazon Connect. Choisissez **Spécifier des clés d'attribut consultables**.
![\[L'option d'ajout d'un filtre, un message indiquant qu'aucune clé n'a été spécifiée pour la recherche.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify2.png)
1. Dans la zone **Clé d'attribut**, saisissez le nom de l'attribut personnalisé, puis choisissez **Ajouter une clé**.
**Important**
Vous devez saisir le nom exact de la clé. Il est sensible à la casse.
1. Lorsque vous avez terminé, choisissez **Save (Sauvegarder)**.
Les utilisateurs pourront rechercher leurs futurs contacts à l'aide de ces touches.
## Modification, ajout ou suppression des attributs de contact
Pour modifier, ajouter ou supprimer des clés, choisissez **Attribut**, **Paramètres**. Si l'option **Paramètres** ne s'affiche pas, cela signifie que vous ne disposez pas des autorisations requises.
![\[L'onglet Ajouter un filtre, l'engrenage des paramètres dans le coin supérieur droit de la page.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-settings.png)
## Filtrage des résultats de recherche de contacts en fonction des attributs de contact
Les utilisateurs qui disposent de l'autorisation **Attributs de contact** dans leur profil de sécurité peuvent rechercher des contacts à l'aide des filtres d'attributs de contact.
1. Sur la page **Recherche de contacts**, choisissez **Ajouter un filtre**, **Attribut de contact personnalisé**, puis choisissez **Spécifier des clés d'attribut consultables**.
1. Sur la page **Attributs de contact personnalisés consultables**, dans la zone **Clé d'attribut**, entrez la clé d'attribut, choisissez **\$1Ajouter une clé**, puis sélectionnez **Enregistrer.**
1. Retournez à la page **Recherche de contact**. Utilisez **Ajouter un filtre** pour choisir dans le menu déroulant l'attribut que vous venez d'ajouter. Dans la zone **Valeur d'attribut**, entrez la valeur que vous souhaitez rechercher.
## Filtrage des résultats de recherche de contacts en fonction des attributs des segments de contacts
Après avoir créé des attributs prédéfinis et les avoir associés à un segment de contact (comme expliqué dans [Utilisation des attributs des segments de contact](use-contact-segment-attributes.md)), vous pouvez filtrer les résultats de recherche de contacts en fonction des valeurs des attributs du segment.
L’image suivante montre la page **Recherche de contacts** et l’option permettant de filtrer les résultats de recherche de contacts en fonction de valeurs d’attributs de segment personnalisées.
![\[Page Recherche de contacts, filtre Attributs du segment.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/attribute-management-4.png)
1. Sur la page **Recherche de contacts**, dans le menu déroulant **Ajouter un filtre**, sélectionnez **Attributs personnalisés des segments de contacts**.
1. Sélectionnez l’attribut prédéfini que vous souhaitez appliquer aux critères de filtrage. Par exemple, les images précédentes apparaissent Business-unit-name sous forme de **nom d'attribut**.
1. Si l’attribut prédéfini sélectionné possède des valeurs établies, elles sont répertoriées sous **Valeur(s) d’attribut** en tant que choix à sélection multiple. Par exemple, l’image précédente montre les options Accounts, Billing, Customer Support et Marketing.
1. Cliquez sur **Appliquer**.
# Surveillance des conversations en direct et enregistrées à l’aide d’Amazon Connect Contact Lens
Les responsables peuvent surveiller ou écouter les conversations en direct entre les agents et les contacts. Ils peuvent également consulter et télécharger des enregistrements d’interactions passées pour les interactions automatisées (IVR) et les interactions avec les agents.
Amazon Connect propose deux options pour configurer la surveillance des contacts :
+ **Contacts entre plusieurs parties** : surveillez les conversations en direct auxquelles participent jusqu’à six interlocuteurs. Cette option n’entraîne aucuns frais supplémentaires.
Cette option vous permet d’[intervenir de manière impromptue](monitor-barge.md) dans des conversations en direct (conservations vocales et chats) et d’enregistrer les transcriptions des chats.
Vous activez cette fonctionnalité dans la console Amazon Connect en choisissant **Activer les appels entre plusieurs parties et la surveillance améliorée pour la voix** et **Activer les chats entre plusieurs parties et la surveillance améliorée pour le chat**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Page des options de téléphonie et de chat, section des fonctionnalités améliorées de surveillance des contacts\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png)
+ **Contacts vocaux tripartites** : surveillez les conversations auxquelles participent jusqu’à trois interlocuteurs. Il s’agit du comportement de par défaut. Cette option n’entraîne aucuns frais supplémentaires.
Vous ne pouvez pas intervenir dans des appels ou des sessions de chat.
Pour activer cette fonctionnalité, ajoutez un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à votre flux.
La façon dont les agents gèrent l’expérience de conférence varie considérablement entre ces deux options. La surveillance améliorée fournit davantage de fonctionnalités aux agents. Consultez [Comparaison de fonctionnalité de surveillance améliorée des contacts (entre plusieurs parties) et de contacts tripartites dans Amazon Connect](three-party-multi-party-comparison.md).
**Important**
De nouveaux événements sont ajoutés au flux d’événements de l’agent lorsque vous sélectionnez **Capacités de surveillance améliorée des contacts**.
Si vous choisissez de commencer par la fonctionnalité tripartite par défaut activée par le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md), puis de passer ultérieurement à **Capacités de surveillance améliorée des contacts**, sachez que de nouveaux événements seront ajoutés au flux d’événements de l’agent. Cela pose des problèmes si vous avez personnalisé votre centre de contact en fonction du flux d’événements précédent de l’agent.
**Topics**
+ [Quand les conversations sont enregistrées, où les enregistrements sont stockés et comment y accéder](about-recording-behavior.md)
+ [Comment configurer le verrouillage d'objet S3 pour des enregistrements d'appels immuables](s3-object-lock-call-recordings.md)
+ [Comparaison des fonctionnalités entre plusieurs parties et tripartites](three-party-multi-party-comparison.md)
+ [Activation de la surveillance améliorée des contacts entre plusieurs parties](monitor-conversations.md)
+ [Activation de la surveillance des appels à trois](enable-three-party-monitoring.md)
+ [Activation de l’enregistrement de contact](set-up-recordings.md)
+ [Attribution des autorisations](monitor-conversations-permissions.md)
+ [Surveillance des conversations en direct](monitor-conversations-howto.md)
+ [Interventions dans des conversations vocales et de chat en direct](monitor-barge.md)
+ [Consultation de conversations enregistrées](review-recorded-conversations.md)
+ [Résolution des problèmes de surveillance des conversations](ts-monitoring-conversations.md)
# Quand les conversations sont enregistrées, où les enregistrements sont stockés et comment y accéder dans Amazon Connect
Cette rubrique explique quand les conversations sont enregistrées, où les enregistrements sont stockés et comment y accéder. Elle partage également des bonnes pratiques en matière de gestion des enregistrements et des transcriptions.
**Topics**
+ [Quand une conversation est-elle enregistrée ?](#when-conversation-recorded)
+ [Où sont conservés les enregistrements et les transcriptions ?](#where-are-recordings-stored)
+ [Quand les enregistrements sont-ils disponibles ?](#when-are-recordings-available)
+ [Prévention de l’accès des agents aux enregistrements](#recording-prevent-access)
+ [Exigences en matière de casque pour écouter des enregistrements](#recording-headset-requirements)
## Quand une conversation est-elle enregistrée ?
+ La fonctionnalité d’enregistrement des appels inclut des options permettant de choisir d’enregistrer l’audio du client et du système pendant les interactions IVR ou toute combinaison d’audio du client, d’audio de l’agent ou des deux lors des interactions avec l’agent.
+ Au total, deux enregistrements sont possibles par contact : un pour les interactions automatisées (IVR) et un pour les interactions avec l’agent. L’activation ou la désactivation de l’enregistrement pour les interactions automatisées prend effet immédiatement. À l’inverse, la modification de l’enregistrement correspondant aux interactions avec l’agent ne prend effet qu’une fois que l’agent a rejoint l’appel.
+ L’audio de l’agent n’est pas transmis à Amazon Connect lorsque l’agent n’est pas en cours d’appel. Le 9 novembre 2023, Amazon Connect a déployé une optimisation visant à améliorer la productivité des agents en préconfigurant le flux multimédia de microphone du navigateur de l’agent avant l’arrivée du contact. Cette optimisation réduit le temps de configuration pour les appels entrants et sortants. Par conséquent, l’icône du microphone dans le navigateur de l’agent semble activée, même lorsque l’agent n’est pas en cours d’appel.
+ Lorsqu’un client est en attente pendant une interaction de l’agent, l’agent continue à être enregistré.
+ La conversation de transfert entre les agents est enregistrée.
+ Lorsqu’un appel est transféré pendant un flux ou une interaction IVR (par exemple, en utilisant le bloc Transférer vers un numéro de téléphone), l’enregistrement continue de capturer ce que le client dit et entend même après son transfert vers un système vocal externe.
+ Les transferts vers des numéros externes lors de l’interaction de l’agent ne sont pas enregistrés après que l’agent quitte l’appel.
+ Si l’agent désactive le son du micro, par exemple pour consulter une personne assise à côté de lui, sa conversation séparée n’est pas enregistrée.
## Où sont conservés les enregistrements et les transcriptions ?
Les agents et les contacts sont stockés sur des canaux audio et stéréo séparés.
+ Pour les interactions automatisées (IVR), le fichier stéréo contient l’audio du client dans le canal droit et les invites du système dans le canal gauche.
+ Pour les interactions avec l’agent, l’audio de l’agent est stocké dans le canal droit et l’audio du client (ainsi que des tiers participant à la conférence) dans le canal gauche.
Les enregistrements sont stockés dans le compartiment Amazon S3 qui sont [créés pour votre instance](amazon-connect-instances.md#get-started-data-storage). Tout utilisateur ou toute application disposant des autorisations appropriées peut accéder aux enregistrements stockés dans le compartiment Amazon S3.
Le chiffrement est activé par défaut pour tous les enregistrements d'appels à l'aide du chiffrement coté serveur Amazon S3 avec KMS. Le chiffrement est au niveau de l'objet. Les rapports et les objets d'enregistrement sont chiffrés ; il n'y a pas de chiffrement au niveau du compartiment.
Vous ne devez pas désactiver le chiffrement.
**Important**
Pour que les conversations vocales soient stockées dans un compartiment Amazon S3, vous devez activer l'enregistrement dans le bloc de flux à l'aide du bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md).
Pour les conversations de chat, s'il y a un compartiment S3 pour stocker les transcriptions de chat, toutes les discussions y sont enregistrées et stockées. Si aucun compartiment n'existe, aucune conversation instantanée n'est enregistrée. Toutefois, si vous souhaitez surveiller les conversations de chat, vous devez toujours ajouter le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md).
Si un enregistrement est déplacé d’un compartiment S3 à un autre pour une raison quelconque, telle que l’expiration de la période de conservation, l’enregistrement n’est plus accessible par Amazon Connect.
**Astuce**
Nous vous recommandons d'utiliser l'ID de contact pour rechercher des enregistrements.
Même si de nombreux enregistrements d'appels pour un contact spécifique IDs peuvent être nommés avec le préfixe d'identification du contact lui-même (par exemple, 123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav), rien ne garantit que le contact IDs et le nom du fichier d'enregistrement des contacts correspondent *toujours*. En utilisant l’**ID de contact** pour votre recherche sur la page [Recherche de contacts](search-recordings.md), vous pouvez trouver l’enregistrement approprié en vous référant au fichier audio figurant dans l’enregistrement du contact.
## Quand les enregistrements sont-ils disponibles ?
Lorsque l’enregistrement de l’interaction de l’agent est activé, il est placé dans votre compartiment S3 peu après la déconnexion du contact. Lorsque l’enregistrement IVR est activé, l’enregistrement est placé dans votre compartiment S3 peu après la déconnexion du contact ou une fois qu’un agent répond à l’appel. Vous pouvez [consulter l’enregistrement](review-recorded-conversations.md) à la fois pour les interactions des agents et pour les interactions automatisées (IVR).
**Important**
Vous pouvez également accéder à l'enregistrement dans l'[enregistrement de contact](sample-ctr.md) du client. L'enregistrement n'est disponible dans l'enregistrement de contact qu'une fois que le contact quitte l'[état Travail après contact (ACW)](metrics-agent-status.md#agent-status-acw). L’enregistrement IVR devient disponible peu de temps après que l’appel soit mis en relation avec l’agent ou que le contact soit déconnecté.
**Astuce**
Amazon Connect utilise le Amazon S3 [PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html)et [MultipartUpload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_MultipartUpload.html) APIs pour télécharger l'enregistrement des appels dans votre compartiment S3. Si vous utilisez les [notifications d'événements S3 lorsque les](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/NotificationHowTo.html) enregistrements d'appels sont correctement chargés dans votre compartiment, assurez-vous d'activer la notification pour **tous les événements de création d'objets**, ou pour les deux types d'*ObjectCreatedévénements *CompleteMultipartUploads3 ::Put ObjectCreated et* s3 : :*.
## Prévention de l’accès des agents aux enregistrements
Pour empêcher les agents d’accéder aux enregistrements en dehors de leur hiérarchie d’agents, attribuez-leur l’autorisation de profil de sécurité **Restreindre l’accès des contacts**. Pour plus d’informations, consultez [Attribution d’autorisations pour examiner les conversations passées du centre de contact dans Amazon Connect](assign-permissions-to-review-recordings.md).
## Exigences en matière de casque pour écouter des enregistrements
Vous devez utiliser un appareil de sortie (casque ou autre appareil) compatible avec la sortie stéréo afin de pouvoir entendre à la fois le son de l'agent et celui du client.
Les enregistrements des agents et des clients sont présentés sur deux canaux distincts. Avec un casque complet, chaque côté diffusera un canal. Mais pour un casque couvrant une seule oreille, il n'existe pas de mécanisme permettant de mélanger deux canaux en un seul.
# Comment configurer le verrouillage d'objet S3 pour des enregistrements d'appels immuables
Vous pouvez utiliser Amazon S3 Object Lock en combinaison avec votre bucket d'enregistrement pour empêcher la suppression ou le remplacement des enregistrements d'appels et des enregistrements IVR pendant une durée déterminée ou indéfiniment.
Le verrouillage d'objet ajoute une couche supplémentaire de protection contre la suppression et les modifications d'objet. Cela peut également aider à répondre aux exigences réglementaires en matière de stockage Write-Once-Read-Many (WORM).
## Points importants à connaître
+ Vous pouvez activer le verrouillage des Amazon S3 objets sur les buckets nouveaux et existants.
+ Vous devez activer la gestion des versions au niveau de votre compartiment d’enregistrements d’appels.
+ Une fois que vous avez activé Amazon S3 Object Lock, vous ne pouvez pas le supprimer.
+ Nous vous recommandons d'utiliser un compartiment d'enregistrement des appels dédié, car tous les objets seront verrouillés une fois la politique de rétention du verrouillage d'objet par défaut appliquée.
+ Assurez-vous que votre politique de rétention est adaptée à vos besoins. Une fois la politique configurée, vos enregistrements d'appels seront protégés contre toute suppression pendant la durée spécifiée.
+ Nous vous recommandons vivement de tester minutieusement cette politique dans un environnement hors production avant de l’implémenter en production.
## Étape 1 : créer un compartiment S3 avec le verrouillage d’objet activé
Pour un didacticiel sur la création d'un nouveau compartiment S3 avec Object Lock activé, voir [Protéger les données Amazon S3 contre les suppressions accidentelles ou les bogues d'application à l'aide du versionnage S3, du verrouillage des objets S3 et de la réplication S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/protect-data-on-amazon-s3/).
## Étape 1A : activer le verrouillage d’objet sur un compartiment S3 existant
Pour plus d’informations sur l’activation du verrouillage d’objets sur un compartiment existant, consultez [Activation du verrouillage d’objet sur un compartiment S3 existant](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lock-configure.html#object-lock-configure-existing-bucket) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon S3*.
## Étape 2 : configurer Amazon Connect pour utiliser le compartiment S3 pour les enregistrements d'appels
1. Ouvrez la console Amazon Connect à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Dans la page Instances, choisissez l'alias d'instance.
![\[Page Instances du centre de contact virtuel Amazon Connect, alias d'instance.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. Dans le panneau de navigation, choisissez **Stockage de données**.
1. Dans la section **Enregistrements d'appels**, choisissez **Modifier**.
1. Choisissez **Sélectionner un compartiment S3 existant**, puis dans la liste déroulante **Nom**, choisissez le compartiment pour lequel vous souhaitez activer le verrouillage d’objet.
1. Choisissez **Enregistrer**.
## Étape 3 : tester que le verrouillage d’objet est activé
1. Passez un appel test à votre centre de contact pour générer un enregistrement d'appel.
1. [Connectez-vous Amazon Connect à l'adresse https ://*your-instance*.my.connect.aws/home, avec un compte administrateur ou un compte autorisé à rechercher des contacts.](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)
1. Choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**. Recherchez l'enregistrement de votre appel pour trouver l'ID du contact. Copiez l'ID du contact. Vous allez l'utiliser à l'étape suivante pour localiser l'enregistrement des appels dans votre compartiment S3.
1. Ouvrez la Amazon S3 console, sélectionnez le compartiment que vous avez créé à l'étape 1 et suivez le préfixe du chemin. Le chemin d'accès à l'enregistrement des appels inclut l'année, le mois et le jour où l'enregistrement a été effectué. Une fois que vous avez saisi le bon préfixe de chemin, recherchez l'ID de contact associé à l'enregistrement de l'appel.
![\[La console Amazon S3, le champ de recherche, le préfixe de chemin.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-pathprefix.png)
1. Sélectionnez le bouton **Afficher les versions** à côté de la zone **Rechercher**. Cette option vous permet de tenter de supprimer l'objet au lieu de simplement appliquer un marqueur de suppression. L'application d'un marqueur de suppression est le comportement standard lorsque vous supprimez un objet d'un compartiment S3 avec la gestion des versions activée.
1. Sélectionnez l'enregistrement de l'appel (case située à gauche du nom de l'enregistrement), puis choisissez **Supprimer**. Dans le champ de confirmation, tapez **permanently delete** et sélectionnez **Supprimer les objets**.
1. Consultez la notification **Supprimer les objets : statut** pour confirmer que l'opération de suppression a été bloquée en raison de la politique de verrouillage d'objet.
![\[La console Amazon S3, Notification de statut de suppression d'objets.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-failed.png)
# Comparaison de fonctionnalité de surveillance améliorée des contacts (entre plusieurs parties) et de contacts tripartites dans Amazon Connect
Cette rubrique décrit ce en quoi l’expérience de l’agent diffère lorsque la [surveillance améliorée des contacts](monitor-conversations.md) (entre plusieurs parties) est activée au lieu de la fonctionnalité tripartite par défaut.
Pour plus d’informations sur les nouvelles fonctionnalités de l’API de connexion et de contact d’Amazon Connect Streams, consultez le [fichier readme d’Amazon Connect Streams](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/README.md).
Voici les principales fonctionnalités pour les agents qui utilisent la surveillance des contacts entre plusieurs parties :
+ Tous les agents voient toutes les connexions à un appel.
+ Tous les agents ont accès exactement aux mêmes fonctionnalités que les autres agents participant à l'appel. Cela prend effet au moment où un agent accepte l'invitation à rejoindre l'appel.
+ Avant la fin d'un transfert à chaud, un agent peut commencer à parler à l'appelant et déconnecter tout autre agent de l'appel.
**Note**
Lorsque les appels concernent trois participants ou plus, les agents peuvent ajouter des participants à l’appel même après que l’appelant quitte l’appel.
L'exemple suivant montre comment le contact précédent et le contact suivant IDs sont mappés lorsqu'un agent effectue une série de consultations suivies d'un transfert.
![\[Schéma montrant comment IDs les contacts sont mappés lors d'un appel multipartite.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/connect-consult-diagram.png)
L'exemple suivant montre comment les contacts précédents et suivants IDs sont mappés dans un scénario dans lequel les agents effectuent une série de transferts.
![\[Schéma montrant comment les contacts précédents et suivants IDs sont mappés lorsque les agents transfèrent des appelants.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/connect-transfer-diagram.png)
L'exemple suivant montre comment les contacts précédents et suivants IDs sont mappés dans un scénario dans lequel des utilisateurs supplémentaires du Web, de l'application et des appels vidéo sont ajoutés
![\[Schéma montrant comment IDs les contacts sont mappés lorsque d'autres utilisateurs du Web, de l'application et des appels vidéo sont ajoutés.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/webrtc-diagram2.png)
Le tableau suivant résume les différences d’expérience entre l’agent lors de l’utilisation du Panneau de configuration des contacts (CCP) dans le cadre d’appels à trois et d’appels entre plusieurs parties. Pour plus d’informations sur l’expérience de l’agent dans le cadre de conversations entre plusieurs parties, consultez [Hébergement d’appels entre plusieurs parties](multi-party-calls.md) et [Hébergement de chats entre plusieurs parties](multi-party-chat.md).
+ Agent principal : le premier agent sur l'appel.
+ Agent secondaire : tout agent autre que le premier agent sur l'appel.
| Appels à trois | Appels entre plusieurs parties |
| --- | --- |
| L’agent peut uniquement mettre en attente, reprendre et déconnecter les intervenants qu’il a ajoutés. | Tous les agents disposent des mêmes fonctionnalités de contrôle des appels. |
| L'agent peut ajouter un autre participant à un appel existant, pour un total de trois participants (l'agent, l'appelant et un autre participant). | Tous les agents participant à l'appel peuvent ajouter des participants supplémentaires, à condition que le nombre total de participants, eux compris, ne dépasse pas six. Lorsque les appels concernent trois participants ou plus, les agents peuvent ajouter des participants à l’appel même après que l’appelant quitte l’appel. |
| L'agent ne peut mettre en attente que les personnes qu'il a ajoutées. | Tous les agents participant à l'appel peuvent mettre n'importe quel intervenant en attente. |
| Lorsqu'un agent principal met en attente un agent secondaire, ce dernier ne peut pas sortir de la mise en attente lui-même. | Tous les agents participant à l'appel peuvent sortir de la mise en attente eux-mêmes. |
| L'agent secondaire peut parler à l'agent principal pendant la mise en attente. | Les agents secondaires ne peuvent pas se parler tant qu'ils sont en attente. |
| L'agent principal ne peut couper que son propre micro. L'agent secondaire ne peut couper que son propre micro. | Tous les agents participant à l'appel peuvent couper le micro de n'importe quel participant à l'appel. |
| Un agent peut uniquement désactiver son micro, pas celui d’un autre agent. | Un agent peut uniquement désactiver son micro, pas celui d’un autre agent. Toutefois, un agent peut réactiver le son des participants qui ne sont pas des agents. |
| Lorsqu'un agent se déconnecte (quitte la conversation ou est déconnecté), le ou les autres agents peuvent prendre le contrôle de l'appel. | Lorsqu'un agent se déconnecte, le contrôle de l'appel est transféré aux autres agents. |
| Seul l'agent principal peut déconnecter un intervenant pendant de l'appel. L'agent secondaire ne peut déconnecter l'appelant que si l'agent principal s'est déconnecté. | Tous les agents peuvent déconnecter n'importe quel intervenant. |
| L'agent principal peut voir deux connexions (l'appelant et un autre intervenant), tandis que l'agent secondaire ne voit que le transfert. | Tous les agents peuvent voir toutes les connexions. |
| Un agent ne voit que le **transfert interne** d'un autre agent sur l'appel. | Un agent voit l'ID de connexion rapide des autres agents, au lieu d'un simple **transfert interne**. |
| Non applicable. | Lorsqu'un intervenant est appelé, un agent participant à un appel à trois ne peut pas ajouter d'autre correspondant tant que l'opération de numérotation précédente n'est pas terminée (ajout de l'intervenant ou fin de l'appel). |
| Il n’est pas possible d’ajouter d’autres utilisateurs du WebRTC. | [D’autres utilisateurs du WebRTC peuvent être ajoutés](enable-multiuser-inapp.md). |
# Activation de la surveillance améliorée des contacts entre plusieurs parties dans Amazon Connect
La surveillance améliorée des contacts s'applique aux appels vocaux et à tous les types de chats pris en charge : chat/SMS et Apple Messages for Business. WhatsApp
## Appels
La surveillance améliorée des contacts permet aux agents d’[accueillir](multi-party-calls.md) jusqu’à six participants par appel. Deux superviseurs peuvent [surveiller](monitor-conversations-howto.md) l’appel. Cela permet également aux responsables d’[intervenir](monitor-barge.md) dans des conversations.
Par exemple, les agents peuvent avoir un groupe de six participants à l’appel en même temps. Deux superviseurs peuvent surveiller l’appel. Les deux superviseurs peuvent effectuer deux sessions de surveillance silencieuse, ou une session de surveillance silencieuse et une session de surveillance intégrée.
Le nombre total de participants à un appel se présente comme suit :
1. Client - participant
1. Agent 1 - participant
1. Agent 2 - participant
1. Agent 3 - participant
1. Agent 4 - participant
1. Agent 5 - participant
1. Superviseur pouvant écouter l’appel sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant écouter l’appel ou intervenir de manière impromptue
Il n'y a pas de limite au nombre de conversations qui peuvent être surveillées dans une instance.
## Chats
La surveillance améliorée des contacts permet aux agents d’[accueillir](multi-party-chat.md) quatre participants supplémentaires dans le cadre d’une session de chat continue avec le service client, pour un total de six participants : l’agent, le client et quatre autres personnes. Les agents peuvent utiliser des connexions rapides pour ajouter des participants.
Que la fonctionnalité améliorée de surveillance des contacts soit activée ou non pour une instance, jusqu’à cinq personnes peuvent surveiller simultanément une session de chat. Un seul superviseur peut être en mode d’intervention impromptue pour un chat donné.
Le nombre total de participants au chat se présente comme suit :
1. Client
1. Agent
1. Superviseur pouvant surveiller le chat et intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant surveiller le chat sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant surveiller le chat sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant surveiller le chat sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant surveiller le chat sans intervenir de manière impromptue
## Points importants à connaître
+ Les nouveaux événements sont ajoutés au flux d’événements de l’agent lorsque vous sélectionnez **Capacités de surveillance améliorée des contacts** dans la console Amazon Connect.
Toutefois, si vous choisissez plutôt de commencer par la fonctionnalité tripartite par défaut activée par le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md), puis de passer à **Capacités de surveillance améliorée des contacts**, sachez que de nouveaux événements seront ajoutés au flux d’événements de l’agent. Cela pose des problèmes si vous avez personnalisé votre centre de contact en fonction du flux d’événements précédent de l’agent.
+ Si vous n’activez pas **Capacités de surveillance améliorée des contacts** au niveau de l’instance, vous devez ajouter et configurer un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à votre flux afin de bénéficier des fonctionnalités d’intervention impromptue et de surveillance du chat.
+ Par défaut, les appels peuvent avoir trois participants, par exemple deux agents et un appelant, ou un agent, un appelant et une partie externe. Lorsque vous activez la surveillance améliorée des contacts, l’expérience de l’agent change. Consultez [Comparaison des fonctionnalités entre plusieurs parties et tripartites](three-party-multi-party-comparison.md).
+ Tous les agents ont ParticipantRole un « AGENT » dans la transcription. Les superviseurs ont un ParticipantRole « SUPERVISEUR » dans le relevé de notes.
+ La méthode d’initiation du contact auquel l’agent est invité est TRANSFER. Pour plus d’informations sur la façon de distinguer la fréquence à laquelle un participant est invité plutôt que transféré dans les rapports, consultez [Identification des transferts et des conférences à l’aide des enregistrements de contacts Amazon Connect](identify-conferences-transfers.md).
+ Cette fonctionnalité n'est disponible que dans CCPv2. En d'autres termes, l'URL permettant d'accéder au CCP est https ://*instance name*.my.connect.aws/ccp-v2/ et l'URL permettant d'accéder à l'espace de travail de l'agent est https ://.my.connect.aws/ 2/. *instance name* agent-app-v Elle est également disponible dans le CCP personnalisé à l’aide d’Amazon Connect Streams.js.
+ Avant d’activer les appels entre plusieurs parties, si vous utilisez Contact Lens ou que vous prévoyez de le faire, consultez [Appels entre plusieurs parties et analytique conversationnelle](enable-analytics.md#multiparty-calls-contactlens). Contact Lens prend en charge les appels avec un maximum de deux participants. Nous vous recommandons de désactiver l’option Contact Lens dans le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) pour les contacts auxquels au moins trois interlocuteurs doivent participer.
+ En mode personnalisé CCPs, utilisez l'API Amazon Connect Streams mise à jour pour permettre les appels multipartites, jusqu'à six personnes. Consultez la documentation [Amazon Connect Streams](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/Documentation.md#connectcoreinitccp) sur GitHub.
+ AWS GovCloud (US-West) : vous ne pouvez pas activer cette fonctionnalité via l'interface utilisateur de la console. Utilisez plutôt l’API [https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html](https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html) ou contactez AWS Support.
## Comment activer la surveillance améliorée des contacts entre plusieurs parties
1. Dans le volet de menu de la console Amazon Connect, sélectionnez **Téléphonie**.
1. Page **Options de téléphonie et de chat**, section **Capacités de surveillance améliorée des contacts**.
![\[Page Options de téléphonie et de chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/telephony-chat-options.png)
1. Choisissez les options que vous souhaitez activer, puis cliquez sur **Enregistrer**.
1. Connectez-vous au site Web de l' Amazon Connect administrateur. [Attribuez des autorisations de profil de sécurité](assign-permissions-to-review-recordings.md) aux responsables afin qu’ils puissent surveiller les conversations en direct, intervenir et vérifier les enregistrements.
1. Montrez aux responsables comment [surveiller les conversations en direct](monitor-conversations-howto.md), [intervenir dans les conversations en direct](monitor-barge.md) et [vérifier les anciens enregistrements](review-recorded-conversations.md) dans Amazon Connect.
# Activation de la surveillance des appels à trois dans Amazon Connect
**Important**
Cette rubrique s’applique uniquement si vous **n’avez pas** activé **Capacités de surveillance améliorée des contacts** dans la console Amazon Connect, comme expliqué dans [Activation de la surveillance améliorée des contacts entre plusieurs parties](monitor-conversations.md).
Elle ne s’applique qu’aux appels vocaux limités à trois interlocuteurs maximum.
Pour en savoir plus sur les différences rencontrées par les agents dans l’expérience de conférence lorsque des fonctionnalités de surveillance améliorée sont activées, consultez [Comparaison des fonctionnalités entre plusieurs parties et tripartites](three-party-multi-party-comparison.md).
Nous vous recommandons de ne choisir la surveillance des contacts tripartites que si vous disposez d’un système externe qui impose une contrainte technique vous obligeant à choisir cette option. Dans le cas contraire, la surveillance améliorée est la solution. Le prix est le même.
Vous pouvez ajouter et configurer un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à vos flux pour permettre à trois participants d’accéder à un contact et à cinq superviseurs de surveiller l’appel. Les responsables ne peuvent pas intervenir lors d’un appel.
Par exemple, vous pouvez avoir un groupe de trois participants à l’appel à la fois. Jusqu’à cinq superviseurs peuvent surveiller l’appel.
Le nombre total de participants à un appel se présente comme suit :
1. Client - participant
1. Agent 1 - participant
1. Agent 2 - participant
1. Superviseur pouvant écouter l’appel sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant écouter l’appel sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant écouter l’appel sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant écouter l’appel sans intervenir de manière impromptue
1. Superviseur pouvant écouter l’appel sans intervenir de manière impromptue
Pour afficher un exemple de flux avec le bloc **Définir le comportement d'enregistrement** configuré, consultez [Exemple de comportement d’enregistrement dans Amazon Connect](sample-recording-behavior.md).
**Note**
Nous vous recommandons d’utiliser le bloc **Définir le comportement d’enregistrement** dans un flux de message discret entrant ou sortant pour obtenir le comportement le plus précis possible.
L’utilisation de ce bloc dans un flux de file d’attente ne garantit pas toujours l’enregistrement des appels. Cela est dû au fait que le bloc peut s’exécuter une fois que le contact est mis en relation avec l’agent.
**Pour configurer la surveillance des contacts tripartites**
1. Connectez-vous à votre instance Amazon Connect à l'aide d'un compte doté des autorisations de modification des flux.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Routage**, **Flux**.
![\[Menu de navigation Amazon Connect, Routage, Flux.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png)
1. Ouvrez le flux qui gère les contacts clients que vous souhaitez contrôler.
1. Dans le flux, avant que le contact soit connecté à un agent, ajoutez un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) au flux.
1. Pour configurer le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md), sous **Enregistrement de la voix de l’agent et du client**, choisissez **Activé**, puis sélectionnez **Agent et client**. Cela ne prendra effet qu’une fois que l’agent rejoindra l’appel.
1. Choisissez **Enregistrer**, puis **Publier** pour publier le flux mis à jour.
1. [Attribuez des autorisations de profil de sécurité](assign-permissions-to-review-recordings.md) aux responsables afin qu’ils puissent surveiller les conversations.
1. Montrez aux responsables comment surveiller les conversations.
# Activation de l’enregistrement de contact
Pour activer l’enregistrement des conversations vocales, vous devez ajouter un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à votre flux. Vous devez le faire indépendamment du fait que votre instance Amazon Connect soit activée pour les contacts entre plusieurs parties (surveillance améliorée des contacts) ou pour les contacts tiers.
**Important**
**Chats** : vous ne devez effectuer ces étapes pour les conversations par chat que si la [surveillance améliorée des contacts par chat](monitor-conversations.md) n’est pas activée pour votre instance. Dans le cas contraire, les transcriptions de chat seront automatiquement enregistrées, car un compartiment S3 a été créé pour les stocker lorsque vous configurez votre instance. Pour arrêter l’enregistrement des transcriptions de chat, supprimez ce compartiment S3.
**Pour configurer l’enregistrement des conversations**
1. Connectez-vous à votre instance Amazon Connect à l'aide d'un compte doté des autorisations de modification des flux.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Routage**, **Flux**.
![\[Menu de navigation Amazon Connect, Routage, Flux.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png)
1. Ouvrez le flux qui gère les contacts clients que vous souhaitez enregistrer.
1. Dans le flux, avant que le contact soit connecté à un agent, ajoutez un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) au flux.
1. Pour configurer le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md), choisissez l'une des options suivantes :
+ Enregistrement automatisé des appels d’interaction
+ **Activé** commence immédiatement à enregistrer l’audio du client et de l’IVR.
+ **Désactivé** met en pause tout enregistrement IVR en cours.
+ Enregistrement de la voix de l’agent et du client
+ Lorsque cette option est **activée**, vous pouvez sélectionner Agent et client, Agent uniquement ou Client uniquement. Cela ne prendra effet qu’une fois que l’agent rejoindra l’appel.
+ Lorsque cette option est **désactivée**, aucun enregistrement n’est capturé lorsque l’agent rejoint l’appel.
+ Pour enregistrer les conversations par chat, vous devez choisir **Agent et client**.
**Important**
Vous ne devez effectuer ces étapes pour les conversations par chat que si la [surveillance améliorée des contacts par chat](monitor-conversations.md) n’est pas activée pour votre instance. Dans le cas contraire, les transcriptions de chat seront automatiquement enregistrées, car un compartiment S3 a été créé pour les stocker lorsque vous configurez votre instance. Pour arrêter l’enregistrement des transcriptions de chat, supprimez ce compartiment S3.
1. Choisissez **Enregistrer**, puis **Publier** pour publier le flux mis à jour.
1. [Attribuez des autorisations de profil de sécurité](assign-permissions-to-review-recordings.md) aux responsables afin qu’ils puissent vérifier les enregistrements.
1. Montrez aux responsables comment accéder aux enregistrements passés dans Amazon Connect. Consultez [Consultation de conversations enregistrées](review-recorded-conversations.md).
**Pour configurer le comportement d'enregistrement des appels sortants**
1. Créez un flux en utilisant le type de flux de message discret sortant.
1. Ajoutez un bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) à ce flux.
1. Configurez une file d'attente qui sera utilisée pour effectuer des appels sortants. Dans la zone **Flux de message discret sortant**, choisissez le flux qui contient [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md).
**Pour configurer des journaux dans un format lisible par l’utilisateur et contenant les principaux points d’interaction avec Amazon Lex**
1. Connectez-vous à la console Amazon Connect.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Flux**.
1. Faites défiler la page vers le bas, puis choisissez **Activer l’analytique et les transcriptions du robot dans Amazon Connect** et **Enregistrer**.
1. Sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur, [attribuez des autorisations de profil de sécurité](assign-permissions-to-review-recordings.md#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts) aux responsables afin qu'ils puissent consulter les détails de l'interaction avec les menus DTMF et les robots Lex et/ou des informations supplémentaires sur les flux.
# Attribution d’autorisations permettant de surveiller les conversations en direct dans le Panneau de configuration des contacts (CCP) Amazon Connect
Pour que les responsables puissent surveiller les conversations en direct, vous leur attribuez les profils de sécurité **CallCenterManager**et **Agent**. Pour permettre aux agents en formation de surveiller les conversations en direct, vous pouvez créer un profil de sécurité spécifique à cet effet.
**Pour attribuer des 'autorisations à un responsable afin de surveiller une conversation en direct**
1. Accédez à **Utilisateurs**, **Gestion des utilisateurs**, choisissez le responsable, puis choisissez **Modifier**.
1. Dans la zone Profils de sécurité, assignez le responsable au profil **CallCenterManager**de sécurité. Ce profil de sécurité comprend également un paramètre permettant d'afficher une icône de téléchargement dans les résultats de la page **Recherche de contacts**.
1. Affectez le responsable au profil de sécurité **Agent** afin qu'il puisse accéder au Panneau de configuration des contacts (CCP) et l'utiliser pour surveiller la conversation.
1. Choisissez **Enregistrer**.
**Pour créer un profil de sécurité pour surveiller les conversations en direct**
1. Choisissez **Utilisateurs**, **Profils de sécurité**.
1. Choisissez **Ajouter un profil de sécurité**.
1. Développez **Analytique et optimisation**, puis choisissez **Métriques d'accès** et **Surveillance des contacts en temps réel**.
L'option **Métriques d'accès** est nécessaire pour qu'il puisse accéder au rapport de métriques en temps réel, où il choisit les conversations à surveiller.
1. Développez **Panneau de configuration des contacts**, puis choisissez **Accès au Panneau de configuration des contacts** et **Effectuer des appels sortants**.
![\[Section Panneau de configuration des contacts de la page des profils de sécurité.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/monitor-conversations-agent-permissions2.png)
Ces autorisations sont nécessaires pour qu'il puisse surveiller la conversation via le Panneau de configuration des contacts.
1. Choisissez **Enregistrer**.
Ensuite, montrez à vos responsables comment surveiller les conversations. Passez au [Écoute de conversations ou lecture de chats en direct dans Amazon Connect](monitor-conversations-howto.md).
# Écoute de conversations ou lecture de chats en direct dans Amazon Connect
Avant que vous puissiez écouter des conversations ou lire des chats en direct, l’administrateur Amazon Connect doit [activer](monitor-conversations.md) cette fonctionnalité, [vous attribuer les autorisations requises](monitor-conversations-permissions.md) et s’assurer que vous disposez d’un profil de routage compatible avec le canal surveillé. Une fois cela fait, vous pouvez effectuer ces étapes.
Pour plus d'informations sur le nombre de personnes autorisées à écouter une conversation ou à suivre une conversation instantanée, consultez [Amazon Connect spécifications des fonctionnalités](feature-limits.md).
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité a été attribué ou qui possède l'autorisation du profil de sécurité de **surveillance des contacts en temps réel**.
1. Ouvrez le Contact Control Panel (CCP) en choisissant l'icône de téléphone dans le coin supérieur droit de votre écran. Vous aurez besoin que le CCP soit ouvert pour vous connecter à la conversation.
1. Pour choisir la conversation entre agents que vous souhaitez surveiller, dans Amazon Connect, sélectionnez **Analytique et optimisation**, **Métriques en temps réel**, **Agents**. L'image suivante montre la page des **Métriques en temps réel**, avec une flèche pointant vers l'option **Agents**.
![\[Page des métriques en temps réel, option Agents.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/real-time-metrics-agents.png)
1. Pour surveiller les conversations vocales : une icône représentant un œil se trouve à côté du nom des agents participant à une conversation vocale en direct. Choisissez l'icône pour commencer la surveillance. L'image suivante montre l'icône en forme d'œil à côté du canal **Voix**.
![\[Page des métriques en temps réel, colonne Canaux, canal vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/monitor-call-icon.png)
**Note**
**Utilisateurs de Firefox** : lorsque vous utilisez le navigateur Firefox pour surveiller une conversation et intervenir, vous devez passer à l’onglet CCP après avoir commencé la surveillance. Le CCP se conforme aux instructions d’utilisation du microphone de Firefox et ne peut se connecter à votre microphone que lorsque l’onglet CCP est activé.
Lorsque vous surveillez une conversation, le statut dans votre CCP devient **Surveillance**.
1. Pour surveiller les conversations instantanées : pour chaque agent, vous voyez le nombre de conversations instantanées en direct auxquelles il participe. Cliquez sur ce nombre. Choisissez ensuite la conversation que vous souhaitez commencer à surveiller.
Lorsque vous surveillez une conversation, le statut dans votre CCP devient **Surveillance**.
1. Pour arrêter de surveiller la conversation, dans le Panneau de configuration des contacts, choisissez **Terminer tous les appels** ou **End chat (Terminer la conversation instantanée)**.
Lorsque l'agent met fin à la conversation, la surveillance s'arrête automatiquement.
# Intervention impromptue dans des conversations vocales et de chat en direct entre les agents du centre de contact et les clients
**Astuce**
**Nouvel utilisateur ?** Consultez l’[atelier Amazon Connect sur l’expérience des superviseurs](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-supervisor-experience). Ce cours en ligne comporte une section sur la façon de surveiller les contacts.
Les superviseurs et les responsables peuvent intervenir dans les conversations vocales et de chat en direct entre les agents et les clients. Pour configurer cette possibilité, vous devez activer la fonctionnalité **Surveillance améliorée** dans la console Amazon Connect, fournir aux responsables les autorisations appropriées et leur montrer comment participer aux conversations.
**Vous recherchez combien de personnes peuvent intervenir dans la même conversation à la fois ?** Consultez [Amazon Connect spécifications des fonctionnalités](feature-limits.md).
Il n'existe pas de limite au nombre de conversations dans lesquelles vous pouvez intervenir au sein d'une instance.
La fonction de barge est incluse dans les frais de service Amazon Connect vocal. Pour en savoir plus sur la tarification, consultez la page [Tarification Amazon Connect](https://aws.amazon.com/connect/pricing/).
## Configuration de l’intervention pour la voix et le chat
Dans la console Amazon Connect, sélectionnez les options de téléphonie suivantes :
+ **Activer les appels entre plusieurs parties et la surveillance améliorée pour la voix**. Cette option permet d'accéder à des appels multipartites, à des enregistrements de contacts détaillés, à une surveillance silencieuse et à des fonctionnalités d'intervention.
+ **Activer les chats entre plusieurs parties et la surveillance améliorée pour le chat**. Cette option permet aux utilisateurs disposant des autorisations de profil de sécurité appropriées d’intervenir dans les chats.
L’image suivante montre ces options sur la page **Options de téléphonie et de chat**.
![\[Page des options de téléphonie, fonctionnalités améliorées de surveillance des contacts\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png)
**Note**
Si les appels multipartites sont déjà activés, pour permettre également une surveillance améliorée, vous devez utiliser l'*UpdateInstanceAttribute*API avec l'`ENHANCED_CONTACT_MONITORING`attribut pour la première fois. Vous pouvez également désactiver la fonctionnalité puis la réactiver pour mettre à jour vos paramètres. Pour plus d'informations, consultez [ UpdateInstanceAttribute](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html)le *guide de référence de l'API Amazon Connect*.
Cette fonctionnalité sera automatiquement activée pour toute nouvelle instance.
Avant d’activer **Capacités de surveillance améliorée des contacts**, assurez-vous d’utiliser la dernière version du [panneau de configuration des contacts](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upgrade-to-latest-ccp.html) (CCP) ou de l’[espace de travail de l’agent](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/agent-user-guide.html). Si vous utilisez [StreamsJS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams) pour personnaliser ou intégrer le CCP, passez à la version 2.4.2 ou ultérieure.
Pour les instances n'ayant pas de rôle lié à un service, vous devez en créer un afin d'activer la fonctionnalité. Pour plus d'informations sur l'activation des rôles liés à un service, consultez [Utilisation des rôles liés à un service pour Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html).
## Attribution d’autorisations de profil de sécurité
Pour que les responsables puissent accéder à des conversations en direct, vous leur attribuez les profils de sécurité **CallCenterManager**et de **l'agent**.
Pour permettre à des superviseurs spécifiques d’intervenir dans les conversations en direct, nous vous recommandons de créer un profil de sécurité spécifique à cette fin. Ils ont besoin des autorisations de profil de sécurité suivantes :
+ **Accéder aux métriques**. Vous permet d’accéder aux rapports de métriques en temps réel, dans lesquels vous choisissez la conversation que vous souhaitez surveiller et où intervenir.
+ **Surveillance des contacts en temps réel** : vous permet de surveiller à la fois les conversations vocales et par chat.
+ **Prise de contact en temps réel** : vous permet d’intervenir à la fois dans les conversations vocales et par chat.
+ **Accéder à Contact Control Panel**
## Intervenir lors d'appels en direct avec des contacts
**Astuce**
Pour connaître le nombre de superviseurs qui peuvent surveiller un appel en même temps, consultez [Amazon Connect spécifications des fonctionnalités](feature-limits.md).
1. Connectez-vous au site Web d' Amazon Connect administration à l'adresse https ://*instance name*.my.connect.aws/. Utilisez un compte auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité est attribué ou qui possède les autorisations de profil de sécurité requises.
1. Ouvrez votre CCP. Il doit être ouvert pour que vous puissiez intervenir dans un appel.
1. Dans le menu de navigation du site Web de l' Amazon Connect administrateur, choisissez **Analyses et optimisation**, **Métriques en temps réel**, **Agents**.
1. Choisissez l'icône en forme d'œil qui apparaît à côté du canal **Voix** de l'agent que vous souhaitez surveiller, comme illustré sur l'image suivante. Vous pouvez intervenir dans une conversation que vous êtes en train de surveiller.
![\[Page Métriques en temps réel, icône en forme d'œil à côté d'un canal Voix.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel.png)
1. Cela vous amène au CCP ouvert, comme illustré dans l’image suivante. Vous pouvez surveiller l’appel et basculer entre les états **Surveiller** et **Barge**. L’image suivante montre l’état **Surveiller**.
![\[CCP, boutons bascules Surveiller et Barge.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel-ccp.png)
## Intervenir dans les appels en direct avec des contacts
1. Connectez-vous au site Web d' Amazon Connect administration à l'adresse https ://*instance name*.my.connect.aws/. Utilisez un compte auquel le profil de **CallCenterManager**sécurité est attribué ou qui possède les autorisations de profil de sécurité requises.
1. Ouvrez votre CCP. Il doit être ouvert pour que vous puissiez intervenir dans un chat.
1. Dans le menu de navigation du site Web de l' Amazon Connect administrateur, choisissez **Analyses et optimisation**, **Métriques en temps réel**, **Agents**.
1. Choisissez l’icône en forme d’œil qui apparaît à côté du canal **Chat** de l’agent que vous souhaitez surveiller, comme illustré dans l’image suivante. Vous pouvez intervenir dans une conversation que vous êtes en train de surveiller.
![\[Page Métriques en temps réel, icône en forme d’œil à côté d’un canal Chat\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-chat-channel.png)
1. Cela vous amène au CCP ouvert, comme illustré dans l’image suivante. Vous pouvez surveiller la conversation par chat et basculer entre les états **Surveiller** et **Barge**. L’image suivante montre l’état **Surveiller**.
![\[CCP, boutons bascules Surveiller et Barge.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-ccp.png)
Voici un exemple de ce à quoi ressemble le CCP lorsqu’un superviseur intervient dans un chat.
![\[CCP, message d’intervention du superviseur\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-message.png)
# Consultation de conversations enregistrées entre des agents et des clients à l'aide d'Amazon Connect
Les responsables peuvent consulter des conversations antérieures entre des agents et des clients. Pour configurer cela, vous devez [définir le comportement d'enregistrement](set-up-recordings.md), attribuer aux gestionnaires les autorisations appropriées, puis leur montrer comment accéder aux conversations enregistrées.
**Quand une conversation est-elle enregistrée ?** Pour obtenir des informations détaillées sur le comportement d'enregistrement des appels, consultez[Quand les conversations sont enregistrées, où les enregistrements sont stockés et comment y accéder](about-recording-behavior.md).
**Astuce**
Lorsque l'enregistrement des appels est activé, l'enregistrement est placé dans votre compartiment S3 peu après la déconnexion du contact. L'enregistrement est ensuite disponible pour que vous puissiez le consulter en suivant les étapes décrites dans cet article.
Vous pouvez également accéder à l'enregistrement dans l'[enregistrement de contact](sample-ctr.md) du client. L'enregistrement n'est disponible dans l'enregistrement de contact qu'une fois que le contact quitte l'[état Travail après contact (ACW)](metrics-agent-status.md#agent-status-acw).
**Comment gérer l'accès aux enregistrements ?** Utilisez l'autorisation du profil de sécurité des **enregistrements d'appels (non expurgés)** pour gérer qui peut écouter les enregistrements et accéder aux enregistrements correspondants URLs générés dans S3. Pour plus d'informations sur cette autorisation, consultez [Attribution des autorisations](assign-permissions-to-review-recordings.md).
## Consultation d’enregistrements et de transcriptions de conversations d’agents passées
Cette section décrit les étapes suivies par un responsable pour vérifier des enregistrements et des transcriptions de conversations passées tenues par les agents. Pour les contacts par chat, la même transcription contient l’interaction de l’agent et l’interaction automatisée (par exemple, avec les chatbots).
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur disposant des autorisations requises pour accéder à la [page de recherche de contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) et aux [enregistrements](assign-permissions-to-review-recordings.md).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Filtrez la liste des contacts par date, connexion d'agent, numéro de téléphone, ou d'autres critères. Choisissez **Rechercher**.
**Astuce**
Nous vous recommandons d'utiliser le filtre **ID du contact** [pour rechercher des enregistrements](search-recordings.md). C'est le meilleur moyen de trouver le bon enregistrement. De nombreux enregistrements portent le même nom que l'ID de contact, mais pas tous.
1. Les conversations enregistrées comportent des icônes dans la colonne **Enregistrement/Transcription**. Si vous ne disposez pas des autorisations appropriées, ces icônes ne s'affichent pas.
![\[Icônes de lecture, de téléchargement et de suppression d'un enregistrement vocal sur la page des résultats Recherche de contacts.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
1. Pour écouter un enregistrement d'une conversation vocale, ou en lire la transcription, choisissez l'icône **Lire**, comme illustré dans l'image suivante.
![\[Icône de lecture d'un enregistrement vocal sur la page des résultats Recherche de contacts.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/play-recordings.png)
1. Si vous sélectionnez l'icône Lire d'une transcription, celle-ci apparaît comme dans l'image suivante.
![\[Exemple de transcription d'un chat.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/sample-chat-transcript.png)
### Pause, rembobinage ou avance rapide d'un enregistrement
Suivez les étapes ci-dessous pour mettre en pause, rembobiner ou faire avancer rapidement un enregistrement vocal.
1. Dans les résultats **Recherche de contacts**, au lieu de choisir l'icône **Lire**, choisissez l'ID du contact pour ouvrir l'enregistrement du contact.
![\[Emplacement de l'ID de contact que vous devez choisir.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png)
1. Sur la page **Enregistrement du contact**, d'autres commandes permettent de naviguer dans l'enregistrement, comme illustré dans l'image suivante.
![\[Page Enregistrement du contact et commandes supplémentaires pour écouter l'enregistrement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png)
1. Cliquez ou appuyez sur l'heure à partir de laquelle vous souhaitez écouter l'enregistrement.
1. Réglez la vitesse de lecture.
1. Lisez, mettez en pause, avancez ou rembobinez l'enregistrement par incréments de 10 secondes.
### Résolution des problèmes de pause, de rembobinage ou d'avance rapide
Si vous ne parvenez pas à mettre en pause, rembobiner ou faire avancer des enregistrements sur la page **Recherche de contacts**, votre réseau bloque peut-être les requêtes HTTP Range. Consultez les [requêtes HTTP Range.]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests) sur le site MDN Web Docs. Collaborez avec votre administrateur réseau pour débloquer les requêtes HTTP Range.
## Vérification des enregistrements et des transcriptions d’interactions vocales automatisées (avec l’IVR et les robots)
Les enregistrements et les journaux IVR vous permettent de surveiller et d’améliorer vos expériences automatisées afin de mieux répondre aux besoins du client final et de conserver les enregistrements audio et les enregistrements d’exécution du système relatifs à l’interaction à des fins de conformité. Pour vérifier les enregistrements et les journaux d’interactions automatisées (IVR) :
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur disposant des autorisations requises pour accéder à la [page de recherche de contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) et aux [enregistrements](assign-permissions-to-review-recordings.md). Notez que pour afficher les informations relatives à l’exécution d’un flux, vous devez disposer des autorisations nécessaires pour afficher les **flux** et les **modules de flux**.
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Analytique et optimisation, Recherche de contacts**.
1. Recherchez le contact que vous souhaitez examiner. Par exemple, utilisez la fonction de recherche en fonction des files d’attente de contacts, du nom du flux initial du contact ou des [attributs de contact personnalisés](search-custom-attributes.md) définis par l’utilisateur.
1. Choisissez l’ID de contact pour afficher la page **Détails de contact**.
1. Dans la section **Enregistrement et transcription**, sélectionnez **Interaction automatisée (IVR)** qui contient un lecteur audio que vous pourrez utiliser pour lire l’enregistrement IVR, comme indiqué dans l’image suivante. Dans cette section, vous pouvez également voir les invites IVR qui ont été diffusées, les réponses des clients à ces invites, ainsi que les transcriptions des interactions avec Amazon Lex.
![\[Emplacement de l'ID de contact que vous devez choisir.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr.png)
1. Si vous souhaitez uniquement afficher les détails de l’interaction avec le client (sans voir de détails supplémentaires sur le flux qui a été exécuté), vous pouvez désactiver le bouton **Afficher les détails du flux**. Consultez l’image ci-dessous :
![\[Emplacement de l'ID de contact que vous devez choisir.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr-no-detail.png)
**Blocs de flux disponibles dans les journaux et les transcriptions d’interactions automatisées**
Vous pouvez consulter les blocs de flux suivants dans l’interface utilisateur Amazon Connect sur la page Détails de contact :
+ [Obtenir l'entrée utilisateur](get-customer-input.md)
+ [Stocker l'entrée utilisateur](store-customer-input.md)
+ [Lire l'invite](play.md)
+ [Invites en boucle](loop-prompts.md)
+ [Fonctions Lambda](invoke-lambda-function-block.md)
# Attribution d’autorisations pour examiner les conversations passées du centre de contact dans Amazon Connect
Pour accéder aux enregistrements et aux transcriptions sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur, vous devez disposer des autorisations du profil de sécurité pour rechercher et afficher des contacts sur la page de **recherche de contacts**. Vous devez également disposer d’autorisations pour accéder aux éléments suivants :
+ Enregistrements et transcriptions des interactions des agents
+ Enregistrements des interactions automatisées (IVR)
+ Transcriptions des interactions automatisées (IVR)
Cette rubrique explique quelles sont les autorisations de profil de sécurité nécessaires.
**Topics**
+ [Autorisations de recherche et d’affichage des contacts](#assign-permissions-to-search-and-view-contacts)
+ [Autorisations d’accès aux enregistrements et aux transcriptions des interactions des agents](#assign-permissions-to-access-recordings-transcripts)
+ [Autorisations permettant de consulter les enregistrements et les transcriptions des interactions automatisées (IVR)](#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts)
## Autorisations de recherche et d’affichage des contacts
Les contacts ainsi que les enregistrements et les transcriptions sous-jacents sont accessibles via les pages **Recherche de contacts** **Détails de contact**. Au moins une des autorisations suivantes est obligatoire pour afficher les contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** :
+ **Recherche de contacts - Afficher** : permet à un utilisateur d'accéder à tous les contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**.
+ **Afficher mes contacts - Afficher** : sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**, permet aux agents d'afficher uniquement les contacts qu'ils ont gérés.
Vous pouvez également activer l’autorisation **Restreindre l’accès des contacts** pour restreindre l’accès aux contacts en fonction de la hiérarchie de l’utilisateur. Par exemple :
+ Les agents auxquels la valeur AgentGroup -1 est attribuée peuvent uniquement consulter les enregistrements des contacts gérés par les agents de ce groupe hiérarchique et des groupes situés en dessous d'eux.
+ Les agents affectés à AgentGroup -2 ne peuvent accéder aux enregistrements de contacts que pour les contacts gérés par leur groupe et pour les groupes situés en dessous d'eux.
+ Les responsables et les autres personnes appartenant à des groupes de niveau supérieur peuvent consulter les enregistrements des contacts gérés par tous les groupes situés en dessous d'eux, tels que AgentGroup -1 et 2.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
## Autorisations d’accès aux enregistrements et aux transcriptions des interactions des agents
Procédez comme suit pour attribuer des autorisations permettant d’accéder aux interactions des agents pour les canaux voix, chat et e-mail.
**Note**
Pour les interactions par chat, la même transcription contient l’interaction de l’agent et l’interaction automatisée (par exemple, avec les chatbots).
1. Attribuez le profil de **CallCenterManager**sécurité afin qu'un utilisateur puisse écouter les enregistrements des appels ou consulter les transcriptions des discussions. Ce profil de sécurité comprend également un paramètre permettant d'afficher une icône de téléchargement dans les résultats de la page **Recherche de contacts**. L'image suivante montre les icônes de lecture, de téléchargement et de suppression pour un utilisateur disposant de ces autorisations.
![\[Page Recherche de contacts, qui affiche les options permettant d’examiner les conversations enregistrées.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recording-permissions-listen-download-delete.png)
– OU –
1. Attribuez les autorisations individuelles suivantes :
+ **Enregistrements d’appels (modifiés) - Accès** : si votre organisation utilise Amazon Connect Contact Lens, vous pouvez attribuer cette autorisation afin que les agents n’accèdent qu’aux enregistrements d’appels dont les données sensibles ont été expurgées.
+ **Transcriptions des contacts (modifiées) - Accès** : si votre organisation utilise Amazon Connect Contact Lens, vous pouvez attribuer cette autorisation afin que les agents n’accèdent qu’aux transcriptions de contacts dont les données sensibles ont été expurgées.
La fonctionnalité d’expurgation est fournie dans le cadre de Contact Lens. Pour plus d’informations, consultez [Utilisez la rédaction de données sensibles pour protéger la confidentialité des clients en utilisant Contact Lens](sensitive-data-redaction.md).
+ **Surveillance du responsable** : cette autorisation permet aux utilisateurs de surveiller des conversations en direct et d'écouter des enregistrements.
**Astuce**
Veillez à affecter aux responsables le profil de sécurité **Agent** afin qu'ils puissent accéder au panneau de configuration des contacts (CCP). L'objectif est qu'ils puissent écouter la conversation par l'intermédiaire du CCP.
+ **Enregistrements d'appels (non expurgés) - Accès** : utilisez cette autorisation pour gérer qui peut accéder aux enregistrements sur les pages de **recherche** de **contacts et de coordonnées**, via URLs les correspondants générés dans S3. Les utilisateurs peuvent supprimer des enregistrements sur cette page.
Notez ce qui suit :
+ Si les utilisateurs ne disposent pas de l’autorisation **Enregistrements d’appels (non modifiés) - Accès** ou s’ils ne sont pas connectés à Amazon Connect, ils ne peuvent pas écouter l’enregistrement d’un appel ni accéder à l’URL dans S3, même s’ils savent comment l’URL est formée.
+ L’autorisation **Enregistrements d’appels (non modifiés) - Bouton Activer le téléchargement** détermine uniquement si le bouton de téléchargement apparaît dans l’interface utilisateur. Elle ne contrôle pas l'accès aux enregistrements.
+ **Transcriptions des contacts (non modifiées) - Accès** : utilisez cette autorisation pour gérer les personnes autorisées à consulter les conversations non expurgées par chat et par e-mail, ainsi que les transcriptions vocales non expurgées générées par Contact Lens sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**.
Notez ce qui suit :
+ Si les utilisateurs ne disposent pas de l’autorisation **Enregistrements d’appels (non modifiés) - Accès** ou s’ils ne sont pas connectés à Amazon Connect.
+ L’autorisation **Enregistrements d’appels (non modifiés) - Bouton Activer le téléchargement** détermine uniquement si le bouton de téléchargement apparaît dans l’interface utilisateur. Elle ne contrôle pas l'accès aux enregistrements.
+ **Supprimer les conversations enregistrées** : pour permettre à un utilisateur de supprimer des enregistrements sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact**, choisissez l’autorisation **Supprimer**.
+ **Enregistrements des interactions vocales automatisées (IVR) (non expurgés)** : utilisez cette autorisation pour permettre la gestion et la visualisation des enregistrements IVR sur la page **Détails de contact**.
+ **Transcriptions des interactions vocales automatisées (IVR) (non expurgées)** : utilisez cette autorisation pour octroyer l’accès aux transcriptions des enregistrements d’interactions vocales automatisées (IVR) ci-dessus.
## Autorisations permettant de consulter les enregistrements et les transcriptions des interactions automatisées (IVR)
Attribuez les autorisations suivantes :
+ **Enregistrements des interactions vocales automatisées (IVR) (non expurgés) - Accès** : permet à l’utilisateur d’accéder à l’enregistrement d’un contact lors d’interactions automatisées (avec l’IVR, Amazon Lex ou d’autres robots).
+ **Enregistrements des interactions vocales automatisées (IVR) (non expurgés) - Bouton Activer le téléchargement** : contrôle si le bouton de téléchargement apparaît à côté de l’enregistrement IVR sur la page **Détails de contact** d’Amazon Connect.
### Accès aux journaux et aux transcriptions des interactions automatisées (IVR)
Attribuez les autorisations suivantes :
+ **Transcriptions des interactions vocales automatisées (IVR) (non expurgées) - Accès** : permet à l’utilisateur d’accéder à l’interaction entre le client, l’IVR et les robots. Ils peuvent voir les entrées clavier du client en réponse aux invites IVR ainsi que la transcription de l’interaction avec Amazon Lex.
La transcription masque les données client saisies pour le bloc de flux [Stocker les données client](store-customer-input.md). La transcription masque également tous les [emplacements configurés pour être masqués](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/monitoring-obfuscate.html) dans le *Guide du développeur Amazon Lex* au sein d’Amazon Lex. Les utilisateurs ayant accès à l’enregistrement IVR peuvent toujours écouter les entrées vocales des clients lors des interactions avec Amazon Lex.
+ **Flux - Afficher** et **Modules de flux - Afficher** : accordez aux utilisateurs ces deux autorisations afin qu’ils puissent consulter les détails d’exécution des flux pour les contacts vocaux sur la page **Détails de contact**. Par exemple, quel flux a été exécuté et quel en a été le résultat.
**Note**
Ces autorisations permettent également aux utilisateurs d'accéder aux pages des modules Flows et Flow sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur.
## Pause, rembobinage ou avance rapide d'un enregistrement
Suivez les étapes ci-dessous pour mettre en pause, rembobiner ou faire avancer rapidement un enregistrement vocal.
1. Dans les résultats **Recherche de contacts**, au lieu de choisir l'icône **Lire**, choisissez l'ID du contact pour ouvrir l'enregistrement du contact.
![\[Emplacement de l'ID de contact que vous devez choisir.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png)
1. Sur la page **Enregistrement du contact**, d'autres commandes permettent de naviguer dans l'enregistrement, comme illustré dans l'image suivante.
![\[Page Enregistrement du contact et commandes supplémentaires pour écouter l'enregistrement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png)
1. Cliquez ou appuyez sur l'heure à partir de laquelle vous souhaitez écouter l'enregistrement.
1. Réglez la vitesse de lecture.
1. Lisez, mettez en pause, avancez ou rembobinez l'enregistrement par incréments de 10 secondes.
## Résolution des problèmes de pause, de rembobinage ou d'avance rapide
Si vous ne parvenez pas à mettre en pause, rembobiner ou faire avancer des enregistrements sur la page **Recherche de contacts**, votre réseau bloque peut-être les requêtes HTTP Range. Consultez les [requêtes HTTP Range.]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests) sur le site MDN Web Docs. Collaborez avec votre administrateur réseau pour débloquer les requêtes HTTP Range.
# Téléchargement d’enregistrements et de transcriptions de conversations passées dans Amazon Connect
Il s'agit de la procédure suivie par un responsable pour télécharger des enregistrements ou des transcriptions de conversations passées.
+ Si le contact vous a contacté par téléphone (canal Voix), vous pouvez télécharger un fichier .wav.
+ Si le contact vous a contacté par chat (canal Chat), vous pouvez télécharger un fichier .json.
**Astuce**
Pour qu’Amazon Connect crée des transcriptions des appels téléphoniques, utilisez la fonctionnalité Contact Lens.
## Téléchargement d’un enregistrement vocal sous forme de fichier .wav
1. Connectez-vous au site Web Amazon Connect d'administration avec un compte utilisateur [autorisé à accéder aux enregistrements](assign-permissions-to-review-recordings.md).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Filtrez la liste des contacts par date, connexion d'agent, numéro de téléphone, ou d'autres critères. Choisissez **Rechercher**.
1. Les conversations enregistrées comportent des icônes dans la colonne **Recording/Transcript (Enregistrement/Transcription)**. Si vous ne disposez pas des autorisations appropriées, ces icônes ne s'affichent pas.
L'image suivante montre à quoi ressemblent les icônes d'un enregistrement vocal. Notez l'icône de lecture qui indique qu'il s'agit d'un enregistrement vocal.
![\[Page Recherche de contacts, icônes de lecture, de téléchargement et de suppression d'un enregistrement vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
1. Choisissez l'icône **Télécharger** dans la barre d'outils, comme illustré dans l'image suivante.
![\[Page Recherche de contacts, icône de téléchargement d'un enregistrement vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/download-recordings.png)
1. Un enregistrement est enregistré automatiquement dans votre dossier **Téléchargements** sous forme de fichier .wav.
L'image suivante montre une liste de fichiers .wav dans un dossier Téléchargements. Le nom du fichier .wav correspond à l'ID de contact.
![\[Liste d'enregistrements au format .wav dans le dossier Téléchargements.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/downloaded-wav-files.png)
**Astuce**
Dans l'enregistrement, vous pouvez entendre uniquement l'agent, uniquement le client, ou les deux. Tout dépend de la configuration du bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md).
## Téléchargement d’une transcription de chat sous forme de fichier .json
1. L'image suivante montre à quoi ressemblent les icônes d'une transcription de chat.
![\[Page Recherche de contacts, icônes de transcription, de téléchargement et de suppression.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/download-transcript.png)
Une transcription de chat est enregistrée dans le dossier Téléchargements sous forme de fichier .json.
L'image suivante montre un fichier .json dans le dossier Téléchargements. Le nom du fichier .json correspond à l'ID de contact.
![\[Transcription de fichier JSON dans le dossier Téléchargements.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/downloaded-json-file.png)
1. Pour afficher une transcription de chat téléchargée, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le fichier .json, puis ouvrez-le avec une autre application qui vous permet d'afficher le contenu dans un format lisible.
L'image suivante montre un exemple de transcription téléchargé qui a été ouvert avec Firefox. Elle montre le milieu de la transcription, lorsque l'agent et le client discutent.
![\[Transcription de fichier json ouverte avec Firefox.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/download-transcript-firefox.png)
## Événements dans une transcription de chat
Si vous avez un processus qui utilise des événements dans les transcriptions S3, notez que les transcriptions de chat contiennent les types de contenu d’événements suivants si l’événement s’est produit pendant la session de chat :
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.chat.ended`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.transfer.succeeded`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.transfer.failed`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.invited`
# Recherche d’enregistrements de conversations à l’aide de l’ID de contact d’un client dans Amazon Connect
Pour rechercher l'enregistrement d'un contact spécifique, vous avez uniquement besoin de l'ID de contact. Vous n'avez pas besoin de connaître la plage de dates, l'agent ou toute autre information sur le contact.
**Astuce**
Nous vous recommandons d'utiliser l'ID de contact pour rechercher des enregistrements.
Même si de nombreux enregistrements d'appels pour un contact spécifique IDs peuvent être nommés avec le préfixe d'identification du contact lui-même (par exemple, 123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav), rien ne garantit que le contact IDs et le nom du fichier d'enregistrement des contacts correspondent toujours. En utilisant l'**ID du contact** pour votre recherche sur la page **Recherche de contacts**, vous pouvez trouver le bon enregistrement en vous référant au fichier audio figurant dans l'enregistrement du contact.
**Pour rechercher des enregistrements**
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur disposant d'[autorisations d'accès aux enregistrements](assign-permissions-to-review-recordings.md).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Dans le champ **ID du contact**, saisissez l'ID du contact, puis choisissez **Rechercher**.
1. Les conversations enregistrées comportent des icônes dans la colonne **Recording/Transcript (Enregistrement/Transcription)**. L'image suivante illustre les icônes de lecture, de téléchargement et de suppression. Si vous ne disposez pas des autorisations appropriées, ces icônes ne s'affichent pas.
![\[Page Recherche de contacts, icônes de lecture, de téléchargement et de suppression de l'enregistrement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
Pour en savoir plus sur la recherche, consultez [Recherche de contacts terminés et en cours dans Amazon Connect](contact-search.md).
# Résoudre les problèmes liés à la capacité de surveillance des conversations des agents dans Amazon Connect
Le tableau suivant explique comment résoudre les messages d'erreur (messages d'exception) qui peuvent s'afficher lorsque vous surveillez en direct Amazon Connect les conversations d'un agent avec des contacts.
| Message d’erreur | Résolution | Type d'exception | Code d'exception |
| --- | --- | --- | --- |
| **Vous n’avez pas accès à l’agent. Pour en savoir plus, contactez votre administrateur informatique.** | Vous devez activer le rôle lié au service pour l’instance. Pour plus d’informations sur l’activation de ce rôle, consultez [Utilisation de rôles liés aux services et d’autorisations de rôle pour Amazon Connect](connect-slr.md). | AccessDeniedException | 403 |
| **Un ou plusieurs paramètres d'entrée ne sont pas valides** | Un développeur doit s'assurer que les paramètres d'entrée de l'action `MonitorContact` sont valides. Voir [Syntaxe des MonitorContact demandes](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax). | InvalidRequestException | 400 |
| **La surveillance a échoué, activez l'enregistrement des appels** | Dans le flux, assurez-vous que le bloc [Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md) est configuré pour autoriser l'enregistrement des appels à la fois pour l'agent et pour le client. | InvalidRequestException | 400 |
| **Le numéro de téléphone de l'utilisateur n'est pas valide** | Vérifiez que le numéro de téléphone associé au téléphone de bureau de l'agent répond aux exigences suivantes : [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/ts-monitoring-conversations.html) | InvalidRequestException | 400 |
| **Le contact ou l'agent n'est pas dans un état qui peut être surveillé** | Le contact n'est pas actif. L'agent ou le client s'est peut-être déconnecté de l'appel ou de la conversation instantanée avant que la demande de surveillance ne puisse être traitée. Choisissez un autre contact à surveiller. | InvalidRequestException | 400 |
| **La surveillance a échoué, activez la fonctionnalité de conférence multipartite** | Les appels multipartites et la fonctionnalité de surveillance améliorée doivent être activés sur l' Amazon Connect instance. Dans les paramètres de votre instance, choisissez **Activer les appels multipartites et la surveillance améliorée**. Pour obtenir des instructions, veuillez consulter [Configuration des paramètres de votre instance Amazon Connect](update-instance-settings.md). | InvalidRequestException | 400 |
| **Aucun AGENT participant n'a été trouvé dans le contact** | Aucun agent actif connecté à l'appel ou à la conversation instantanée ne travaille sur le contact. Choisissez un autre contact à surveiller. | InvalidRequestException | 400 |
| **MonitorContact n'est pas pris en charge pour les `TASK` contacts** | La fonctionnalité de surveillance est prise en charge uniquement pour les contacts vocaux et de conversation instantanée. Choisissez un contact vocal ou de conversation instantanée à surveiller. | InvalidRequestException | 400 |
| **AllowedMonitorCapabilities doit être fourni et avoir au moins une `SILENT_MONITOR` valeur** | Si les appels multipartites et la fonctionnalité de surveillance améliorée sont activés sur votre Amazon Connect instance, le développeur doit s'assurer de transmettre le paramètre `AllowedMonitorCapabilities` d'entrée avec au moins la `SILENT_MONITOR` valeur définie. Voir [Syntaxe des MonitorContact demandes](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax). | InvalidRequestException | 400 |
| **Une ou plusieurs ressources de la demande n'ont pas été trouvées** | Un développeur doit s'assurer que les ressources contenues dans la demande `MonitorContact` d'entrée transmise existent dans l' Amazon Connect instance. | ResourceNotFoundException | 404 |
| **Exception de service interne** | Le traitement de la demande a échoué en raison d'une erreur inconnue, d'une exception ou d'une défaillance d'un serveur interne. Patientez un peu, puis réessayez de surveiller le contact. | InternalServiceException | 500 |
| **Le quota de service a été dépassé** | Il existe certaines limites quant au nombre de contacts qu'un superviseur peut surveiller à la fois ou au nombre de superviseurs pouvant surveiller un seul contact. Vérifiez les limites des contacts vocaux et de conversation instantanée sur la page [Amazon Connect spécifications des fonctionnalités](feature-limits.md). | ServiceQuotaExceededException | 402 |
| **Une autre demande avec le même clientToken est en cours** | Dans l'[MonitorContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html)action, a `ClientToken` est un identifiant unique, sensible aux majuscules et minuscules, que les développeurs fournissent pour garantir l'idempuissance de la demande. S'il n'est pas fourni, le AWS SDK renseigne ce champ. Pour plus d'informations sur l'idempotentie, voir [Sécuriser les tentatives grâce à](https://aws.amazon.com/builders-library/making-retries-safe-with-idempotent-APIs/) l'idempotent. APIs | IdempotencyException | 409 |
| **Accès refusé** | Vous ne disposez pas des autorisations appropriées dans votre profil de sécurité pour effectuer cette action. Pour obtenir la liste des autorisations de profil de sécurité requises pour surveiller les conversations, consultez [Attribution d’autorisations permettant de surveiller les conversations en direct dans le Panneau de configuration des contacts (CCP) Amazon Connect](monitor-conversations-permissions.md). | AccessDeniedException | 403 |
| **Nombre de demandes trop élevé** | Les quotas TPS de l'API ont été dépassés. Soumettez une demande d'augmentation du quota TPS. Pour obtenir des instructions, consultez [Demander une augmentation de quota](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html). | ThrottlingException | 429 |
# Gestion des contacts depuis la page Détails de contact dans Amazon Connect
Sur la page **Détails de contact** d'un contact en cours, vous pouvez gérer un contact en le transférant, en le reprogrammant ou en y mettant fin.
Vous pouvez également effectuer ces actions par programmation à l'aide des opérations [TransferContact[UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html)](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html), et [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html).
Cette section explique comment transférer, replanifier et terminer des contacts à l'aide du site Web de l'administrateur d' Amazon Connect .
**Topics**
+ [Transfert des contacts en cours](transfer-contacts-admin.md)
+ [Replanification des contacts](reschedule-contacts-admin.md)
+ [Terminer des contacts](end-contacts-admin.md)
# Transfert des contacts en cours vers un agent à connexion rapide ou vers une file d’attente dans Amazon Connect
Sur la page **Détails de contact** d'un contact en cours, vous pouvez transférer un contact vers un agent de connexion rapide ou vers une file d'attente. Cette fonctionnalité prend en charge les contacts via une tâche, par e-mail ou par chat.
Pour transférer des contacts par programmation, utilisez le. [TransferContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html)
## Autorisations requises
1. Activez l'une des autorisations suivantes pour afficher les contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** :
1. **Recherche de contacts - Afficher** : permet à un utilisateur d'afficher tous les contacts
1. **Afficher mes contacts - Afficher** : permet aux agents d'afficher les contacts qu'ils ont eux-mêmes gérés
1. **Restreindre l'accès des contacts** (facultatif) : restreignez l'accès d'un utilisateur aux contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** au sein de son propre groupe hiérarchique ou de tout groupe hiérarchique inférieur à celui-ci. Pour plus d'informations sur ces autorisations, consultez [Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. **Transférer un contact** : permet à un utilisateur de transférer des contacts sur les pages **Analytique et optimisation**. L'image suivante montre l'autorisation **Actions de contact - Transférer un contact**.
![\[Page Détails de contact, contact transféré avec succès.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-permissions.png)
## Comment transférer un contact par tâche, par e-mail ou par chat
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d'utilisateur disposant des [autorisations requises pour accéder aux enregistrements des contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Recherchez un contact en cours initié par une tâche ou par e-mail à transférer :
1. Sélectionnez le filtre **Statut du contact** et définissez-le sur **En cours**, comme illustré dans l'image suivante.
![\[Page Recherche de contacts, filtre de tâches, filtre de statut de contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-filters.png)
1. Définissez le filtre **Canal** sur **Tâches**, **E-mail** ou **Chat** pour afficher uniquement les contacts liés aux tâches, aux e-mails ou au chat.
1. Choisissez le contact par tâche, par e-mail ou par chat pour en afficher les détails.
1. Sur la page **Détails de contact** du contact par tâche, par e-mail ou par chat, choisissez **Actions**, **Transférer**.
![\[Page Détails de contact, contact transféré avec succès.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-action.png)
1. Sélectionnez un agent ou une file d'attente dans la liste des connexions rapides et choisissez **Transférer**.
1. Lorsque le contact est transféré avec succès, la page est automatiquement actualisée avec le lien **Contact suivant** vers le contact créé à la suite du transfert. L'image suivante montre l'emplacement du lien **Contact suivant**.
![\[Page Détails de contact, contact transféré avec succès.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transferred.png)
# Replanification des contacts depuis la page Détails de contact dans Amazon Connect
Sur la page **Détails de contact** d'un contact en cours, vous pouvez replanifier un contact précédemment planifié. Cette fonctionnalité n'est actuellement prise en charge que pour les contacts de tâche.
Pour replanifier les contacts par programmation, utilisez le. [UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html)
## Autorisations requises
1. Activez l'une des autorisations suivantes pour afficher les contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** :
1. **Recherche de contacts - Afficher** : permet à un utilisateur d'afficher tous les contacts
1. **Afficher mes contacts - Afficher** : permet aux agents d'afficher les contacts qu'ils ont eux-mêmes gérés
1. **Restreindre l'accès des contacts** (facultatif) : restreignez l'accès d'un utilisateur aux contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** au sein de son propre groupe hiérarchique ou de tout groupe hiérarchique inférieur à celui-ci. Pour plus d'informations sur ces autorisations, consultez [Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. **Replanifier un contact** : permet à un utilisateur de replanifier des contacts sur les pages **Analytique et optimisation**. L'image suivante montre l'autorisation **Actions de contact - Replanifier un contact**.
![\[Page d'autorisations des profils de sécurité, l'autorisation de replanifier le contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-permissions.png)
## Comment replanifier un contact
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d'utilisateur disposant des [autorisations requises pour accéder aux enregistrements des contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Recherchez un contact pour une tâche en cours à replanifier :
1. Sélectionnez le filtre **Statut du contact** et remplacez la valeur sélectionnée par **En cours**.
1. Sélectionnez le filtre **Plage de temps**. Définissez le **type d'horodatage** sur **Planifié** pour afficher uniquement les contacts planifiés. Filtre pour la plage de temps. L'image suivante montre ces filtres.
![\[La page des détails de contact, les filtres pour l'horodatage planifié.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-choose.png)
1. Choisissez le contact planifié pour afficher ses détails.
1. Sur la page **Détails de contact** du contact de la tâche, choisissez **Actions**, **Replanifier**, comme illustré dans l'image suivante.
![\[La page des détails de contact, option Replanifier.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-action.png)
1. Sélectionnez l'heure et la plage pour replanifier le contact. L'heure planifiée doit se situer dans les 6 jours suivant le lancement de la tâche.
1. Lorsque le contact est replanifié avec succès, la page est automatiquement actualisée avec la nouvelle heure planifiée pour la tâche.
# Mettre fin à des contacts depuis la page Détails de contact dans Amazon Connect
Sur la page **Détails de contact** d'un contact en cours, vous pouvez terminer un contact. La fin d'un contact entraîne sa déconnexion. Si le contact était déjà connecté à un agent, la fin du contact démarre le travail après contact (ACW) pour le contact.
Pour mettre fin aux contacts par programmation, utilisez le. [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)
## Points importants à connaître
+ Si vous mettez fin à un contact lié à une tâche alors que l'ACW est en cours, il est mis fin au contact. Les contacts vocaux et de chat qui sont à l'état ACW ne peuvent pas être résiliés en exécutant l'action **Terminer le contact** sur la page **Détails de contact**.
+ Vous ne pouvez pas terminer les contacts vocaux lorsqu'ils sont initiés en utilisant les méthodes suivantes :
+ DISCONNECT
+ TRANSFER
+ QUEUE\$1TRANSFER
+ Vous pouvez terminer un chat et des contacts de tâche, quelle que soit la manière dont ils ont été initiés.
## Autorisations requises
1. Activez l'une des autorisations suivantes pour afficher les contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** :
1. **Recherche de contacts - Afficher** : permet à un utilisateur d'afficher tous les contacts.
1. **Afficher mes contacts - Afficher** : permet aux agents d'afficher les contacts qu'ils ont eux-mêmes gérés.
1. **Restreindre l'accès des contacts** (facultatif) : restreignez l'accès d'un utilisateur aux contacts sur les pages **Recherche de contacts** et **Détails de contact** au sein de son propre groupe hiérarchique ou de tout groupe hiérarchique inférieur à celui-ci. Pour plus d'informations sur ces autorisations, consultez [Gérez les personnes autorisées à rechercher des contacts et à accéder à des informations détaillées](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. **Terminer un contact** : permet à un utilisateur de terminer des contacts sur les pages **Analytique et optimisation**. L'image suivante montre l'autorisation **Actions de contact - Terminer un contact**.
![\[L'autorisation de terminer un contact.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-permissions.png)
## Comment terminer un contact en cours
1. Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte d'utilisateur disposant des [autorisations requises pour accéder aux enregistrements des contacts](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Dans Amazon Connect, choisissez **Analytique et optimisation**, puis **Recherche de contacts**.
1. Sélectionnez le filtre **Statut du contact** et remplacez la valeur sélectionnée par **En cours**.
1. Choisissez un contact en cours pour voir ses détails.
1. Sur la page **Détails de contact**, choisissez **Actions**, **Terminer**.
![\[La page des détails de contact, l'option Terminer.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-action.png)
1. Confirmez l'action visant à terminer le contact en choisissant **Terminer**.
1. Lorsque le contact est terminé correctement, la page est automatiquement actualisée.
# Intégration d’Amazon Connect Contact Lens à des systèmes vocaux externes
La migration d’un centre de contact d’un système externe vers le cloud peut être complexe. Elle implique le transfert de nombreux composants distincts tels que la téléphonie, l’IVR, la distribution automatique des appels (ACD), l’enregistrement des appels, l’analytique des appels, etc. En intégrant votre système externe à Contact Lens à des fins d’analytique, vous pouvez toutefois accélérer votre migration vers Amazon Connect. Voici comment cette première étape peut profiter à votre entreprise :
+ L’intégration de Contact Lens améliore les fonctionnalités d’enregistrement et d’analytique de votre centre de contact externe existant.
+ C’est l’occasion de former les administrateurs, les responsables et les agents de votre centre de contact sur Amazon Connect.
+ Contact Lens permet de découvrir les tendances, les problèmes et les thèmes clés issus des interactions avec les clients sur plusieurs systèmes vocaux tels que des centres de contact externes ou des solutions vocales orientées client (consultations téléphoniques, conseillers financiers ou gestionnaires des relations bancaires, par exemple).
Le schéma suivant montre comment l’audio des appels vocaux circule entre votre système vocal externe et Contact Lens. Utilisez le connecteur Contact Lens pour envoyer une réplique de l’audio de votre centre de contact à Contact Lens. Le flux d’appel externe continue de fonctionner normalement pour vos agents, tandis que Contact Lens assure une analytique en temps réel et après appel en utilisant l’audio des appels répliqués.
![\[Schéma conceptuel montrant comment l’audio des appels vocaux circule entre votre système vocal externe et Contact Lens.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-diagram.png)
1. Un appel envoyé via le réseau RTCP arrive sur votre système vocal externe.
1. Une copie en lecture seule de l’audio de l’appel est transférée vers Amazon Connect.
1. Un flux est lancé pour l’appel. Le connecteur Contact Lens achemine l’appel vers Amazon Connect Contact Lens.
## Exigences
Avant de commencer à configurer l’intégration Contact Lens, vérifiez que votre instance Amazon Connect et vos systèmes externes répondent aux exigences suivantes :
+ Vérifiez que votre instance Amazon Connect est créée dans une [AWS région prise en charge](regions.md#contactlens_region). Assurez-vous que votre système vocal peut se connecter à cette région.
+ Assurez-vous que le périphérique externe qui lance la session SIPREC et que le système vocal utilisé pour l’appel sont pris en charge. Pour obtenir la liste des systèmes pris en charge, consultez `ContactCenterSystemTypes` et `SessionBorderControllerTypes` [PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/chime-sdk/latest/APIReference/API_voice-chime_PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration.html)dans l'API Amazon Chime. Habituellement, la session SIPREC est un Session Border Controller (SBC) et le système vocal est votre centre de contact.
+ Vérifiez que vous disposez de la prise en charge SIPREC ou que vous êtes en mesure d’ajouter SIPREC au système source qui enverra la réplique audio de l’appel SIPREC à Contact Lens.
## Étapes de configuration
Vous trouverez ci-dessous un résumé des étapes à suivre pour configurer l’intégration Contact Lens avec votre système vocal externe. Les liens correspondant aux rubriques fournissent plus de détails.
+ [Créez une instance Amazon Connect](amazon-connect-instances.md) si vous n’en avez pas déjà une.
+ Vous n’avez pas besoin de demander un numéro de téléphone à Amazon Connect pour intégrer Contact Lens.
+ [Ajoutez des agents](user-management.md) et [configurez des hiérarchies d’agents](agent-hierarchy.md). Cela vous aidera à attribuer l’analytique générée par Contact Lens à des agents spécifiques.
**Note**
Si aucun agent n’est identifié pour un appel, l’appel répliqué dans Contact Lens prend fin. Aucun enregistrement et ni aucune analytique des conversations n’a lieu. Pour plus d’informations, consultez [Métadonnées d’appel pour l’intégration de Contact Lens](callmetadata-contactlens-integration.md).
+ [Demandez une augmentation des quotas de service](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) suivants sur votre compte Amazon Connect :
+ **Connecteurs Contact Lens par compte**
+ **Nombre maximum de sessions d’enregistrement actives à partir de systèmes vocaux externes par instance**
**Important**
Une fois vos quotas de service demandés et approuvés, Contact Lens l'intégration sera visible dans la console Amazon Connect et sur le site Web Amazon Connect d'administration.
+ [Créez un connecteur Contact Lens](create-contact-lens-connector.md) dans la console Amazon Connect.
+ [Configurez votre SBC](configure-external-voice-system.md) pour envoyer l’audio SIPREC à l’hôte de ce connecteur avec les métadonnées des appels.
+ [Activez le Contact Lens connecteur sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur](enable-contactlens-integration.md). Pour ce faire, attribuez les autorisations de profil de sécurité suivantes aux administrateurs et aux autres utilisateurs qui ont besoin d’accéder aux connecteurs Contact Lens :
+ **Analytique et optimisation - Connecteurs Contact Lens - Afficher** et **Modifier**. L’autorisation **Afficher** vous permet de consulter la liste des connecteurs Contact Lens disponibles. L’autorisation **Modifier** vous permet d’associer des flux à un connecteur Contact Lens.
+ **Canaux et flux - Flux - Afficher** : cette autorisation vous permet de voir les flux disponibles que vous pouvez associer à un connecteur Contact Lens.
Seuls les utilisateurs disposant de ces autorisations pourront accéder au Contact Lens connecteur sur le site Web de l' Amazon Connect administrateur.
+ Créez un flux pour spécifier comment traiter l’audio de l’appel, y compris l’enregistrement et l’analytique en direct ou post-appel, et [associez le flux au connecteur Contact Lens](associate-contactlens-integration.md).
+ Vous pouvez aussi créer une fonction Lambda à invoquer lorsque le flux Amazon Connect sera déclenché. Utilisez cette fonction Lambda pour analyser la demande SIPREC et les métadonnées d’appel supplémentaires, et prenez les mesures nécessaires. Pour plus d’informations, consultez [Métadonnées d’appel pour les intégrations Contact Lens](callmetadata-contactlens-integration.md).
# Création d’un connecteur Contact Lens à intégrer à votre système vocal externe
Cette rubrique explique comment créer un connecteur Contact Lens à intégrer à votre système vocal externe. Procédez comme suit :
1. Ouvrez la console Amazon Connect à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Dans la page Instances, choisissez l’alias d’instance. L’alias d’instance est également le **nom de votre instance**, qui apparaît dans votre URL Amazon Connect. L’image suivante présente la page **Instances du centre de contact virtuel Amazon Connect** avec un encadré autour de l’alias d’instance.
![\[Page Instances du centre de contact virtuel Amazon Connect, Alias d’instance.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. Dans le volet de navigation de la console Amazon Connect, choisissez **Systèmes vocaux externes**, **Intégrations Contact Lens**, puis sélectionnez **Créer un connecteur Contact Lens**, comme illustré dans l’image suivante.
![\[Page Intégrations Contact Lens, bouton Créer un connecteur Contact Lens.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-connector.png)
1. Sur la page **Connecteur Contact Lens**, saisissez un nom convivial pour le connecteur.
1. Sous **Type de source de connecteur**, utilisez le menu déroulant pour faire un choix dans la liste des types de source de connecteur disponibles. Il s’agit généralement d’un Session Boarder Controller (SBC) externe qui initie la session SIPREC. L’image suivante montre un exemple de liste déroulante de types de source de connecteur.
![\[Page Connecteur Contact Lens, liste déroulante Type de source de connecteur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-source-types.png)
1. Sous **Type de système vocal**, sélectionnez le système vocal utilisé pour l’appel à partir de la liste déroulante. Il s’agit généralement de votre système de centre de contact externe. L’image suivante montre un exemple de liste déroulante Type de système vocal.
![\[Page Connecteur Contact Lens, liste déroulante Type de système vocal.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-voice-system-types.png)
1. Activez les options **Chiffrement** et **Journalisation** pour les messages de métriques SIP et Media.
+ Amazon Chime SDK Voice Connector utilise des certificats de serveur TLS émis par Amazon Trust Services. La plupart des systèmes d'exploitation modernes font confiance à Amazon Trust Services par défaut. Si ce n'est pas le cas pour votre infrastructure SIP et que vous activez le chiffrement, vous devrez peut-être ajouter les certificats CA racine Starfield et Amazon Trust Services, à l'exception des certificats racines européens, à vos boutiques de confiance. Vous trouverez ces certificats [ici](https://www.amazontrust.com/repository/).
+ Bien que la journalisation soit facultative, nous vous recommandons de l’activer pour aider à résoudre les problèmes d’intégration.
1. Dans la section **Adresses IP source**, vous pouvez configurer une plage d’adresses IP source autorisées à envoyer des données vocales à ce connecteur.
1. Dans la section **Informations d’identification (facultatif)**, nous vous recommandons de créer des informations d’identification. Elles pourront aider à authentifier les sessions SIPREC.
**Note**
Dans ce cas, vous devrez fournir les mêmes informations d’identification lors de la configuration de votre système externe.
1. Au besoin, ajoutez des balises pour identifier, organiser, rechercher, filtrer et contrôler qui peut accéder à ce connecteur. Pour plus d’informations, consultez [Ajout de balises aux ressource dans Amazon Connect](tagging.md).
1. Choisissez **Créer un connecteur Contact Lens** pour créer le connecteur. Une fois le connecteur créé, un message de confirmation s’affiche.
1. Sur la page **Intégrations Contact Lens**, vous verrez le nom abrégé de l’hôte. Il s’agit de l’hôte auquel votre système vocal externe enverra le trafic vocal SIPREC.
Lorsque vous configurez votre système vocal externe, vous utilisez le nom de domaine complet de l’hôte, et non son nom abrégé.
![\[Page Intégrations Contact Lens, le nom d’hôte abrégé du connecteur.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-shorthostname.png)
1. La création du connecteur Contact Lens est maintenant terminée. Passez à l’étape suivante : [Configuration de votre système vocal externe pour l’intégration à Contact Lens](configure-external-voice-system.md).
# Configuration de votre système vocal externe pour l’intégration à Contact Lens
Après avoir [créé un connecteur Contact Lens](create-contact-lens-connector.md), vous devez configurer votre système vocal externe pour qu’il pointe vers ce connecteur. Procédez comme suit :
1. Dans le volet de navigation de la console Amazon Connect, choisissez **Systèmes vocaux externes**, **Intégrations Contact Lens**. Vous verrez le nom des connecteurs Contact Lens disponibles. Sélectionnez le connecteur que vous souhaitez utiliser. L'image suivante montre un exemple de Contact Lens connecteur nommé **MyTestConnector**.
![\[La page Contact Lens des intégrations, un exemple de connecteur nommé MyTestConnector.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-name.png)
1. Sur la page Détails du connecteur, notez le nom complet de l’hôte. Il s’agit du nom de l’hôte dans Amazon Connect qui recevra le signal audio SIPREC. L’image suivante montre un exemple de nom d’hôte complet.
![\[La page de MyTestConnector détails, le nom complet de l'hôte qui recevra l'audio SIPREC.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-detailspage.png)
1. Pour plus d’informations sur la configuration de votre système source externe, rendez-vous sur la page [Ressources du kit SDK Amazon Chime](https://aws.amazon.com/chime/chime-sdk/resources/?whats-new-chime-sdk.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-chime-sdk.sort-order=desc), puis sélectionnez **Guides de configuration**. Faites défiler la page jusqu’à la section **Guides de configuration SIPREC/NBR**, comme indiqué dans l’image suivante.
![\[Guides de configuration sur la page de ressources du kit SDK Amazon Chime.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/configuration-guides.png)
**Note**
Si vous avez créé des informations d’identification pour le connecteur, vous devez utiliser ces informations d’identification pour votre système externe.
1. Après avoir configuré votre système source externe, passez à l’étape suivante : [activer l’intégration de Contact Lens](enable-contactlens-integration.md).
# Modélisation des transferts de contacts et des conférences dans Amazon Connect
Cette rubrique s’adresse aux développeurs qui ont intégré leur système vocal externe à Amazon Connect Contact Lens.
Votre système vocal externe peut prendre en charge les transferts de contacts (à froid et à chaud) et les conférences téléphoniques avec plusieurs agents en un seul appel. Vous pouvez signaler ces cas à Amazon Connect en appelant le [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)et [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) APIs. Ils APIs créent une chaîne de contacts similaire aux contacts vocaux Amazon Connect natifs. Chaque canal de l’appel reçoit son propre enregistrement, son enregistrement des contacts et sa propre analytique, tout comme les contacts vocaux Amazon Connect natifs.
Chaque interaction agent-client est modélisée par un segment de contact indépendant.
+ Pour modéliser l'ajout d'un agent à un appel en cours, vous créez un nouveau segment de contact à l'aide de l'[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API avec méthode d'initiation`TRANSFER`. Les contacts de transfert sont liés au contact précédent par leur `previousContactId`.
+ Si cette option est activée, les enregistrements d’appels sont générés indépendamment pour chaque segment de contact et délivrés à la fin de ce segment.
+ Une analytique en temps réel et après appel de Contact Lens est générée pour chaque segment de contact de manière indépendante.
+ Un enregistrement de contact est généré pour chaque segment de contact indépendant.
+ Pour modéliser un agent quittant un appel, vous pouvez mettre fin à un segment de contact en appelant l'[StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)API.
## Flux de travail pour un transfert à chaud
Les transferts à chaud impliquent de mettre le client en attente pendant que l’agent présente l’appelant à une tierce personne.
Pour modéliser un transfert à chaud à l'aide du contact APIs, implémentez le flux de travail suivant :
1. Un appel dans votre système vocal externe crée un segment de contact initial.
1. Lorsque le nouvel agent rejoint l'appel, appelez l'[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API. Utilisez le `contactId` du segment de contact initial comme paramètre `PreviousContactId`. Indiquez l’ID du nouvel agent dans le paramètre `UserInfo`.
1. Laissez l’agent initial introduire le nouvel agent dans l’appel, puis déconnectez-vous de l’appel.
1. Lorsque l'agent initial se déconnecte de l'appel, appelez l'[StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)API.
1. Lorsque l’appel se termine dans votre système vocal externe (lors de SIP BYE), la chaîne de contacts se termine.
## Flux de travail pour un transfert à froid
Les transferts à froid impliquent le transfert direct du client d’un agent à un autre sans aucune présentation ni aucun partage de contexte préalables entre eux.
Pour modéliser un transfert à froid à l'aide du contact APIs, implémentez le flux de travail suivant :
1. Un appel dans votre système vocal externe crée un segment de contact initial.
1. Lorsque l'agent initial se déconnecte de l'appel, appelez l'[StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)API.
1. Lorsque le nouvel agent rejoint l'appel, appelez l'[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API. Utilisez le `contactId` du segment de contact initial comme paramètre `PreviousContactId`. Indiquez l’ID du nouvel agent dans le paramètre `UserInfo`.
1. Lorsque l’appel se termine dans votre système vocal externe (lors de SIP BYE), la chaîne de contacts se termine.
## Limites des segments de contact
Vous pouvez avoir jusqu’à deux segments de contact simultanés et 10 segments de contact au total dans une chaîne.
# Activation de l’intégration d’Amazon Connect Contact Lens
Après avoir créé un connecteur Contact Lens, vous devez activer l’intégration en attribuant aux utilisateurs des autorisations de profil de sécurité afin qu’ils puissent y accéder sur le site Web d’administration Amazon Connect .
1. Connectez-vous au site Web d' Amazon Connect administration à l'adresse https ://*nom de l'instance* .my.connect.aws/ à l'aide d'un compte administrateur.
1. Dans la barre de navigation, choisissez **Profils de sécurité**. Sur la page **Gérer les profils de sécurité**, choisissez **Administrateur**, **Modifier**.
1. Sur la page **Modifier le profil de sécurité**, choisissez **Canaux et flux **AnalyticsConnectors****- - **Afficher** et **modifier** les autorisations, puis sélectionnez **Enregistrer**.
**Important**
Si vous ne voyez pas l’autorisation du connecteur Contact Lens sous **Canaux et flux**, demandez une augmentation des quotas de service suivants sur votre compte Amazon Connect :
Connecteurs Contact Lens par compte
Nombre maximum de sessions d’enregistrement actives à partir de systèmes vocaux externes par instance
1. Attribuez cette autorisation aux profils de sécurité des utilisateurs qui doivent pouvoir accéder aux connecteurs Contact Lens.
**Note**
Vous ne pouvez supprimer le dernier connecteur Contact Lens de votre instance Amazon Connect que lorsque l’accès au connecteur Contact Lens est retiré aux utilisateurs de cette instance.
Si vous tentez de supprimer le dernier connecteur Contact Lens sans avoir d’abord supprimé l’accès aux connecteurs Contact Lens pour les utilisateurs de cette instance, le message d’erreur suivant s’affiche : **error - Failed to delete connector \$1connector-name\$1 with error: An analytics connector permissions is being used in a security profile**.
1. Après avoir appliqué l'autorisation, les utilisateurs qui en disposent pourront voir l'option **Contact Lensconnecteurs** dans le menu de navigation de gauche du site Web d' Amazon Connect administration, comme indiqué dans l'image suivante.
![\[Le menu de gauche sur le site Amazon Connect d'administration, l'Contact Lensoption.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-menuitem.png)
1. L’activation du connecteur Contact Lens est maintenant terminée. Passez à l’étape suivante : [Association d’un connecteur Contact Lens à un flux](associate-contactlens-integration.md).
# Association d’un connecteur Contact Lens à un flux
Une fois que vous avez [configuré](configure-external-voice-system.md) votre SBC externe pour qu’il pointe vers l’hôte du connecteur d’intégration Contact Lens, vous devez configurer la manière dont l’audio sera traité lorsqu’il atteint Amazon Connect Contact Lens. Pour ce faire, vous devez définir les étapes de traitement audio dans un flux Amazon Connect. Celui-ci indiquera les étapes que doit suivre l’appel audio, y compris l’invocation de l’analytique conversationnelle de Contact Lens.
Procédez comme suit pour créer un flux qui active Contact Lens, puis associez-le au connecteur Contact Lens. Ce flux sera invoqué lorsque le connecteur Contact Lens recevra un appel audio.
1. Sur le site Web Amazon Connect d'administration, créez un flux utilisant le[Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique](set-recording-behavior.md). Configurez le bloc pour activer **Enregistrement de la voix de l’agent et du client**, **Analytique vocale de Contact Lens** et **Enregistrement automatisé des appels d’interaction**. Terminez le flux avec le bloc [Mettre fin/Reprendre le flux](end-flow-resume.md). L'image suivante illustre cette configuration.
Pour obtenir la liste des blocs que vous pouvez utiliser dans une intégration Contact Lens, consultez [Blocs de flux pris en charge pour l’intégration Contact Lens](contactlens-integration-supportedflowblocks.md).
![\[Page des propriétés du bloc Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-setblock.png)
Pour obtenir des instructions complètes, consultez [Activation de l’analytique conversationnelle](enable-analytics.md).
1. Dans le menu de navigation, choisissez **Canaux**, **Connecteurs Contact Lens**. Choisissez le connecteur d’intégration Contact Lens que vous souhaitez associer au flux. Dans le champ **Nom du flux**, commencez à saisir le nom de votre flux pour afficher une liste, puis choisissez le flux.
![\[Page Connecteurs, liste des flux disponibles.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-flow.png)
# Métadonnées d’appel pour l’intégration de Contact Lens
Dans Amazon Connect, chaque interaction avec un client constitue un contact Amazon Connect. Chaque session vocale qui passe par le connecteur Contact Lens crée un contact Amazon Connect. Le connecteur crée un contact Amazon Connect à l’aide des champs fournis dans les métadonnées d’appel. Les métadonnées d’appel incluent l’ID utilisateur de l’agent et l’ID de file d’attente de l’agent pour l’appel diffusé dans les métadonnées d’appel.
Vous pouvez fournir l’ID utilisateur de l’agent et d’autres métadonnées d’appel au connecteur Contact Lens en utilisant les paramètres de métadonnées SIPREC pris en charge dans l’invitation SIP de la session de flux audio. Le connecteur analyse les champs de métadonnées d’appel suivants et ajoute ces informations au contact Amazon Connect.
| Champ d’état des appels | Métadonnées SIPREC | Value | Si elle n’est pas fournie |
| --- | --- | --- | --- |
| Nom d’utilisateur de l’agent | AmznConnectAgentUserId | ID utilisateur de l’agent Amazon Connect | Obligatoire |
| ID de file d’attente | AmznConnectQueueId | ID de file d’attente Amazon Connect | Facultatif. Si elle n’est pas fournie, la file d’attente par défaut de l’instance Amazon Connect est utilisée. |
| Ordre des participants | AmznConnectParticipantOrder | Valeurs valides : asc, desc | Facultatif. Si cette valeur n’est pas fournie, l’ordre croissant est utilisé. Amazon Connect trie les flux SIPREC à l’aide d’étiquettes. Le premier flux dans l’ordre des étiquettes est celui de l’agent et le second est celui de l’appelant. |
Un contact doit disposer d’un ID utilisateur d’agent Amazon Connect. Contact Lens commence à capturer l’audio diffusé et à générer l’enregistrement et l’analyse des appels uniquement lorsque l’agentId est fourni.
Dans le cas contraire, la session du connecteur Amazon Connect Contact Lens est arrêtée. Si vos métadonnées SIPREC n’ont pas été analysées automatiquement par le connecteur Amazon Connect Contact Lens et que l’ID utilisateur de l’agent n’est pas défini, vous pouvez créer une fonction Lambda de flux et accéder à toutes les métadonnées SIP et SIPREC en utilisant les champs suivants :
| Attribut | Description | JSONPath Référence |
| --- | --- | --- |
| Métadonnées SIPREC | Métadonnées SIPREC issues de l’événement SIP | \$1.Media.Sip. SiprecMetadata |
| En-tête SIP | En-tête SIP issu de l’événement SIP. \$1SIP header name\$1 est le nom de l’en-tête SIP fourni dans l’événement SIP. Par exemple, « À », « De », etc. | \$1.Media.Sip.Headers.\$1SIP header name\$1 |
Pour plus d’informations, consultez [Attributs de métadonnées d'appels téléphoniques (attributs d'appel)](connect-attrib-list.md#telephony-call-metadata-attributes).
## Comment utiliser les métadonnées d’événements
Amazon Connect publie des événements SIP, des événements de streaming et des événements de contact. Ces événements incluent les métadonnées collectées à partir de l’invitation SIP SIPREC des appels. Les métadonnées incluent les métadonnées SIPREC, les en-têtes SIP, fromNumber, toNumber, etc. Voici quelques exemples de ce que vous pouvez faire avec les métadonnées de ces événements :
1. Vous pouvez traiter les métadonnées de ces événements afin de déterminer votre propre identifiant unique pour les appels et de corréler les appels avec votre propre système.
1. Vous pouvez ensuite ajouter votre identifiant unique pour l’appel dans les attributs de contact de l’appel en utilisant le bloc [Définir des attributs de contact](set-contact-attributes.md).
1. Vous pouvez effectuer une recherche par attributs de contact personnalisés sur le site Web d' Amazon Connect administration afin de trouver le contact pour l'appel tiers dans les deux instances Amazon Connect.
Pour en savoir plus sur la création de fonctions Lambda pour les flux Amazon Connect, consultez [Accordez à Amazon Connect l'accès à vos AWS Lambda fonctions](connect-lambda-functions.md). Pour obtenir la liste de tous les attributs de contact pris en charge auxquels vous pouvez accéder dans la fonction Lambda de vos flux, consultez [Liste des attributs de contact disponibles dans Amazon Connect et leurs JSONPath références](connect-attrib-list.md).
# Blocs de flux pris en charge pour l’intégration Contact Lens
Les tableaux suivants répertorient les blocs de flux que vous pouvez utiliser pour spécifier la manière dont Amazon Connect traite les sessions de flux audio.
**Blocs Définir**
| Bloc de flux | Effet | Description |
| --- | --- | --- |
| Définir la file d'attente active | Aucun effet | Définit la file d’attente active |
| Définir des attributs de contact | Pris en charge | Stocke les paires clé-valeur en tant qu'attributs de contact. Vous définissez une valeur qui sera référencée ultérieurement dans un flux. |
| Obtenir les métriques de file d'attente | Aucun effet | Obtient les métriques de file d’attente |
| Modifier la priorité/l'âge du routage | Aucun effet | modifier la priorité de routage du contact |
| Définir le flux de mise en attente | Aucun effet | Spécifie le flux à appeler lorsqu'un client ou un agent est mis en attente. |
| Définir le flux de message discret | Aucun effet | Spécifie le flux à invoquer lorsqu’un client ou un agent a rejoint une conversation vocale ou par chat. |
| Définir le numéro de rappel | Aucun effet | Spécifiez l'attribut pour définir le numéro de rappel. |
| Définir la voix | Aucun effet | Définit la langue text-to-speech (TTS) et la voix à utiliser pour le flux de contacts. |
| Définir le flux de file d’attente des clients | Aucun effet | Définit la file d’attente des clients pour le flux de file d’attente des clients |
| Définir le flux de déconnexion | Aucun effet | Définit le flux de déconnexion pour le flux de file d’attente de déconnexion |
| Définir le flux d'événements | Aucun effet | Spécifie le flux à exécuter lors d'un événement de contact. |
| Définition des critères de routage | Aucun effet | Définit les critères de routage pour le contact. |
**Blocs Analyser**
| Bloc de flux | Effet | Description |
| --- | --- | --- |
| Définir le comportement d’enregistrement et d’analytique | Pris en charge | Définit les options d’enregistrement et active les fonctionnalités dans Contact Lens. |
| Définir le comportement de journalisation | Pris en charge | Activer ou désactiver les journaux de flux |
**Blocs de logique**
| Bloc de flux | Effet | Description |
| --- | --- | --- |
| Distribuer par pourcentage | Pris en charge | Achemine les contacts de manière aléatoire en fonction d’un pourcentage. |
| Loop | Pris en charge | Exécute une branche en boucle pendant un nombre de fois spécifié |
**Blocs de branche**
| Bloc de flux | Effet | Description |
| --- | --- | --- |
| Vérifier l'état de la file d'attente | Aucun effet | Vérifie l’état de la file d’attente |
| Vérifier les effectifs | Aucun effet | Vérifie les effectifs dans les files d’attente |
| Vérifier les heures de fonctionnement | Pris en charge | Branches basées sur des heures de fonctionnement spécifiées. |
| Vérifier les attributs de contact | Pris en charge | Branches basées sur une comparaison avec la valeur d'un attribut de contact. |
**Bloc Intégrer**
| Bloc de flux | Effet | Description |
| --- | --- | --- |
| Créer une tâche | Pris en charge | Crée une nouvelle tâche manuellement ou en utilisant un modèle de tâche. |
| Profils des clients | Pris en charge | Vous permet de récupérer, de créer et de mettre à jour un profil de client. |
| Invoquer AWS Lambda | Pris en charge | Appelle AWS Lambda et renvoie éventuellement des paires clé-valeur. |
| Appeler le module | Pris en charge | Appelle un module publié, qui vous permet de créer des sections réutilisables d'un flux de contacts. |
**Blocs Terminer/Transférer**
| Bloc de flux | Effet | Description |
| --- | --- | --- |
| Déconnecter/Raccrocher | Pris en charge | Déconnecte le contact et met fin à la session de diffusion audio. |
| Mettre fin au flux | Pris en charge | Permet d'arrêter le flux actuel sans déconnecter le contact. |
# Configuration de la redondance multi-régions pour l’intégration de Contact Lens
La redondance multi-régions vous permet de mettre à l’échelle votre système vocal externe pour une fiabilité, des performances et une efficacité optimales. Vous pouvez prendre en charge la redondance multi-régions à l’aide de l’instance de réplica Amazon Connect.
## Configuration de la redondance active/passive
Vous pouvez créer une instance Amazon Connect dans une région (par exemple, USA Est (Virginie du Nord)) et une instance de réplica dans une autre région (par exemple, USA Ouest (Oregon)). Vous pouvez ensuite configurer votre système vocal externe pour envoyer l’invitation SIP SIPREC à la région principale. Lorsque l’instance Amazon Connect de la région principale tombe en panne, vous pouvez mettre à jour votre système vocal externe pour qu’il bascule vers l’instance Amazon Connect de réplica dans la région passive.
## Configuration de la redondance active/active
Vous pouvez mettre en œuvre la stratégie de redondance active-active en diffusant simultanément l’audio sur les deux instances Amazon Connect. Pour mettre en œuvre cette stratégie, configurez votre système vocal externe pour diffuser simultanément l’audio dans les deux régions distinctes. Dans chaque région, l’intégration de Contact Lens agira de la sorte :
1. Elle créera son propre contact Amazon Connect.
1. Elle capturera le flux audio pour créer des enregistrements d’appels.
1. Elle réalisera une analyse Contact Lens.
Cette approche vous oblige à répliquer manuellement toutes les configurations du centre de contact Amazon Connect. Cependant, vous pouvez utiliser Amazon Connect Global Resiliency, qui réplique automatiquement tous les paramètres de l’instance Amazon Connect dans toutes les régions. Pour plus d’informations, consultez [Configuration d’Amazon Connect Global Resiliency](setup-connect-global-resiliency.md).