Fin exécute une détection de langue alimentée par l’IA sur toutes les conversations, pour déterminer dans quelle langue il doit répondre au client. Vos workflows Fin peuvent également utiliser la détection automatique de la langue.
Chaque fois qu’un client envoie un nouveau message dans une conversation, le système tente de détecter la langue en utilisant ce message ainsi que les messages précédents. Si le système a une grande confiance dans la langue détectée, il définit la Langue de la conversation en conséquence.
Note : Fin et workflows nécessitent au moins 10 caractères provenant des messages clients pour déterminer la langue avec confiance. Les messages de moins de 10 caractères peuvent ne pas fournir suffisamment d’informations pour une détection précise.
Voir la détection de la langue
Vous pouvez voir la langue détectée dans la barre latérale droite dans Analyser > Conversations sous Attributs de la conversation :
Une fois la langue détectée automatiquement, Fin et les autres workflows continueront dans cette langue pour le reste de la conversation, sans tenter de détecter la langue à nouveau.
S’il n’y a pas assez de contenu client dans une conversation pour détecter la langue avec confiance, il recourra à une langue de secours :
La langue du navigateur du client (si disponible), sinon
Les événements de la conversation seront affichés pour vous aider à comprendre pourquoi Fin ou un workflow utilise une langue particulière :
Fin et workflows détermineront la langue d’un client dans l’ordre suivant :
Détection de langue alimentée par l’IA, si la confiance est suffisante.
Langue du navigateur du client.
Langue par défaut de l’espace de travail.
Important : Si un client a un attribut Language override défini, Fin et workflows utiliseront toujours cette langue. L’ordre de détection ci-dessus est entièrement ignoré — la détection de langue et toutes les langues de secours ne s’appliquent pas. En savoir plus sur la définition d’un Language override →
Note :
Une fois que Fin définit l’attribut Langue sur la conversation, il continuera à parler dans cette langue pour le reste de la conversation.
Fin ne parlera qu’une langue configurée dans les paramètres du Messenger de l’espace de travail.
Fin ne pourra exécuter la détection de langue alimentée par l’IA que s’il y a au moins 10 caractères provenant des messages clients. Il ignorera le contenu des clics sur les boutons et des collecteurs d’attributs.
Fin peut parfois mal identifier des langues ayant des différences très subtiles d’orthographe ou de formulation, même si vous tapez correctement dans la langue souhaitée. Cela peut arriver plus facilement lorsque votre message est court, car il y a moins de contexte pour que l’IA puisse porter un jugement définitif. Bien que nos modèles de détection de langue s’améliorent continuellement avec de nouvelles versions, ces « échecs faciles de détection de langue » peuvent parfois se produire.
FAQ
Pourquoi mon workflow ne traduit-il pas automatiquement le premier message ?
Pourquoi mon workflow ne traduit-il pas automatiquement le premier message ?
Le workflow peut ne pas traduire automatiquement le premier message parce que la langue utilisée est déterminée par la logique suivante :
Le système vérifie la langue du ou des premiers messages du client dans la conversation. S’il ne peut pas détecter de langue, il utilise la langue du navigateur du client. Si celle-ci est également indisponible, il utilise la langue par défaut de votre espace de travail, souvent définie sur l’anglais.
Si la langue du navigateur du client est définie sur l’anglais, le workflow enverra le premier message en anglais, quel que soit la langue par défaut de votre espace de travail.
Ce n’est qu’après que le client interagit davantage avec la conversation (par exemple, en cliquant sur un bouton) que le workflow dispose de plus de contexte pour éventuellement changer de langue.
Pour vous assurer que votre workflow envoie le premier message dans la langue souhaitée, vous devrez peut-être configurer des workflows séparés pour chaque langue et utiliser l’attribut « Detected language » pour cibler les clients en conséquence.