Attribution des tickets aux équipes IT
Open source
L’intégralité des sources de ce projet sont disponibles sur notre repository GitHub : support-ticket-classification.
Problème
Pour que les outils informatiques d’un groupe permettent d’augmenter la productivité des utilisateurs, il faut que les problèmes rencontrés et remontés soient traités très rapidement pour ne pas ralentir le métier qui risque, sinon, de les abandonner.
Il existe des plates-formes pour gérer les tickets de support et en assurer le suivi, comme BMC Remedy, ServiceNow, etc.
Via ces plateformes, quand un problème est soulevé, quelqu’un attribue le ticket à l’équipe la plus pertinente à sa connaissance. Le ticket n’est généralement pas attribué à la bonne équipe et va de personne en personne jusqu’à atteindre la bonne.
Le temps de résolution peut ainsi être trop long voire avoir un impact négatif sur la productivité en cas de problème critique.
Solution
Nous résolvons ce problème en apprenant à reconnaître automatiquement différentes catégories de tickets. Chaque catégorie est assignée à une équipe à même de résoudre ce type de ticket.
Nous avons construit une API qui fonctionne sur Microsoft Azure et qui attribue automatiquement les tickets aux bonnes catégories.
La solution en quelques points :
- Un réseau de type Transformer a été utilisé. Ce type de réseau, introduit en 2017, est le modèle de prédilection pour les tâches de traitement du langage. Plus précisément, nous avons utilisé un réseau Distillbert pré-entraîné de Hugging Face comme modèle de base pour extraire les relations entre les mots d’un ticket.
Distillbert est un réseau Transformer allégé et rapide.
- Nous avons ensuite modifié l’architecture du réseau afin de se servir de ces relations pour effectuer une classification en la bonne catégorie.
- Pour entraîner notre modèle, nous avons utilisé le dataset de tickets de support de Microsoft.
- Nous utilisons un serveur FastAPI qui reste en attente d’une éventuelle requête concernant un ticket.
Quand une requête survient, le serveur FastAPI fait appel au modèle entraîné pour obtenir la catégorie du ticket contenu dans la requête et la renvoyer. - Nous avons conteneurisé cette application sous la forme d’une image Docker.
L’image a ensuite été installée sur une WebApp Azure.
Résultats
85% des tickets correctement classifiés
2 secondes pour obtenir la catégorie d’un ticket
sur une machine Azure sans GPU, à 24€/mois