Quality metrics
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Sessions d'étalonnage de la qualité : guide des meilleures pratiques
À l'époque, l'alignement des évaluateurs nécessitait des heures de réunions, de feuilles de calcul et de débats. Chaque mois, les responsables de l'assurance qualité organisaient de longues sessions d'étalonnage afin de s'assurer que tout le monde interprétait les critères de notation de la même manière. Aujourd'hui, grâce à Gravite et à l'IA, l'étalonnage se fait en temps réel. L'IA évalue chaque interaction en fonction de vos critères et mesure en permanence l'alignement des évaluateurs.
Les sessions d'étalonnage sont toujours importantes du point de vue humain, mais elles sont désormais plus légères, plus rapides et centrées sur le laser.
Dans ce guide, nous allons vous montrer :
- Comment fonctionnait l'étalonnage par le passé.
- Pourquoi c'est toujours précieux pour la confiance et la formation.
- Comment L'IA de Gravite supprime la lourde charge de travail manuelle et permet à votre équipe de rester alignée automatiquement.
1. Pourquoi l'étalonnage était autrefois essentiel
Traditionnellement, l'étalonnage était le seul moyen de maintenir la cohérence des scores entre les évaluateurs.
Sans elle :
- Chaque évaluateur a appliqué les directives différemment.
- Les agents se sont sentis jugés injustement.
- Les managers ont eu du mal à se fier aux données d'assurance qualité pour prendre des décisions en matière de coaching ou de performance.
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L'étalonnage était le ciment qui a maintenu le processus d'assurance qualité.
2. L'ancienne façon de procéder
Pendant des années, les sessions d'étalonnage se sont déroulées comme suit :
- Mensuel ou bimensuel réunions de 1 à 2 heures.
- Tout le monde a marqué la même série d'appels au préalable.
- Au cours de la réunion, l'équipe a comparé les scores, a débattu et s'est mise d'accord sur un score « officiel ».
- Les directives relatives à l'assurance qualité ont été mises à jour en fonction de la discussion.
Ce processus a été fastidieux et chronophage, mais nécessaire.
3. Comment Gravite et AI changent la donne
Avec Gravité, il n'est pas nécessaire d'attendre la prochaine session pour savoir si les évaluateurs sont alignés :
- L'IA analyse 100 % des appels, des e-mails et des discussions en temps réel.
- C'est compare les scores humains à son propre modèle et signale instantanément les incohérences.
- Les managers voient quels critères sont à l'origine d'un décalage et avec qui à tout moment.
- Les réglages peuvent être effectués à la volée, de sorte que les sessions d'étalonnage deviennent court et très ciblé.
👉 Le résultat :
- Des réunions moins nombreuses et plus courtes.
- Alignement continu entre les buteurs humains.
- Plus de transparence et d'équité pour les agents.
4. Pourquoi les humains se rencontrent encore
Même avec l'IA, les sessions en direct sont toujours utiles pour :
- Former de nouveaux évaluateurs sur la culture de qualité de l'entreprise.
- Clarifier les critères subjectifs comme l'empathie ou le ton.
- Instaurez la confiance entre l'assurance qualité, les responsables et les agents en discutant ouvertement des décisions de notation.
Ces sessions se déroulent désormais tous les 1 à 3 mois, durable environ 1 heure, et concentrez-vous uniquement sur les cas où les scores humains et ceux de l'IA divergent.
5. Une structure de session moderne de 60 minutes
- Pré-analyse de l'IA — La gravite met en lumière les interactions avec les plus grands désaccords entre l'homme et l'IA.
- Révision rapide — Concentrez-vous uniquement sur 5 à 8 cas signalés au lieu de dizaines.
- Discussion ciblée — Débattez uniquement des critères à l'origine des différences.
- Consensus et mises à jour — Ajustez les directives d'assurance qualité directement dans Gravite.
- Récapitulation — Modifications apportées aux documents ; les mises à jour sont mises en ligne instantanément pour toutes les évaluations.
6. Avantages en temps réel
- Cohérence continue : pas de semaines d'attente pour corriger les défauts d'alignement.
- Gain de temps : les managers passent plus de temps à coacher, moins de temps aux réunions.
- Acceptation plus élevée : les agents obtiennent des scores plus justes et plus cohérents.
- Moins de biais : l'IA agit comme une référence neutre.
