Dans un contexte où l’analyse des données non structurées devient un avantage concurrentiel majeur, les entreprises cherchent des outils capables de transformer leurs documents, feedbacks clients ou transcriptions brutes en informations facilement exploitables. C’est dans ce cadre que Relevance AI s’impose comme une solution innovante : elle permet de créer des agents d’analyse augmentée à partir de vos bases de données, sans coder, avec la puissance combinée du no-code et de l’IA générative.
Que vous souhaitiez extraire automatiquement des motifs dans des retours clients, catégoriser des dizaines de milliers d’interactions, ou assister vos équipes avec des analyses prêtes à l’emploi, l’outil propose une approche modulaire particulièrement adaptée aux cas d’usage métiers. Dans cet article, nous allons vous montrer comment créer un agent IA avec Relevance AI pour analyser automatiquement des textes métiers complexes et en retirer des insights actionnables.
Qu’est-ce que Relevance AI ? Une plateforme d’analyse augmentée no-code
Relevance AI est une plateforme SaaS qui combine intelligence artificielle générative, traitement du langage naturel (NLP) et interface no-code. Elle permet aux utilisateurs professionnels de créer des “agents IA” capables de traiter, enrichir, segmenter et analyser automatiquement des volumes importants de données textuelles ou tabulaires.
Une approche modulaire basée sur les “AI workflows”
L’architecture repose sur des blocs appelés “AI Workflows” que l’on assemble par glisser-déposer. Ces workflows intègrent différents types d’actions automatisées :
- Extraction de thèmes ou sentiments à partir de texte client
- Classification automatique d’e-mails ou tickets
- Résumé de documents complexes
- Appel d’API externes ou génération de contenu via LLM
Des agents IA collaboratifs et prêts à déployer
Les modules ainsi créés peuvent être regroupés sous forme d’agents analytiques, avec une interface personnalisable, qui peuvent être utilisés :
- En interne par les équipes (RH, SAV, produit, etc.)
- Via API pour automatiser un flux existant
- Dans des dashboards interactifs prêts pour les décisionnaires
Créer un agent d’analyse textuelle métier avec Relevance AI
1. Importer vos données textuelles métier dans la plateforme
La première étape consiste à importer vos fichiers texte, CSV, JSON ou connexions de base de données. Vous pouvez connecter votre CRM, télécharger des extraits de feedbacks clients, des comptes rendus RH, ou encore des réponses à des enquêtes internes.
Grâce à son parser natif, Relevance AI détecte automatiquement les champs pertinents (texte libre, identifiants, dates) et permet de prétraiter les données rapidement (nettoyage, suppression de doublons, filtre linguistique).
2. Construire un workflow d’analyse adapté à votre besoin
Une fois vos données prêtes, vous assemblez un workflow intuitif composé de blocs IA :
- Enrichissement : Ajout de sentiment, extraction de thèmes ou entités nommées.
- Structuration : Regroupement par sujets récurrents (clustering), catégorisation manuelle ou automatique.
- Synthèse : Résumés automatiques, extraction de points d’insights par LLM.
Par exemple, pour un retour client, vous pouvez extraire automatiquement le motif (prix, délai, support), la tonalité (positive, mitigée, négative), et produire une synthèse hebdomadaire que votre équipe produit consulte.
3. Créer un agent IA réutilisable par vos équipes
Une fois le workflow finalisé, vous l’associez à un agent IA doté :
- D’une interface avec champs personnalisables (recherche, filtre, tri)
- D’un mode visualisation sous forme de tableau, graphique, ou cluster thématique
- D’un export automatique vers Excel, Notion ou Google Sheets
Les utilisateurs peuvent par exemple envoyer un lot de verbatims clients au format CSV et recevoir une analyse clé en main incluant score NPS, thèmes dominants et suggestions d’amélioration extraites automatiquement par l’agent.
3 cas d’usage d’agents IA métier avec Relevance AI
1. Analyse automatisée des retours SAV par canal
Une entreprise e-commerce peut importer ses tickets d’assistance Zendesk ou Intercom. Relevance AI segmente automatiquement les motifs de contact, détecte les problèmes récurrents (ex. retards livraison > produit endommagé), mesure l’émotion du client, et produit un rapport hebdomadaire avec visualisation par canal (chat, email, téléphone).
2. Synthèse RH des feedbacks collaborateurs internes
Lorsqu’une DRH lance une campagne d’écoute interne (type bilan semestriel), elle peut uploader les milliers de réponses écrites à la question ouverte “Comment améliorer la culture de l’entreprise ?” — L’agent IA créé avec Relevance AI extrait les thématiques dominantes, en crée une typologie, et produit une carte des propositions concrètes classées automatiquement.
3. Classement automatique d’e-mails pour un service gestion
Un responsable administratif reçoit chaque jour plusieurs centaines d’e-mails concernant projets, fournisseurs, factures, et réclamations. Grâce à un agent IA entraîné à classifier les contenus par logique métier (et non par mots-clés), la priorisation devient automatique, avec des étiquettes comme “à traiter urgent”, “valider contrat” ou “simple notification”.
Stratégies pour maximiser la valeur de vos agents Relevance AI
Construire des templates métiers mutualisables
Au lieu de créer un agent unique pour chaque besoin, vous pouvez bâtir des workflows adaptables qui combinent classification, résumé et export. Ces modèles peuvent être déployés dans plusieurs départements avec peu d’adaptations, créant ainsi une bibliothèque d’agents IA transversaux (ex : compréhension client, revue de performance, audit documentaire).
Activer les appels API pour automatiser l’alimentation
Vous pouvez connecter Relevance AI à vos outils métiers (type HubSpot, Notion, Google Forms), et envoyer automatiquement les nouvelles données à analyser via webhook ou Zapier. Vous gagnez ainsi du temps tout en assurant une analyse continue.
Utiliser les visualisations natives et dashboards dynamiques
La plateforme permet de générer des dashboards interactifs avec graphes, tableaux et treemaps personnalisés. Vous pouvez les partager à des managers ou partenaires sans les exposer aux flux bruts de données.
Comparatif rapide : Relevance AI vs alternatives
| Outil | Approche | Spécificités | Niveau technique requis |
|---|---|---|---|
| Relevance AI | No-code / IA générative | Agents IA, workflow modulaire, visualisations natives | Très accessible |
| MonkeyLearn | API + interface graphique | Classifieur textuel, analyse de sentiment | Intermédiaire |
| Power BI + Azure NLP | Analyse augmentée manuelle | Fortement technique, bonne intégration Office | Avancé à expert |
| GPT-4 via Zapier/OpenAI API | Automatisation brute via prompt | Flexible mais sans structuration native | Technique |
FAQ – Relevance AI en 2025
Quelles sont les données que Relevance AI peut traiter ?
Textes non structurés (emails, questionnaires, chat), tableaux CSV, documents PDF ou entrées d’une base de données. L’outil est compatible avec Google Sheets, Notion, Zapier ou HubSpot.
Puis-je utiliser Relevance AI sans expérience technique ?
Oui, la plateforme est conçue pour les profils non techniques. L’interface no-code permet de créer des agents IA analytiques avec des blocs simples à configurer.
Quelle différence entre Relevance AI et ChatGPT pour l’analyse ?
ChatGPT génère des réponses ad hoc sans structuration ni workflow. Relevance AI permet de créer des processus reproductibles, intégrés et orientés métier, avec des visualisations intégrées.
Comment déployer mes agents Relevance AI à mes équipes ?
Une fois créés, les agents sont accessibles via un lien public, une API ou directement dans un espace collaboratif. Vous pouvez aussi planifier des analyses récurrentes (ex : hebdomadaires).
Relevance AI est-il compatible avec des outils comme Slack ou Zapier ?
Oui, l’outil dispose de connecteurs natifs et peut réagir à des triggers comme la réception d’un message Slack, un formulaire rempli ou un nouveau fichier importé.
Conclusion : passez de la lecture manuelle à l’analyse intelligente avec les agents IA
Dans un monde où chaque minute compte, automatiser ses analyses métier est un avantage stratégique. Relevance AI vous permet de transformer votre patrimoine textuel dormants en dashboards puissants, via des agents IA personnalisés, réutilisables et compréhensibles par tous.
Que vous soyez responsable produit, manager RH, analyste CX, ou chargé de pilotage stratégique, cet outil peut devenir un levier efficace pour économiser du temps tout en générant de nouveaux points d’insights à forte valeur décisionnelle.
