> ## Knowledge Base Index > Fetch the complete knowledge base index at: https://help.screeb.app/sitemap.xml > Use this file to discover available pages before exploring further. > Pure-Markdown content can be obtained by appending a '.md' suffix to the content URLs listed in the sitemap (without the trailing slash). # Agent Analysis : ce qu'il mesure et comment agir dessus ## Agent Analysis : ce qu'il mesure et comment agir dessus Une fois votre agent IA connecté à Screeb, chaque conversation est analysée automatiquement. **Agent Analysis** transforme cette donnée de conversation brute en une vue priorisée de ce qui vous coûte réellement en rétention et conversion, pour que vous sachiez exactement quoi corriger en premier. Cet article couvre chaque section d'Agent Analysis et comment l'utiliser. ### Satisfaction La vue Satisfaction vous donne la santé globale des conversations de votre agent : * **Satisfaction** : le score de satisfaction global de votre agent. * **Rage Prompt** : la part des conversations où un utilisateur montre une frustration visible dans la façon dont il sollicite l'agent (se répéter, utiliser des majuscules, monter le ton). * **Frustration Score** : un signal plus large de frustration à travers les conversations, au-delà des seuls rage prompts. * **Users with Bad Experience** : le nombre d'utilisateurs ayant eu une expérience négative avec votre agent. En dessous, vous trouverez aussi la conversion et la rétention réparties par qualité de conversation : conversion et rétention après une bonne conversation, versus après une mauvaise. C'est là que l'impact business devient concret. Une mauvaise conversation avec votre agent ne fait pas que mal ressentir, elle réduit mesurablement les chances qu'un utilisateur revienne ou convertisse. Vous verrez aussi les **Dissatisfaction Topics** et **Satisfaction Topics**, les thèmes spécifiques qui alimentent chaque direction, avec le nombre de conversations, d'utilisateurs, la rétention, et la conversion liés à chacun. ### Issues Alors que Satisfaction vous dit comment les conversations se ressentent globalement, **Issues** vous dit ce qui est concrètement cassé. Chaque problème détecté inclut : * Une description simple de ce qui s'est mal passé (un crash, un lien cassé, un agent oubliant un contexte qui lui avait déjà été donné). * **Severity** : Critical, High, Medium, ou Low. * Les **Conversations et Users** impactés. * La **Retention et Conversion** pour les conversations affectées par ce problème. En haut, vous obtenez aussi la vue agrégée : nombre total de problèmes détectés, total d'utilisateurs impactés, et l'écart de rétention et de conversion entre les conversations avec problèmes et celles sans. Cet écart est le chiffre à surveiller, c'est le coût direct de ces problèmes en termes business, pas juste un désagrément technique. Les Issues sont classées pour que vous puissiez commencer par ce qui est à la fois sévère et à fort impact, plutôt que de corriger ce qui est le plus facile en premier. ### Unsupported Requests **Unsupported Requests** vous montre chaque question à laquelle votre agent n'a pas pu répondre, regroupée et classée par volume. Pour chacune, vous obtenez le nombre de conversations, d'utilisateurs, la rétention, et la conversion liés à cette demande non résolue spécifique. C'est l'une des sources d'input roadmap les plus directes que vous offre Agent Analysis. Une demande qui continue de revenir, avec un vrai coût de rétention ou de conversion attaché, est un dossier fort et étayé par les données pour ce qu'il faut construire ou corriger ensuite, bien plus concret qu'une impression générale que "l'agent devrait faire plus". En haut de cette vue, vous verrez aussi la rétention et conversion agrégées pour les conversations avec une demande non résolue versus sans, montrant le coût global des lacunes dans la couverture de votre agent. ### Safeguards Control Safeguards Control vérifie si votre agent reste dans les limites que vous avez définies, sur la conformité, la confidentialité des données, ou des engagements qu'il ne devrait pas prendre en votre nom. Il montre : * Un **niveau de risque** global (par exemple, Medium). * Le nombre de conversations avec des garde-fous violés. * La rétention et conversion pour les conversations où un garde-fou a été violé, comparées à celles sans violation. * Une liste des **Violated Safeguards**, chacun avec sa sévérité, son nombre de conversations, sa rétention, et sa conversion. Screeb AI génère aussi une **Level of Exposure Analysis** : un résumé en langage simple de ce qui alimente le risque (par exemple, l'agent partageant une information qu'il ne devrait pas, ou faisant une promesse hors politique), quels patterns sont les plus préoccupants, et un impact financier mensuel estimé basé sur les conversations affectées. Cela transforme une préoccupation de conformité en quelque chose que vous pouvez prioriser aux côtés de vos autres métriques business, avec un chiffre attaché. ### Comment utiliser Agent Analysis au quotidien Une façon pratique de parcourir ces quatre sections : 1. Commencez par les **Issues** classées Critical et High severity, elles sont à la fois cassées et coûteuses. 2. Vérifiez **Safeguards Control** pour tout ce qui est signalé Medium risk ou plus, car cela porte une exposition de conformité en plus du coût d'expérience utilisateur. 3. Passez en revue **Unsupported Requests** comme input continu pour votre roadmap produit, pas juste comme un correctif ponctuel. 4. Utilisez **Satisfaction** et ses Topics comme votre check-up de santé général, et pour repérer les thèmes émergents avant qu'ils ne deviennent des Issues à part entière. ### Checklist rapide * Ai-je passé en revue les Issues Critical et High severity cette semaine ? * Y a-t-il une violation Safeguards en tendance croissante plutôt que stable ou en amélioration ? * Les mêmes Unsupported Requests continuent-elles d'apparaître vague après vague ? * Ai-je vérifié l'écart de rétention et de conversion, pas juste les chiffres bruts, avant de prioriser ? ### Articles liés * Introduction à Screeb AI * Topics : comment l'IA catégorise les conversations de votre agent * AI Features Recommendations : laisser l'IA prioriser votre Roadmap