@inproceedings{bellart-deleruyelle-2025-spark,
title = "{SPARK} : Exploiter les {\'e}changes techniques pass{\'e}s pour am{\'e}liorer le support client",
author = "Bellart, Steve and
Deleruyelle, Arnaud",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de la session industrielle de CORIA-TALN 2025",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-industrielle.6/",
pages = "69--81",
language = "fra",
abstract = "S.P.A.R.K. (SAP Process Augmented Response Knowledge) est un projet qui vise {\`a} concevoir une architecture de g{\'e}n{\'e}ration augment{\'e}e par r{\'e}cup{\'e}ration (RAG) adapt{\'e}e aux dialogues techniques issus de requ{\^e}tes clients. L{'}objectif est d{'}am{\'e}liorer l{'}efficacit{\'e} des consultants SAP dans la r{\'e}solution des demandes clients en exploitant les connaissances contenues dans des {\'e}changes ant{\'e}rieurs similaires. Chaque ticket r{\'e}solu contient un dialogue entre un client d{\'e}crivant un probl{\`e}me et un consultant proposant une solution technique d{\'e}taill{\'e}e. L{'}acc{\`e}s rapide {\`a} ces solutions d{\'e}j{\`a} {\'e}prouv{\'e}es constitue un atout majeur. Cet article aborde les d{\'e}fis sp{\'e}cifiques li{\'e}s {\`a} l{'}exploitation des donn{\'e}es conversationnelles techniques, pr{\'e}sente les solutions propos{\'e}es pour optimiser la r{\'e}cup{\'e}ration et la g{\'e}n{\'e}ration de r{\'e}ponses pertinentes, et traite des perspectives futures du projet."
}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="bellart-deleruyelle-2025-spark">
<titleInfo>
<title>SPARK : Exploiter les échanges techniques passés pour améliorer le support client</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Steve</namePart>
<namePart type="family">Bellart</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Arnaud</namePart>
<namePart type="family">Deleruyelle</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2025-06</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<language>
<languageTerm type="text">fra</languageTerm>
</language>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Actes de la session industrielle de CORIA-TALN 2025</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Frédéric</namePart>
<namePart type="family">Bechet</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Adrian-Gabriel</namePart>
<namePart type="family">Chifu</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Karen</namePart>
<namePart type="family">Pinel-sauvagnat</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Benoit</namePart>
<namePart type="family">Favre</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Eliot</namePart>
<namePart type="family">Maes</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Diana</namePart>
<namePart type="family">Nurbakova</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<publisher>ATALA \textbackslash\textbackslash& ARIA</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Marseille, France</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<abstract>S.P.A.R.K. (SAP Process Augmented Response Knowledge) est un projet qui vise à concevoir une architecture de génération augmentée par récupération (RAG) adaptée aux dialogues techniques issus de requêtes clients. L’objectif est d’améliorer l’efficacité des consultants SAP dans la résolution des demandes clients en exploitant les connaissances contenues dans des échanges antérieurs similaires. Chaque ticket résolu contient un dialogue entre un client décrivant un problème et un consultant proposant une solution technique détaillée. L’accès rapide à ces solutions déjà éprouvées constitue un atout majeur. Cet article aborde les défis spécifiques liés à l’exploitation des données conversationnelles techniques, présente les solutions proposées pour optimiser la récupération et la génération de réponses pertinentes, et traite des perspectives futures du projet.</abstract>
<identifier type="citekey">bellart-deleruyelle-2025-spark</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-industrielle.6/</url>
</location>
<part>
<date>2025-6</date>
<extent unit="page">
<start>69</start>
<end>81</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings
%T SPARK : Exploiter les échanges techniques passés pour améliorer le support client
%A Bellart, Steve
%A Deleruyelle, Arnaud
%Y Bechet, Frédéric
%Y Chifu, Adrian-Gabriel
%Y Pinel-sauvagnat, Karen
%Y Favre, Benoit
%Y Maes, Eliot
%Y Nurbakova, Diana
%S Actes de la session industrielle de CORIA-TALN 2025
%D 2025
%8 June
%I ATALA \textbackslash\textbackslash& ARIA
%C Marseille, France
%G fra
%F bellart-deleruyelle-2025-spark
%X S.P.A.R.K. (SAP Process Augmented Response Knowledge) est un projet qui vise à concevoir une architecture de génération augmentée par récupération (RAG) adaptée aux dialogues techniques issus de requêtes clients. L’objectif est d’améliorer l’efficacité des consultants SAP dans la résolution des demandes clients en exploitant les connaissances contenues dans des échanges antérieurs similaires. Chaque ticket résolu contient un dialogue entre un client décrivant un problème et un consultant proposant une solution technique détaillée. L’accès rapide à ces solutions déjà éprouvées constitue un atout majeur. Cet article aborde les défis spécifiques liés à l’exploitation des données conversationnelles techniques, présente les solutions proposées pour optimiser la récupération et la génération de réponses pertinentes, et traite des perspectives futures du projet.
%U https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-industrielle.6/
%P 69-81
Markdown (Informal)
[SPARK : Exploiter les échanges techniques passés pour améliorer le support client](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-industrielle.6/) (Bellart & Deleruyelle, JEP/TALN/RECITAL 2025)
ACL