> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.bookivox.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Nœud QA > Évaluer automatiquement la qualité d'un appel après sa fin : critères, échantillonnage, modèle d'analyse. Le nœud **QA** évalue automatiquement la **qualité** d'un appel après sa fin. Il envoie la transcription d'un segment à un modèle d'analyse, qui produit une note, un sentiment et des tags d'incident. Contrairement aux nœuds d'appel, il ne participe **pas** à la conversation en direct. Son travail se fait **une fois le segment terminé**. ## Quand l'utiliser > **Contrôle qualité** > > Vérifier que l'agent a bien suivi le script, proposé un rendez-vous, ou recueilli les informations attendues. > **Détection d'incidents** > > Repérer les conversations où l'assistant boucle, où l'utilisateur ne comprend pas, ou où le client se frustre. > **Conformité sur échantillon** > > Auditer un pourcentage des appels pour vérifier le respect d'une politique, sans analyser le volume entier. ## Ajouter le nœud **1. Ouvrir le panneau d'ajout** Faites un clic droit sur le canevas ou cliquez sur **Ajouter un nœud**. **2. Choisir QA** Le nœud QA apparaît dans la section d'intégration du panneau. Cliquez pour l'ajouter. **3. Régler les paramètres** Sélectionnez le nœud, puis renseignez l'onglet **Général** (voir ci-dessous). ## Paramètres Tous les champs sont regroupés dans l'onglet **Général** de l'inspecteur de nœud. ### Identité | Champ | Type | Requis | Défaut | Description | | - | - | - | - | - | | **Nom** (`name`) | texte | oui | `QA Analysis` | Identifiant court, affiché sur le canevas. Sert à retrouver le rapport correspondant. | ### Activation | Champ | Type | Requis | Défaut | Description | | - | - | - | - | - | | **Activé** (`qa_enabled`) | booléen | non | `true` | Quand désactivé, l'analyse QA est entièrement ignorée pour ce nœud, même si l'appel a lieu. | > [!NOTE] > > Désactiver le nœud évite de consommer des tokens d'analyse tout en gardant la configuration intacte pour plus tard. ### Prompt d'analyse | Champ | Type | Requis | Défaut | Description | | - | - | - | - | - | | **System Prompt** (`qa_system_prompt`) | texte long | non | Prompt d'analyse par défaut fourni par Bookivox | Instructions données au modèle qui évalue le segment. Ce prompt **définit le format de sortie** attendu. | Le prompt par défaut demande au modèle de retourner un **objet JSON** contenant `tags`, `overall_sentiment`, `call_quality_score` (note de 1 à 10) et `summary`. Vous pouvez le remplacer, mais si vous changez le format de sortie, les tags et le score peuvent ne plus être interprétés correctement dans la page [Rapports](https://docs.bookivox.com/reports/overview.md). #### Placeholders Le prompt accepte quatre variables, remplacées au moment de l'analyse : | Placeholder | Ce qu'il contient | | - | - | | `{node_summary}` | Résumé du rôle du nœud analysé (ce que ce segment était censé faire). | | `{previous_conversation_summary}` | Résumé de la conversation **avant** ce segment. Vide pour le premier segment. | | `{transcript}` | Transcription du segment analysé. | | `{metrics}` | Métriques de l'appel pré-calculées (durées, tours de parole, etc.) au format JSON. | > [!WARNING] > > Utilisez **les accolades simples** `{transcript}`, pas les doubles. Un placeholder mal orthographié reste affiché tel quel dans le prompt et le modèle reçoit un texte littéral. #### Tags par défaut Le prompt livré demande au modèle d'identifier ces incidents : | Tag | Signification | | - | - | | `UNCLEAR_CONVERSATION` | La conversation n'est pas cohérente, les messages ne s'enchaînent pas logiquement. | | `ASSISTANT_IN_LOOP` | L'assistant repose la même question ou se répète. | | `ASSISTANT_REPLY_IMPROPER` | L'assistant n'a pas répondu correctement à la question de l'utilisateur. | | `USER_FRUSTRATED` | L'utilisateur semble énervé, frustré, ou se plaint. | | `USER_NOT_UNDERSTANDING` | L'utilisateur dit explicitement ne pas comprendre ou redemande une clarification. | | `HEARING_ISSUES` | L'un des deux ne l'entend pas (« allô ? », « vous êtes là ? »). | | `DEAD_AIR` | Silences anormalement longs, jugés d'après les horodatages. | | `USER_REQUESTING_FEATURE` | L'utilisateur demande quelque chose que l'assistant ne peut pas faire. | | `ASSISTANT_LACKS_EMPATHY` | L'assistant ignore l'état émotionnel de l'utilisateur et continue son script. | | `USER_DETECTS_AI` | L'utilisateur soupçonne ou identifie qu'il parle à un robot. | ### Périmètre d'analyse | Champ | Type | Requis | Défaut | Description | | - | - | - | - | - | | **Durée minimale d'appel (secondes)** (`qa_min_call_duration`) | nombre | non | `15` | Les appels plus courts que cette durée sont ignorés. Valeur minimale : `0`. | | **Inclure les répondeurs** (`qa_voicemail_calls`) | booléen | non | `false` | Quand désactivé, les appels identifiés comme répondeur sont ignorés. | | **Taux d'échantillonnage (%)** (`qa_sample_rate`) | nombre | non | `100` | Pourcentage des appels éligibles effectivement analysés. `100` analyse tous les appels. Valeurs de `1` à `100`. | > [!NOTE] > > Le taux d'échantillonnage s'applique **après** le filtre de durée et le filtre répondeur. Avec `50`, environ un appel éligible sur deux est analysé. ### Modèle d'analyse | Champ | Type | Requis | Défaut | Description | | - | - | - | - | - | | **Utiliser le LLM du workflow** (`qa_use_workflow_llm`) | booléen | non | `true` | Quand activé, l'analyse utilise le même modèle que celui configuré pour le workflow. Quand désactivé, les quatre champs suivants deviennent visibles. | | **Fournisseur LLM QA** (`qa_provider`) | liste | non | `openai` | Fournisseur utilisé pour l'analyse. Visible seulement si le LLM du workflow est désactivé. Options : `OpenAI`, `Azure`, `OpenRouter`, `Anthropic`. | | **Modèle QA** (`qa_model`) | texte | non | `default` | Identifiant du modèle fourni par le fournisseur choisi. Laisser `default` pour reprendre le modèle par défaut du fournisseur. | | **Clé API** (`qa_api_key`) | texte | non | vide | Clé d'API du fournisseur choisi. | | **Endpoint Azure** (`qa_endpoint`) | URL | non | vide | Requis uniquement pour le fournisseur `Azure`. Visible seulement si le fournisseur est `Azure`. | > [!NOTE] > > Quand **Utiliser le LLM du workflow** est activé, le champ **Modèle QA** peut quand même prendre une valeur. Si vous laissez `default`, le modèle du workflow est repris. Si vous saisissez un identifiant précis, il l'emporte sur le modèle du workflow tout en réutilisant le fournisseur et la clé du workflow. ## Cas d'usage ### Audit de conformité sur échantillon Analyser seulement une fraction des appels pour maîtriser le coût, tout en gardant une vision fiable de la conformité. * **Activé** : oui * **Durée minimale** : `30` secondes (ignorer les appels avortés) * **Inclure les répondeurs** : non * **Taux d'échantillonnage** : `25` * **Prompt** : demander au modèle de vérifier que l'agent a bien énoncé la mention légale. ### Détection d'incidents techniques Repérer les appels où la conversation part en boucle ou où le son coupe. * **Durée minimale** : `0` (même les appels courts peuvent révéler un problème de compréhension) * **Inclure les répondeurs** : non * **Taux d'échantillonnage** : `100` * **Prompt** : conserver le prompt par défaut (tags `ASSISTANT_IN_LOOP`, `HEARING_ISSUES`, `DEAD_AIR`). ### Analyse indépendante du modèle du workflow Utiliser un modèle plus puissant ou moins cher uniquement pour l'analyse, sans toucher au modèle conversationnel. * **Utiliser le LLM du workflow** : non * **Fournisseur LLM QA** : `OpenAI` * **Modèle QA** : un modèle de votre choix chez ce fournisseur ### Filtrage des répondeurs uniquement Ne conserver que les conversations réellement humaines. * **Durée minimale** : `20` * **Inclure les répondeurs** : non * **Taux d'échantillonnage** : `100` ## Connexions > **[Rapports](https://docs.bookivox.com/reports/overview.md)** > > Consulter les évaluations produites par ce nœud. > **[Le canevas du builder](https://docs.bookivox.com/workflow/builder-canvas.md)** > > Revenir à l'éditeur. 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