Lang.ai
Lang.ai (part of Capacity) · Marketing
Lang.ai est une plateforme d'analyse pour les équipes support. Elle étiquette, trie et route chaque conversation automatiquement, puis vous interrogez ces données en langage courant.
À propos de Lang.ai
About
Qu'est-ce que Lang.ai
Lang.ai est un logiciel d'analyse du support client qui lit les conversations et les transforme en données structurées. Fondée à San Francisco en 2018, l'entreprise s'est fait un nom avec l'étiquetage automatique : un modèle parcourt l'historique des tickets, identifie les sujets réels des clients et applique ces étiquettes aux nouvelles conversations à leur arrivée.
Le problème visé, toute personne qui gère un helpdesk le connaît. Les tickets s'accumulent avec un objet et un texte libre, et le seul moyen de savoir ce qui cloche est de les lire un par un. Lang.ai remplace cette lecture par de la classification. Le responsable CX voit ainsi que les questions de remboursement ont bondi de 30 % cette semaine sans ouvrir un seul ticket.
Deux limites comptent avant de le retenir dans une short-list. Le produit s'adresse aux entreprises ayant un vrai volume de tickets, pas aux particuliers, et il n'existe ni inscription en libre-service ni tarif public. Capacity a racheté Lang.ai en avril 2026 et le site renvoie désormais vers Capacity : les nouveaux acheteurs traitent donc avec Capacity, pas avec un éditeur indépendant.
Pour commencer
- Contactez Capacity en précisant votre volume de tickets, votre helpdesk et les décisions que vous voulez fonder sur ces données.
- Connectez Zendesk avec un jeton API administrateur, ou prévoyez une intégration par API si votre helpdesk est différent.
- Importez l'historique des conversations au format CSV pour créer un projet, puis laissez le modèle extraire intentions et caractéristiques.
- Relisez les étiquettes produites, regroupez-les selon les notions déjà utilisées par votre équipe et renommez ce qui reste flou.
- Activez l'étiquetage en temps réel en mode sandbox, vérifiez le résultat, puis ouvrez-le aux tickets de production.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Lang.ai.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Responsables des opérations support
- Analystes CX
- Administrateurs Zendesk
- Grandes organisations support
Tâches
- Triage automatique des tickets
- Routage des tickets
- Rapports voix du client
- Questions ponctuelles sur les données
Cas d'usage
- Un changement de politique de remboursement sature la file
- Pics saisonniers
- Suivi après lancement
Fonctionnalités clés
Des étiquettes construites sur votre historique
Un projet démarre avec un CSV de conversations passées. Le modèle extrait seul les intentions et les caractéristiques de second niveau, puis propose des étiquettes que vous relisez et renommez. Aucune campagne d'annotation manuelle, aucune taxonomie à écrire de zéro : c'est la raison principale pour laquelle un classifieur utile arrive en quelques jours, pas en plusieurs mois.
Étiquetage automatique des tickets par IA en temps réel
Une fois le projet en ligne, l'étiquetage automatique des tickets par IA s'applique aux conversations entrantes. Dans Zendesk, un trigger envoie chaque ticket au projet et les étiquettes reviennent sur le ticket. Un interrupteur sandbox montre la sortie avant tout ticket de production, et c'est la différence entre un pilote maîtrisé et un désordre.
Triage automatique et routage des tickets
Les étiquettes alimentent les règles que votre helpdesk gère déjà. La priorité change, les tickets arrivent chez des agents compétents et des notes internes résument la demande. Le triage automatique des tickets et le routage des tickets reposent sur la même classification : la logique se configure une seule fois.
Une analyse agentique interrogeable
La couche récente s'appelle analyse agentique : un agent lit des données CX structurées et non structurées et répond en langage naturel. Au lieu de monter un tableau de bord par question, le responsable demande ce qui a changé dans les motifs de résiliation le mois dernier et reçoit une réponse écrite avec les chiffres derrière.
Une API REST pour vos propres flux
Toute la classification passe par HTTP. Vous envoyez le texte à l'endpoint d'analyse avec un identifiant de projet et récupérez étiquettes et intentions, ou vous enregistrez des documents avec des métadonnées pour les rapports à venir. Si votre pile comprend un CRM, un entrepôt de données ou un outil interne, l'API est le moyen d'y faire circuler l'intelligence conversationnelle.
Des tableaux de bord par étiquette et métadonnées
Les documents enregistrés conservent les métadonnées envoyées, ce qui permet de découper le volume par offre, région ou gamme de produit. C'est là que l'analyse CX cesse d'être une liste d'étiquettes et montre des tendances : quels sujets montent, lesquels reculent et lequel mérite un responsable ce trimestre.
Avantages et inconvénients
Avantages
- L'étiquetage part de données déjà disponibles, sans projet d'annotation manuelle avant le premier résultat utile.
- L'intégration Zendesk est native et comprend un mode sandbox, ce qui rend le pilote peu risqué.
- La classification couvre plusieurs langues dès que le modèle dispose d'assez de conversations.
- L'API REST expose étiquettes et intentions, donc la classification peut animer des flux hors du helpdesk.
- L'analyse agentique répond en langage naturel et raccourcit le passage de la donnée à la décision.
Inconvénients
- Aucun tarif public ni essai en libre-service : l'évaluation commence par un échange commercial et un devis.
- Le rachat par Capacity en avril 2026 signifie que le produit autonome s'arrête, et les nouveaux clients héritent de la plateforme et de la feuille de route de Capacity.
- Les petites équipes, avec quelques centaines de tickets par mois, produisent trop peu de données pour des étiquettes fiables : la valeur penche vers les opérations à fort volume.
- Tout helpdesk autre que Zendesk demande du travail d'API, donc souvent du temps d'ingénierie avant le premier résultat.
Questions fréquentes
Il lit les conversations du support et les convertit en étiquettes et en intentions. Ces étiquettes alimentent le triage, le routage et les rapports, et la couche agentique permet d'interroger les données obtenues.
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ngram · Vidéo · Marketingngram 2.0 est un générateur de vidéo IA conçu pour les équipes. Il transforme un prompt, un enregistrement d'écran ou l'URL d'un produit en vidéo explicative, en démo ou en vidéo avec avatar IA, et chaque scène reste modifiable.
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MePersona, Inc. · Rédaction · Productivité · MarketingMePersona est une boîte de réception unifiée avec IA pensée pour les créateurs. Elle apprend votre style, rédige des réponses aux messages de vos fans sur 12 plateformes et n'envoie que ce que vous validez.