Intégration Slack

Cette intégration vous permet d’ajouter n’importe quel Flow dans votre espace de travail Slack, pour travailler avec l’IA là où vous collaborez déjà, gagner du temps et centraliser tous vos outils.

Ce que l’intégration FlowHunt peut vous apporter :

• Flow Assistant IA : Un bot IA répond à vos questions de base de connaissances, vous assiste pour des tâches simples et vous aide à mieux rédiger.

• Intégration Service Client : Surveillez les conversations du chatbot, soyez alerté quand l’IA a besoin de votre aide, et intervenez dans n’importe quelle discussion chatbot directement depuis Slack.

• Outils personnalisés : Créez et déployez des outils spécifiques à un canal pour simplifier les workflows quotidiens et booster la productivité.

Comment intégrer Slack dans FlowHunt

1. Accédez à Intégrations dans le menu principal à gauche.
2. Trouvez l’intégration Slack et cliquez sur Intégrer.

3. Vous serez redirigé vers l’écran d’intégration Slack, qui vous informera que Flo demande l’accès à votre espace de travail.
4. Si vous avez plusieurs espaces de travail, utilisez le sélecteur déroulant en haut à droite :

5. Une fois le bon espace de travail sélectionné, vérifiez les autorisations et cliquez sur Autoriser.

Si vous souhaitez intégrer un espace de travail dont vous n’êtes pas administrateur, vous devez soumettre une demande d’installation à l’admin.

6. Vous serez notifié de la réussite de l’intégration.

7. Rendez-vous dans votre espace de travail Slack. Flowhunt devrait apparaître parmi les applications installées :

Votre compte est maintenant connecté, il est temps de commencer à créer les Flows que vous utiliserez.

Présentation des composants Slack

Retournez sur FlowHunt et ouvrez l’éditeur de Flow.

Vous remarquerez deux composants liés à Slack :

• Slack Message Received
• Slack Send Message

Ce sont les points de départ et de fin des réponses Slack et ils contrôlent quand et comment le Flow interagit avec votre canal Slack.

Slack Message Received

Ce composant représente le début de la conversation Slack avec FlowHunt. Vous pouvez le considérer comme un composant déclencheur. Il permet également de contrôler quand, où et comment les réponses de Flo sont déclenchées.

Sorties du composant

Ce composant possède trois sorties qui orientent et contrôlent le comportement suite à diverses actions sur Slack. Puisque ce composant est toujours en début de Flow ou de sous-flow, il n’a pas d’entrée.

• Après arrêt du bot : Contrôle ce qui se passe après la désactivation manuelle du bot via Slack.
• Après démarrage du bot : Contrôle ce qui se passe après la réactivation du bot via Slack.
• Message simple : Contrôle ce qui se passe après qu’un utilisateur Slack (vous) ait envoyé un message.

Paramètres du composant

• Canal : Choisissez les canaux dans lesquels vous souhaitez ajouter FlowHunt.
• Espace de travail : Choisissez l’espace de travail dans lequel vous souhaitez ajouter FlowHunt.

La configuration des canaux et de l’espace de travail est nécessaire pour que le Flow fonctionne.

Ne répondre que sur mention

Ce paramètre contrôle comment déclencher une réponse de Flo :

• Si décoché : Flo répondra à chaque message envoyé dans le canal ou fil sélectionné. Idéal pour les canaux réservés à FlowHunt, comme les canaux de Chatbot Service Client. À éviter dans les canaux internes très fréquentés, car FlowHunt risquerait d’intervenir de façon intrusive dans toutes les conversations.
• Si coché : Le bot ne répond que s’il est sollicité. Mentionnez Flo via @flowhunt pour l’interpeller. Nous recommandons d’activer ce mode dans les canaux peuplés pour obtenir rapidement de l’aide ou des résumés d’informations.

Slack Send Message

Ce composant représente les messages Slack envoyés par Flowhunt. Il permet de contrôler où, comment et à qui Flo envoie ses réponses.

Entrées et sorties du composant

• Message Slack : Cette entrée spécifie ce qui est envoyé comme message. Habituellement, il s’agit de la sortie d’un Agent IA ou d’un Générateur IA. La connexion d’une entrée est nécessaire.
• Après envoi du message : Cette sortie permet de définir d’autres actions après la réponse de FlowHunt. La connexion de cette sortie est optionnelle.

Paramètres du composant

• Mettre en forme en Markdown : Si coché, les messages sont formatés en Markdown. Sinon, ils ne le sont pas.
• Répondre dans le fil : FlowHunt continuera à écouter et répondre dans les fils de discussion où il est mentionné, par exemple pour le service client.
• Mentions : FlowHunt devra vous mentionner, par exemple lorsqu’un utilisateur du chatbot service client demande à parler à un humain. FlowHunt attirera alors votre attention via la mention que vous avez sélectionnée.
• Horodatage du fil : Permet de limiter FlowHunt à un seul fil de discussion.
• Canal : Choisissez les canaux dans lesquels ajouter FlowHunt.
• Espace de travail : Choisissez l’espace de travail dans lequel ajouter FlowHunt.

Remarque : Il faut sélectionner les canaux et espaces de travail dans les deux composants car certains cas d’usage n’utilisent qu’un seul composant, ou nécessitent de répondre dans différents ou multiples canaux.

Utiliser l’intégration Slack

Différents cas d’usage dictent différentes façons d’utiliser les composants Slack. Voici les deux plus courants.

Flow Assistant IA

Premier exemple : le Flow Assistant IA simple. Ce Flow vous permet d’ajouter le bot Flo dans plusieurs canaux pour discuter avec lui, répondre à vos questions de base de connaissances, ou améliorer vos écrits.

La version minimaliste de ce Flow nécessite seulement trois composants :

• Slack Message Received
• Agent IA
• Slack Send message

1. Connectez Slack Message Received à l’Agent IA via la sortie Message simple.
2. Connectez la sortie message de l’Agent à l’entrée du composant Slack Send message.

3. Paramétrez les deux composants Slack sur le même espace de travail et canal. Adaptez les autres réglages à vos besoins.
4. N’oubliez pas d’indiquer à l’Agent sa mission. Si besoin, consultez le guide pour configurer l’Agent IA.

Ce Flow minimaliste vous permet de dialoguer avec le modèle GPT4o d’OpenAI via Slack. Pour en faire un véritable assistant IA, ajoutez par exemple :

• Historique de chat pour conserver le contexte de la conversation.
• D’autres composants LLM pour changer de modèle (FlowHunt en propose de nombreux autres).
• Des outils permettant à l’Agent de rechercher des informations ou d’exécuter des tâches.

Voici un exemple de Flow utilisant Claude Sonnet 3.5 comme LLM à la place des modèles OpenAI. Pour les outils, il accède à des informations vérifiées de votre base de connaissances interne via le composant Document Retriever, mais peut aussi interroger Google en temps réel. Sans oublier l’historique de chat :

Rendez-vous dans la bibliothèque de Flows et récupérez ce Flow prêt à l’emploi.

Ce bot peut désormais répondre à vos questions avec des informations à jour et tenir la conversation sur les données.

Flow Service Client Slack

Deuxième cas d’usage important : connecter votre chatbot IA de service client à Slack. Cela vous permet de surveiller toutes les conversations du chatbot et d’intervenir à tout moment, le chatbot vous alertant dès qu’il a besoin de votre aide.

C’est ce qu’on appelle l’humain dans la boucle : l’IA s’appuie sur l’expertise humaine pour garantir précision, réduction d’erreurs et conformité éthique dans diverses applications. En d’autres termes, l’IA vous informe en temps réel et vous invite à prendre la main dans la fenêtre chatbot, au lieu de simplement proposer à l’utilisateur de vous contacter.

Tous ces scénarios nécessitent plusieurs éléments. Pour gagner du temps, récupérez ce Flow comme modèle dans la bibliothèque Flow.

Ce Flow s’articule en trois grandes parties : la création du chatbot service client, les déclencheurs permettant la reprise via Slack, et quelques ajouts pour le confort d’utilisation. Commençons par la création du chatbot.

Partie 1 : Créer le sous-flow Chatbot

1. Comme toujours, tout Flow de chatbot commence par le déclencheur Entrée Chat Utilisateur.
2. Ensuite, paramétrez l’escalade. Commencez par connecter la Passerelle d’Escalade à l’Entrée Chat :

3. Ce composant permet à l’IA de choisir la voie « Escalade vers humain » ou « Escalade via bot ». En d’autres termes, soit l’IA répond elle-même, soit elle demande votre aide.
4. Connectez ensuite le composant Slack Send Message aux deux voies. Cela permet de rapporter chaque option dans le canal Slack, afin que vous restiez informé de la décision.

5. Ouvrez les paramètres de Slack Send Message et définissez l’espace de travail et le(s) canal(aux) où le chatbot doit être actif. Sélectionnez les mêmes espaces et canaux pour les deux composants :

6. Ouvrez maintenant le composant Slack Send Message relié à l’escalade humaine. C’est ici que le bot vous notifie qu’il a besoin d’aide. Configurez une Mention pour notifier les bonnes personnes—nous recommandons @here, qui alerte tous les membres connectés du canal.
7. Si vous souhaitez être notifié à chaque message utilisateur, configurez aussi une Mention pour le Slack Send Message relié à la réponse bot.
8. Bien sûr, le bot doit également répondre à l’utilisateur dans le chat. C’est le rôle de l’Agent IA. Connectez la sortie Bot Response à l’entrée de l’Agent IA :

9. La dernière étape consiste à ajouter des sorties à l’Agent. Il doit répondre à l’utilisateur dans le chat, mais aussi relayer ses réponses sur Slack. Connectez donc l’Agent IA à la fois à Slack Send Message et à la sortie Chat :

10. Paramétrez le même espace de travail et canal que précédemment.

Vous disposez désormais d’un chatbot GPT-4o simple, capable de demander de l’aide si besoin. Mais pour un chatbot service client complet, ajoutons les fonctionnalités essentielles.

Partie 2 : Chatbot Service Client

Nous allons devoir ajouter quelques