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Catégorie, priorité, entité — proposées dès la création. Le technicien valide ou corrige.
Fil de 40 messages, escalades comprises ? Un bouton, un paragraphe.
Conversationnel, avec le contexte du ticket courant et de l'inventaire. Pas un chatbot générique.
La base de connaissances n'attend plus qu'on la cherche.
L'IA repère les tickets similaires déjà traités. On arrête de résoudre deux fois le même problème.
Une passerelle ouverte entre l'IA et vos outils — standard, extensible, multi-sources.
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— Mais dis-moi Jamy,
comment une IA parle-t-elle à GLPI ?
— Eh bien Fred, c'est grâce au MCP !
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L'IA lit et agit sur GLPI via MCP. Elle consulte tickets, assets et KB pour enrichir son contexte — et peut aussi créer des objets directement dans GLPI.
L'IA peut interroger d'autres systèmes via MCP. Exemple concret : Gitbook — notre doc utilisateur — pour répondre aux techniciens avec la doc officielle.
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Souverain, hébergé en Europe, RGPD friendly. Modèles performants, tarifs compétitifs, support multilingue natif.
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Complétion intelligente dans les éditeurs de texte riche de GLPI — description, suivi, solution.
L'IA explore le parc via MCP pour proposer les dépendances critiques d'un asset — raisonne, cherche, propose à valider.
Étendre, raccourcir ou ajuster le ton d'une réponse en un clic — sans quitter le ticket.
Insérer un texte généré directement dans un suivi ou une solution, sans copier-coller.
Lire le ton du requérant — tendu, neutre, satisfait — pour prioriser et adapter le ton de réponse.
Affectation et priorisation plus fines : groupe technique, charge actuelle, expertise du technicien.
Transcrire un appel ou une réunion et la rattacher automatiquement au ticket concerné.
Synthèses périodiques automatiques — charge, SLA, tendances, points d'attention.
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Les techniciens Teclib testent en conditions réelles, sur nos propres tickets.
MaintenantStabilisation, packaging, documentation client, support de la roadmap features.
Premiers déploiements pilotes chez des clients volontaires, retours, itérations.
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