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Article original : https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoftteamsblog/introducing-intelligent-media-quality-classifiers-in-microsoft-teams-call-qualit/4355666

Pour garantir une expérience d’appel de haute qualité pour vos utilisateurs dans Microsoft Teams, le  tableau de bord de qualité des appels (CQD) est un outil indispensable pour les administrateurs informatiques. Nous avons écouté vos commentaires et, au cours de l’année dernière, nous avons développé, formé et publié des classificateurs de qualité multimédia intelligents pour CQD, ajoutant une nouvelle couche d’analyse qui aide les administrateurs Teams à identifier les causes profondes de leurs problèmes de qualité des appels. Au cours de cette période, nous avons également consacré des efforts considérables à l’intégration de ces nouveaux classificateurs dans notre outil le plus populaire pour les administrateurs qui utilisent le connecteur de qualité des appels via Power BI Desktop : le rapport sur la qualité de l’expérience (QER) , qui est désormais à la version 5.0.

Que font les classificateurs intelligents de qualité des médias ?

Les classificateurs intelligents de qualité des médias sont des outils avancés de CQD qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser la qualité des flux audio, vidéo et de partage d’écran basé sur la vidéo (VBSS). Les classificateurs de flux traditionnels s’appuyaient sur des instructions conditionnelles et des seuils simples pour identifier les bons et les mauvais flux. Les classificateurs intelligents de qualité des médias offrent une vue plus nuancée de la télémétrie des appels. Ils n’identifient pas seulement les bons ou les mauvais flux, ils vont plus loin pour identifier les problèmes sous-jacents affectant la qualité de l’appel

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Comment fonctionnent-ils ?

Ces classificateurs adoptent une approche multidimensionnelle pour évaluer la qualité des appels. Ils prennent en compte divers facteurs, tels que les performances du réseau, les capacités des appareils et les périphériques d’entrée.

Imaginez qu’un utilisateur, nous l’appellerons James (parce que c’est moi), ouvre un ticket concernant la mauvaise qualité audio lors d’une récente réunion Teams organisée par Victor, signalant que le son de la réunion était mauvais. Notre premier réflexe pourrait être de commencer à examiner immédiatement la télémétrie d’appel de James, son ordinateur portable, son réseau, etc. et de commencer à résoudre le problème à partir de là. James travaillait au bureau ce jour-là ; la connexion Internet est à haut débit et à faible latence, la connexion réseau de son ordinateur portable est filaire et l’ordinateur portable dispose de suffisamment de ressources pour prendre en charge les réunions Teams. C’est la première fois que James signale une mauvaise qualité, et comme le service d’assistance n’a pas grand-chose à dire, le ticket est fermé comme « Impossible à reproduire » après quelques recherches. James signalait qu’il entendait une mauvaise qualité audio, mais à l’insu de James et du service d’assistance, il entendait la mauvaise connexion réseau de Victor. Les classificateurs intelligents de qualité des médias peuvent être utiles ici.

Les classificateurs sont segmentés en catégories locales et distantes . Les classificateurs locaux examinent l’environnement de l’utilisateur, tandis que les classificateurs distants examinent l’impact des autres participants à l’appel.

Dans notre exemple simplifié, nous examinerions les classificateurs intelligents de qualité des médias sur tous les participants à la réunion et nous verrions que Victor serait marqué comme utilisateur dominant (en fonction de la quantité de parole de Victor pendant la réunion).

	Problème de modalité multimédia détecté	Est le participant dominant	Problème de liaison montante détecté	Détection d’un autre problème de liaison montante d’utilisateur
Jacques	1	0	0	1
Vainqueur	1	1	1	0
Siunie	1	0	0	1

Nos utilisateurs ont tous le modèle local de modalité multimédia affiché comme vrai, et le modèle de liaison montante d’un autre utilisateur s’affichera comme vrai pour James et Siunie, indiquant que le problème venait d’un autre utilisateur. Siunie a également entendu le son médiocre de Victor, mais elle n’a rien signalé. Nous pouvons alors examiner Victor et voir qu’il y avait un problème avec la liaison montante du réseau du côté de Victor. Nous avons maintenant établi la source du problème de qualité et avons restreint notre champ d’investigation pour examiner la configuration du réseau de Victor. En examinant la télémétrie de Victor sur d’autres appels auxquels il a participé, nous pouvons enquêter plus en détail pour comprendre s’il s’agit d’un phénomène courant sur son réseau.

Bien que le problème de cet exemple soit clair et facile à comprendre, le dépannage de la qualité des appels n’est pas toujours aussi simple et les problèmes peuvent avoir plusieurs facteurs contributifs. Les classificateurs intelligents de qualité des médias signaleront tout modèle comme vrai lorsqu’il existe une forte probabilité qu’il ait contribué à la mauvaise expérience d’appel.

Comment seront-ils rendus disponibles dans le nouveau QER v5.0 ?

Au cours de nos échanges avec les clients et les ingénieurs Microsoft, nous avons étudié la manière dont les clients utilisent le QER, les rapports sur lesquels ils s’appuient le plus et ce qui, selon nous, pourrait avoir le plus d’impact sur les administrateurs à la recherche de moyens d’améliorer la qualité. Alors que les rapports s’appuyaient auparavant sur les classificateurs hérités, nous avons mis à leur place les nouveaux classificateurs intelligents, réduisant ainsi les faux positifs et les fausses pistes dans votre dépannage, tout en fournissant une analyse potentielle des causes profondes pour réduire le temps passé à fouiller dans les données.

Quoi de neuf dans QER v5.0 ?

La version 5.0 du célèbre rapport sur la qualité de l’expérience (QER) intègre nos nouveaux classificateurs intelligents de qualité des médias dans les rapports que les administrateurs connaissent déjà et sur lesquels ils s’appuient aujourd’hui, un nouveau look mis à jour, une nouvelle façon de fournir des commentaires au groupe de produits CQD et de nouveaux rapports pour intégrer les nouvelles expériences que nous proposons à nos clients Teams, telles que les événements Teams Live, les réunions publiques et les nouvelles optimisations Teams pour VDI. Vous voudrez le télécharger ici .

L’un des rapports les plus utilisés dans le QER est le rapport sur l’état des médias . En tant qu’administrateur, vous souhaitez avoir un aperçu rapide de l’état général des médias Teams dans votre environnement. Ce rapport a maintenant été mis à jour pour utiliser les nouveaux classificateurs intelligents de qualité des médias et mieux refléter l’expérience de vos utilisateurs.

Figure 1. Rapport sur la santé des médias

Une fois que vous avez téléchargé un fichier de données de bâtiment, vous pouvez filtrer les rapports en fonction d’un bâtiment ou d’un réseau spécifique et afficher les indicateurs de qualité associés à cet emplacement particulier. Si vous n’avez pas encore de fichier de données de bâtiment, vous pouvez toujours utiliser les filtres pour consulter des FAI et des pays spécifiques.

Nous recommandons toujours aux clients utilisant Teams de préparer un fichier de données de construction et de le télécharger sur CQD, et si vous avez besoin d’aide pour le faire, nous fournissons des conseils et des outils pour le faire.

Figure 2. Rapport sur la santé des médias

Lorsque vous devez examiner un problème de qualité multimédia, la page de recherche mise à jour vous permet de rechercher un utilisateur spécifique, un emplacement réseau, des réunions spécifiques, etc. Lorsque vous effectuez une recherche, vous obtenez des informations directement sur la page de recherche afin de pouvoir identifier ce qui affecte l’utilisateur. Les nouveaux classificateurs multimédias intelligents examinent non seulement les valeurs moyennes des mesures réseau, mais prennent désormais également en compte les problèmes spécifiques aux appareils.

Dans ce cas, la majorité des problèmes rencontrés par cet utilisateur sont liés aux appareils qu’il utilise pour rejoindre la réunion Teams. Le classificateur d’appareils de calcul détecte les problèmes liés à une utilisation élevée du processeur ou de la mémoire sur l’appareil de l’utilisateur.

Figure 3. Expérience de recherche

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’expérience de cet utilisateur, vous pouvez accéder à l’utilisateur spécifique à l’aide du rapport Détails de l’état de santé de l’utilisateur et accéder à des informations détaillées sur ses appels et à tous les marqueurs de qualité pouvant indiquer des problèmes lors d’une réunion. Le graphique des problèmes détectés montre les problèmes associés à cet utilisateur au fil du temps, confirmant que la qualité pour cet utilisateur est principalement affectée par des problèmes liés au périphérique informatique :

Figure 4 : Graphique des problèmes détectés – Rapport sur les détails de l’utilisateur

Vous pouvez faire la même chose pour les réunions en accédant au rapport Détails de la réunion ; le rapport affichera un aperçu de la qualité de la réunion et le nombre d’utilisateurs pour lesquels les classificateurs intelligents de qualité des médias ont détecté des problèmes pendant la réunion :

Figure 5. Rapport détaillé de la réunion – Participants concernés

Grâce aux filtres fournis, vous pouvez vous concentrer uniquement sur les flux dans lesquels des problèmes de qualité ont été détectés. Les nouveaux classificateurs intelligents de qualité des médias peuvent aider à identifier la cause du problème. Dans cet exemple, un problème d’envoi de calcul a été détecté, ce qui signifie que des problèmes liés à l’appareil de l’utilisateur final ont eu un impact sur l’expérience des autres utilisateurs lors de la réunion.

Figure 6. Rapport sur les détails de la réunion – Problèmes de média détectés

Dans le même rapport, vous pouvez faire défiler vers la gauche pour voir les mesures de performances détaillées, qui peuvent aider à identifier la cause première du problème. Dans ce cas, l’appareil de l’utilisateur a connu une utilisation très élevée du processeur et de la mémoire du système, ce qui a entraîné des problèmes de qualité de la vidéo sortante.

Figure 7. Rapport détaillé sur la réunion – Utilisation des ressources

Si vous devez résoudre des problèmes de réseau complexes, les rapports de mesures du réseau (quotidiens ou hebdomadaires) ont été améliorés avec une coloration dynamique basée sur les nouveaux classificateurs pour afficher les réseaux, les pays et les dates spécifiques où la qualité est affectée.

Figure 8. Mesures hebdomadaires du réseau QER

Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires sur votre expérience avec QER. Vous pouvez désormais utiliser le lien de commentaires sur chaque rapport pour partager vos commentaires, ce qui contribuera à éclairer les orientations futures de QER.

Conclusion

Il y a beaucoup à dire sur les nouveaux classificateurs intelligents de qualité des médias de CQD et de la dernière version QER v5.0, mais la meilleure façon de se familiariser avec eux est de commencer à les utiliser dans votre environnement dès aujourd’hui. Ensemble, ils représentent un ajout puissant à votre boîte à outils pour gérer la qualité des appels dans Teams. En exploitant l’apprentissage automatique, ces classificateurs fournissent des informations plus approfondies et des diagnostics plus précis des problèmes de qualité des appels avec moins de faux positifs et une meilleure recherche des causes profondes. En utilisant ces outils, vous serez mieux équipé pour traiter et prévenir de manière proactive les problèmes de qualité tout en garantissant une communication fluide et fiable au sein de votre organisation.