Chatbot

Oui : vos documents deviennent une base de connaissance interrogeable. Réponses sourcées, zéro invention, et vos référentiels dialoguent entre eux, en plus de 100 langues.

Le nôtre s'appuie sur vos contenus (RAG) et refuse de répondre quand il manque la source : pas d'hallucination.

Au choix, Europe (France privilégiée). RGPD natif, aucune revente de données.

À partir d'un cadrage à quelques milliers d'euros ; déploiement selon le périmètre. Premier appel gratuit.

Oui, les LLMs modernes gèrent nativement français, anglais, espagnol, créole et une quarantaine d'autres langues. La qualité dépend surtout de la couverture linguistique de votre base documentaire source. Pour un usage international sérieux, nous recommandons d'avoir au minimum vos contenus pivots traduits ou d'activer la traduction à la volée.

Nous configurons un prompt système strict définissant le périmètre, complété par un classificateur d'intention qui détecte les requêtes hors scope (météo, blagues, politique). Le chatbot refuse poliment et propose une redirection. Les tentatives d'injection ou de détournement sont filtrées par garde-fous dédiés et journalisées pour analyse.

Nous mettons en place un pipeline d'indexation incrémentale, déclenché par webhook ou planification, qui détecte les ajouts, modifications et suppressions. Le vector store reste synchronisé sans réindexation complète. Pour des contenus très volatils (stock, prix), nous branchons l'API en temps réel plutôt que de passer par le RAG.

Non, il l'augmente. Il absorbe les questions répétitives (80 % du volume typique) et libère les agents pour les cas complexes, sensibles ou à enjeu commercial. L'escalade vers un humain reste toujours accessible en un clic. L'objectif est d'améliorer le délai de réponse global, pas de supprimer le contact humain.

Oui, si votre application transmet l'identifiant utilisateur, le chatbot accède via outils dédiés au CRM, à l'historique de commande ou au statut d'abonnement. Les réponses sont alors contextualisées : suivi de livraison personnalisé, recommandation produit, accès à des contenus réservés. Les permissions sont contrôlées côté serveur, pas par le LLM.

L'infrastructure est dimensionnée pour absorber dix fois le trafic moyen sans dégradation. Les LLM tournent derrière un load balancer avec rate limiting et fallback multi-modèles. En cas de pic exceptionnel, un mode dégradé bascule sur des réponses pré-calculées pour les intentions les plus fréquentes, sans coupure de service.