Chatbot, callbot, RAG, mailbot ou agents IA : chaque technologie répond à un besoin différent. Cette page compare les compromis de latence, contrôle, intégration SI, conformité RGPD et transfert humain.
Stack technologique
RAG, règles métier, API sécurisées et transfert humain pour répondre sans halluciner, avec sources et données temps réel.
STT, TTS, speech-to-speech ou hybride : choisissez le bon compromis entre latence, contrôle, SVI et transfert conseiller.
Chunking, embedding, retrieval, génération sourcée. Comment le RAG ancre les réponses dans vos données réelles.
Multi-agents avec vérification et validation humaine. Automatisation intelligente avec garde-fous.
Classification, recherche SI, rédaction, validation manager. Le pipeline complet du traitement email.
Le bon choix dépend du canal, du niveau de risque, du besoin de données temps réel et du moment où un humain doit reprendre.
Idéal pour le self-service web, mobile et espace client quand l'utilisateur peut formuler sa demande à l'écrit
Utile quand le téléphone reste le canal principal ou quand il faut absorber des pics d'appels entrants
Adapté aux boîtes partagées, demandes avec pièces jointes et traitements asynchrones
Pour orchestrer des tâches multi-outils avec contrôles, validations et escalade humaine
Pour un service client, le chatbot convient au web et à l'espace client, le callbot au téléphone, le mailbot aux demandes écrites asynchrones et les agents IA au back-office. Le bon choix dépend du volume, du canal dominant, du niveau de risque et des intégrations SI nécessaires.
Nous sélectionnons le modèle offrant le meilleur ratio coût, latence et qualité pour chaque cas d'usage. L'architecture reste model-agnostic : OpenAI, Anthropic, Mistral ou modèles open source peuvent être retenus selon les contraintes de souveraineté, budget et performance.
Non. Les données client ne servent pas à entraîner les modèles. Les flux sont cadrés par vos règles de conservation, de minimisation et de journalisation, avec hébergement et accès adaptés à vos contraintes RGPD.
Oui. Pour les organisations avec exigences de souveraineté, nous pouvons travailler en cloud privé ou on-premise, souvent avec des modèles open source comme Mistral ou Llama et des connecteurs contrôlés vers le SI.
Nous évitons d'exposer un LLM seul. Les réponses sont ancrées dans vos sources via RAG, contraintes par des règles métier, reliées aux données API quand nécessaire, puis vérifiées avant envoi sur les parcours sensibles.
En ordre de grandeur : chatbot inférieur à 800 ms, callbot pipeline entre 800 et 1200 ms, callbot hybride autour de 400 à 600 ms, mailbot inférieur à 60 secondes. La latence cible est validée sur vos vrais parcours.
En 45 minutes, nous cadrons vos volumes, vos canaux, vos contraintes SI et le niveau de contrôle nécessaire pour recommander l'architecture la plus réaliste.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisee.