Chatbots à règles : réponses scriptées, pas de compréhension réelle
80% des questions tombent dans 'Je n'ai pas compris'
Un chatbot IA fiable ne se limite pas à brancher un LLM. Il combine RAG, règles métier, API sécurisées, CRM, journalisation RGPD et transfert humain pour répondre vite sans inventer.
Un arbre de décision bloque dès que la question varie. Un LLM seul répond naturellement, mais peut inventer. L'enjeu est de garder la fluidité de l'IA avec des sources, des règles métier, des API et un contrôle humain.
80% des questions tombent dans 'Je n'ai pas compris'
Hallucinations, informations fausses, perte de confiance
Impossible de donner l'état d'un dossier ou le solde d'un compte
Aucune traçabilité, impossible de vérifier
Design technique
Notre chatbot orchestre 5 composants pour chaque message : compréhension métier, RAG, accès API, génération LLM et vérification avant réponse.
chatbot-architecture-diagram
nlu
Classification intention + extraction entités
rag
Recherche sémantique dans vos documents
api
Appels API avec token sécurisé
llm
Génération avec contexte enrichi
verifier
Vérification cohérence avant envoi
Flux d'exécution
Le message utilisateur est analysé pour identifier l'intention (suivi_sinistre, demande_attestation, etc.) et extraire les entités (numéro contrat, nom client, dates).
Si la question nécessite une réponse documentaire, le système cherche les passages pertinents dans vos politiques, contrats, FAQ, procédures et bases de connaissances via recherche sémantique vectorielle.
Pour les données temps réel (état dossier, solde compte, statut de remboursement), le chatbot appelle vos API ou votre CRM avec un token d'authentification sécurisé et révocable.
Le LLM génère une réponse naturelle en combinant : l'intention détectée, les documents RAG pertinents, et les données API. Chaque information est liée à sa source.
Un second contrôle vérifie la cohérence de la réponse : les chiffres correspondent-ils aux sources, le ton est-il approprié, une donnée sensible est-elle exposée, faut-il transférer à un humain ?
LLM compact fine-tuné
Classification intentions + extraction entités
text-embedding-4-large (OpenAI)
Vectorisation des documents et requêtes
Pinecone / Qdrant
Stockage et recherche vectorielle
LLM dernière génération (sélection par cas d'usage)
Génération des réponses contextuelles
LLM vérificateur distinct
Vérification cohérence et anti-hallucination
Kong / AWS API Gateway
Authentification et routage API
L'architecture NLU+RAG+API est le meilleur compromis pour les cas d'usage entreprise où la fiabilité est critique.
Arbres de décision scriptés
Avantages
Inconvénients
LLM directement exposé sans garde-fous
Avantages
Inconvénients
Architecture hybride complète
Avantages
Inconvénients
Précision NLU
≥95%
Intentions correctement classifiées sur 50+ catégories
Internal benchmark - LLM compact fine-tuned on 50+ intents
Temps de réponse
<800ms
P95 incluant NLU, RAG, API, et génération
Internal benchmark - P95 latency including NLU, RAG, LLM, and API calls
Hallucinations
<0.1%
Après vérification automatique
Internal benchmark - Measured with automated fact-checking on 10k+ queries
Réponses sourcées
100%
Chaque affirmation liée à une source
Internal benchmark - RAG architecture ensures all responses cite sources
RAG recall@5
92%
Document pertinent dans les 5 premiers résultats
Internal benchmark - Pinecone vector search with OpenAI embeddings
Un chatbot IA fiable répond à partir de sources autorisées, respecte les règles métier, se connecte au SI quand il faut une donnée temps réel et transfère à un humain quand la demande devient sensible ou trop incertaine.
Via des tokens à scope limité, une API Gateway et des autorisations par endpoint. Chaque appel est authentifié, journalisé, révocable et limité au périmètre utile pour la conversation.
Le chatbot garde le contexte utile de l'échange, identifie les entités importantes et évite de redemander ce qui a déjà été fourni. Les données sensibles restent encadrées par vos règles d'accès et de conservation.
Oui. Il peut créer un ticket, préparer une demande, mettre à jour un dossier ou déclencher un workflow. Les actions sensibles exigent confirmation, validation humaine ou redirection vers un conseiller selon vos règles.
Le périmètre de données est limité, les consentements sont respectés, les accès sont journalisés et les réponses sont contrôlées pour ne pas exposer d'information personnelle hors contexte autorisé.
Nous partons de vos demandes réelles, regroupons les intentions prioritaires, annotons les cas limites et évaluons le modèle sur un jeu de test. Le but n'est pas de tout automatiser, mais de traiter proprement les motifs récurrents.
Nous utilisons le RAG pour ancrer les réponses dans vos contenus, ajoutons des règles métier, limitons les actions possibles et vérifions la réponse avant envoi. Si la source manque, le chatbot doit le dire ou transférer.
Aller plus loin
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Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisée.
Créneau sélectionné
mardi 23 juin
Heure
Disponibilités estimées. La validation finale et la disponibilité en temps réel se font dans TidyCal.