Chatbot IA sur le site web : quand le RAG vaut vraiment la peine

Un chatbot sur son propre site web fut longtemps une contrariété : des arbres de décision rigides qui échouaient à la deuxième question. Avec les modèles de langage, cela a changé – mais seulement si l'assistant reçoit les bonnes informations. C'est exactement de cela qu'il s'agit avec le RAG.

Ce que signifie RAG

RAG signifie Retrieval Augmented Generation, c'est-à-dire génération augmentée par la récupération. Le déroulement est plus simple que le terme : vos documents – pages de prestations, fiches techniques, notices, recueils de questions – sont découpés en petites sections et déposés dans une base de données qui cherche par sens plutôt que par mot-clé. Si quelqu'un pose une question, le système récupère les sections correspondantes et les soumet au modèle de langage avec la question. Le modèle répond exclusivement à partir de ce matériel.

L'avantage décisif : le modèle n'est pas entraîné, mais alimenté. Si une fiche technique change, vous remplacez la source – la réponse est juste dès la question suivante.

Quelles données le bot doit connaître

La sélection décide de la qualité. Commencez par ce qui est déjà écrit et juste :

N'y entrent pas les listes de conditions, les calculs internes, les données du personnel et tout ce que vous ne diriez pas à un inconnu au téléphone. L'assistant est public, même dans une petite fenêtre.

Protection des données : hébergement et nLPD

Dès que des utilisateurs saisissent dans le chat un nom, une adresse ou une demande, vous traitez des données personnelles. Nous fixons quatre points dans chaque projet. Transparence : une mention qu'un assistant répond et où vont les saisies. Lieu de traitement : pour les données personnelles, nous choisissons des modèles avec traitement en Suisse ou dans l'UE et excluons contractuellement l'utilisation des saisies pour l'entraînement. Sobriété : pas de champs obligatoires inutiles, historiques avec délai de suppression. Et l'inscription dans la déclaration de protection des données et dans la liste des sous-traitants.

Transfert à des humains

Le bouton le plus important de tout assistant est celui qui mène à un humain. Nous définissons des déclencheurs fixes : deux fois aucune réponse vérifiable, une réclamation, une question sur des conditions fermes, un ton agacé ou le souhait de parler à une personne. Il transfère alors – avec l'historique, pour que personne n'ait à tout raconter deux fois. En dehors des heures de bureau, cela devient une demande de rappel avec créneau.

Cas d'usage typiques

Au support, l'assistant répond aux questions récurrentes sur l'utilisation, la garantie et le déroulement et décharge les appels qui ne sollicitent personne techniquement. Pour les demandes de rendez-vous, il recueille la demande, le lieu et l'heure souhaitée et crée une proposition qu'un humain confirme. En conseil produit, il mène en quelques questions à la variante adaptée – par exemple au support mural d'après le poids de l'appareil, le gabarit de perçage et la structure du mur – et transfère pour la décision.

Ce qu'un bot ne devrait pas pouvoir faire

Il ne devrait pas faire d'engagements fermes, ne pas citer de conditions dépendant de la situation, ne pas confirmer de rendez-vous et ne pas donner de renseignements juridiques ou touchant à la sécurité. Il ne devrait pas faire comme s'il était un humain. Et il devrait pouvoir dire qu'il ne sait pas quelque chose – qui invente quelque chose à chaque question fait plus de dégâts qu'aucun bot.

Conclusion

Un assistant n'est bon que dans la mesure des documents derrière lui et de la règle qui fixe quand il transfère. Nous commençons par les vingt questions les plus fréquentes du téléphone et de l'e-mail et mesurons combien l'assistant en répond proprement. Ce n'est que lorsque cela convainc qu'il arrive sur le site – d'abord sur une page, pas partout.