Questions fréquentes : Développement de chatbots
(01)Quels canaux sont supportés pour les chatbots ?
Nous supportons tous les canaux courants : widgets web personnalisables pour votre site, WhatsApp Business Platform (Cloud API), Slack, Microsoft Teams, Facebook Messenger et SMS. Les chatbots peuvent être actifs sur plusieurs canaux en parallèle avec une base de connaissances centralisée. L'intégration se fait généralement en quelques jours par canal.
(02)Comment gérez-vous les hallucinations et les réponses erronées ?
Nous implémentons des guardrails en plusieurs couches : RAG Grounding avec sources vérifiées et citation obligatoire, Guardrails AI pour le filtrage de contenu et la détection de toxicité, limites de confiance claires (le bot dit « je ne sais pas » plutôt que d'inventer), tests réguliers avec golden datasets et surveillance humaine pour les cas limites. Les métriques de qualité (fidélité, pertinence) sont surveillées en temps réel.
(03)Comment fonctionne le handover vers les agents humains ?
Smart Handover avec contexte complet : le bot détecte automatiquement la frustration (analyse de sentiment), les questions complexes ou les demandes explicites de contact humain. L'agent reçoit l'historique complet de la conversation, le profil client et les actions suggérées. Queues configurables par compétence, heures d'ouverture et escalade automatique si aucun agent n'est disponible.
(04)Comment gérez-vous la conformité RGPD ?
Conformité RGPD par conception : détection et masquage automatiques des PII avant envoi aux LLMs, utilisation exclusive de providers avec DPA (Azure OpenAI UE, Anthropic UE), pas d'entraînement sur vos données, audit-logs complets, suppression automatique selon la politique de rétention et documentation pour vos équipes conformité. En option : déploiement on-premise pour données hautement sensibles.
(05)Comment la base de connaissances est-elle tenue à jour ?
Pipelines RAG automatisés avec freshness-monitoring : synchronisation planifiée avec vos sources (CMS, docs, FAQ, tickets), détection de contenu obsolète ou contradictoire, scoring de qualité par chunk, alerting pour les lacunes de connaissances découvertes via les logs de conversation. Dashboard pour les content managers avec insights d'utilisation et suggestions d'amélioration.
(06)Comment garder les coûts sous contrôle ?
Le monitoring des tokens et des tableaux de bord de coûts affichent les coûts par conversation. Le rate limiting et le caching réduisent les appels API. La sélection automatique du modèle utilise des modèles moins coûteux pour les demandes simples et des modèles plus puissants pour les demandes complexes. Des plafonds de coûts mensuels avec alertes sont configurables.