Chatbot

Comment ça marche

Un chatbot moderne assemble quelques briques. Un modèle de langage pour comprendre la question et formuler la réponse. Une base de connaissances, les documents de l’entreprise, interrogée par un RAG pour que les réponses s’appuient sur des sources. Un system prompt qui fixe le périmètre, le ton, les règles. Des garde-fous qui filtrent ce qui entre et ce qui sort. Et une règle d’escalade : quand la question dépasse le périmètre ou que la confiance est faible, le chatbot passe à un humain, proprement.

La qualité d’un chatbot se mesure par deux taux : les réponses correctes, et les escalades à bon escient. Elle se construit par la base de connaissances, d’abord et surtout, puis par les consignes, et se vérifie par des tests, y compris d’attaque. Un chatbot exposé au public parle au nom de l’entreprise ; il se conçoit avec le même soin qu’une page d’accueil ou une plaquette.

Un exemple concret

1. Périmètre : factures, relevés, déménagement, démarches courantes. Pas de litige, pas de résiliation, pas de données de consommation détaillées sans authentification.
2. Sources : 140 articles d’aide relus et mis à jour, et les procédures du service client. Indexés, avec un propriétaire par article.
3. Règles : annonce dès le premier message qu’il s’agit d’un assistant automatisé ; réponses uniquement à partir des sources, avec lien ; passage à un conseiller en un clic ; escalade automatique sur les mots « litige », « avocat », « médiateur » et sur toute question sans source.
4. Tests : 300 questions réelles, 80 scénarios d’attaque, avant lancement, puis chaque mois.
5. Résultats après six mois : 68 % des conversations résolues sans conseiller, 93 % de réponses jugées correctes sur les échantillons relus, et un taux de satisfaction supérieur à celui du téléphone sur les questions simples.

Les 32 % de conversations passées à un conseiller sont celles qui le méritaient. Le chatbot ne les a pas ratées ; il les a reconnues.

Ce que ça change pour une équipe

• Les questions répétitives sortent de la file. Les conseillers traitent ce qui demande un humain.
• Les réponses sont homogènes. Même information, même ton, à toute heure, à partir des mêmes sources.
• La documentation est forcée à la qualité. Un chatbot cite ses sources ; elles doivent être justes et à jour.
• Les attentes sont réalistes. 70 % traités seuls, 30 % escaladés : un bon résultat, affiché comme tel.

Les limites et les erreurs fréquentes

• Le chatbot qui sait tout. Sans périmètre, il répond à côté et invente. Un périmètre étroit, bien documenté.
• Pas de chemin vers un humain. Le client bloqué dans une boucle de robot : la pire expérience possible. L’escalade en un clic, toujours visible.
• Lancer sans tester les attaques. Un chatbot public se fait tester par le public. Le red teaming vient avant.
• Oublier la mise à jour des sources. Un chatbot sur des articles périmés donne des réponses périmées avec assurance. Propriétaires et dates de revue.