Les 3 types de chatbot et celui qu'il te faut
| Type | Ce qu'il fait | Quand l'utiliser |
|---|---|---|
| Marketing / FAQ | Répond avec des réponses que tu as écrites en amont | Petit site, FAQs stables, budget faible |
| Support (RAG) | Récupère l'info de ta KB et répond avec contexte | Support avec KB solide, >500 tickets/mois répétitifs |
| Agent | Décide et exécute des actions (pas juste répondre) | Process complexes, intégration avec les systèmes |
Avant de choisir, élimine le raccourci évident : un GPT personnalisé de ChatGPT ne sert pour aucun des trois si la destination est ton site, parce qu'il ne peut pas être intégré hors de ChatGPT. Jusqu'où il va et où il casse, c'est développé dans créer un agent avec ChatGPT.
Architecture RAG pas à pas
- Structure ta KB. Blocs courts (200-400 mots), autonomes, avec metadata.
- Génère les embeddings. Convertis chaque bloc en vecteur avec un modèle (ada d'OpenAI ou équivalent).
- Stocke en base vectorielle. Pinecone, Weaviate, pgvector selon l'échelle et le budget.
- Configure la récupération. Pour chaque requête : récupérer les k blocs les plus similaires, re-ranker, filtrer par metadata si pertinent.
- Passe le contexte au LLM. Le LLM reçoit le contexte récupéré + le prompt de l'utilisateur + le system prompt.
- Rends la réponse avec citation de la source (optionnel mais recommandé).
Quand le chatbot doit passer la main à un humain (critères)
- Faible confiance du modèle (probabilité de la réponse sous le seuil).
- Cas détectés comme sensibles (réclamations, plaintes, demandes de remise).
- Demande explicite de l'utilisateur (« je veux parler à une personne »).
- Nombre de tours sans résolution — après 5-6 messages sans avancer, escalade.
- Détection de frustration — keywords comme « ça marche pas », « j'en ai marre ».
Mesurer CSAT et déflexion sans te mentir à toi-même
Pareil qu'en support : la déflexion gonflée, c'est le piège. Mesure :
- Tickets résolus sans escalade avec confirmation de résolution.
- CSAT post-interaction (>4/5 sain).
- Taux d'escalade propre (toute escalade doit emporter le contexte).
- Comparatif CSAT avant vs. après le chatbot.
Stacks recommandés (self-serve, mid, enterprise)
| Taille | Stack | Coût mensuel |
|---|---|---|
| Self-serve | Implementa Support IA, Intercom Fin, Chatbase | 79-300 €/mois |
| Mid-market | Zendesk + RAG custom + intégration | 1.500-5.000 €/mois |
| Enterprise | Plateforme maison ou Salesforce + agent custom | 5.000-25.000 €/mois |