Canopy.
IA & Automatisation

Chatbot Support Client IA

Un support de premier niveau qui répond depuis la documentation interne

IASupport ClientRAGAutomatisationChatbot
À propos

Projet sous NDA : un chatbot branché sur la documentation interne du client, qui répond seul aux questions récurrentes du support et passe la main à un humain dès qu'il sort de son périmètre. Huit demandes sur dix ne remontent plus aux agents.

Le défi

Les agents passaient leurs journées sur les mêmes vingt questions. Automatiser était évident ; le faire sans dégrader le service l'était moins. • Un chatbot qui invente une réponse fait plus de dégâts qu'un délai d'attente. Toute réponse devait s'appuyer sur un document interne, jamais sur la mémoire du modèle. • Il devait reconnaître ses limites et basculer vers un agent humain plutôt que d'improviser. • Les conversations contiennent des données clients : aucune ne devait sortir de l'infrastructure existante. • Le tout sans refonte de l'outil de support en place.

Notre solution

Le système repose sur du RAG : avant de répondre, il va chercher les passages pertinents dans la documentation du client, et rédige uniquement à partir de ce qu'il a trouvé. • Mistral.ai pour la génération, choisi après comparaison sur leurs propres tickets. • Une base vectorielle qui indexe la documentation interne, réindexée à chaque mise à jour. • Un backend Javascript sur Cloudflare, dans la même infrastructure que le reste. • Un seuil de confiance : en dessous, le bot ne répond pas et transfère à un agent avec l'historique de la conversation. • Une interface d'administration pour corriger la base de connaissances quand une réponse part de travers, et voir l'effet dès la question suivante.

Fonctionnalités clés
  • ·Réponses tirées de la documentation interne, avec la source citée
  • ·Transfert à un agent humain sous le seuil de confiance
  • ·Historique de conversation transmis à l'agent lors du transfert
  • ·Pouce vers le haut ou le bas sur chaque réponse
  • ·Journal des conversations consultable
  • ·Détection des questions sans réponse dans la base
  • ·Interface d'administration de la base de connaissances
  • ·API pour brancher le bot sur d'autres canaux
  • ·Données hébergées dans l'infrastructure du client
  • Résultats
  • 01

    80 % des demandes courantes traitées sans agent

  • 02

    Réponse rendue en moins de 2 secondes

  • 03

    Les agents ne traitent plus que les cas non standard

  • 04

    Aucune baisse de satisfaction constatée après bascule

  • Témoignage
    « Cette solution nous a permis d'optimiser significativement notre support client tout en maintenant une qualité de service exceptionnelle. L'approche RAG et l'utilisation de Mistral.ai nous donnent un avantage concurrentiel certain. »
    [Confidentiel] · Directeur Technique
    Stack
    Mistral.aiJavascriptCloudflareRAGVector DBWebSocket
    Un projet similaire ?

    On démarre le vôtre ?

    Brief en 2 minutes via l’estimateur, ou écrivez-nous. Réponse sous 48 heures.