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Des assistants IA qui comprennent votre métier aussi bien que vos meilleurs employés

Chatbots, IA conversationnelle et agents de base de connaissances entraînés sur vos données, capables de gérer le support client, les requêtes internes et les workflows complexes avec une compréhension quasi humaine.

Le défi

Votre équipe répond aux mêmes questions des centaines de fois par semaine. Le support client est lent car les agents doivent chercher dans la documentation. Le savoir interne est prisonnier de la tête des collaborateurs expérimentés. Les chatbots basiques sont robotiques, ne comprennent pas le contexte et frustrent plus qu’ils n’aident. Vous avez besoin d’intelligence, pas juste d’un widget de chat.

Notre approche

Nous construisons des assistants IA ancrés dans vos connaissances métier réelles. Grâce à la génération augmentée par récupération (RAG) et au fine-tuning, nos assistants puisent dans votre documentation, vos politiques, votre catalogue produit et vos processus internes pour fournir des réponses précises et contextualisées. Ils escaladent naturellement vers un humain quand c’est nécessaire et s’améliorent au fil du temps.

Comment on livre

Comment on livre

01

Cartographie de la base de connaissances

Nous auditons votre documentation, historiques de conversations et tickets de support pour définir ce que l’assistant doit savoir et quels cas d’usage génèrent le plus de valeur.

02

Design conversationnel & architecture RAG

Nous concevons les flux de conversation, la stratégie de récupération et l’architecture du modèle. Nous mettons en place la base vectorielle et le pipeline d’indexation de votre base de connaissances.

03

Développement & fine-tuning

Nous développons l’assistant, implémentons les pipelines RAG, affinons la qualité des réponses et testons rigoureusement avec des scénarios utilisateurs réels.

04

Déploiement & optimisation

Nous déployons sur vos canaux choisis, mettons en place des analytics pour suivre les taux de résolution et optimisons en continu la précision des réponses basée sur les retours utilisateurs.

Technologies utilisées

Technologies utilisées

PythonLangChainOpenAI APIAnthropic APIPineconeQdrantFastAPINext.jsPostgreSQLRedis
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