10 questions à remi vanel à propos des chatbot ia

Bonjour Rémi,
vous êtes co-fondateur de la société ANAKRYS et vous intervenez sur des clients de l’agence depuis plus d’une quinzaine d’années. Aujourd’hui, vous surfez sur le raz de marée de l’IA et des nouvelles applications chatbot.

Pour débuter, pouvez-vous présenter votre entreprise et expliquer comment elle s'est spécialisée dans les chatbots IA ?

Anakrys est une ESN (Entreprise de Services Numériques) spécialisée dans le développement de solutions sur mesure pour les entreprises et les collectivités. Notre mission est d’améliorer l’accessibilité et l’interaction entre les organisations et leurs utilisateurs.

Nos outils sont conçus pour les communautés, ce qui implique une forte exigence en matière de relationnel. Nous avons constaté que de nombreux utilisateurs rencontraient des difficultés avec les formulaires de recherche complexes ou les bases de connaissances statiques. C’est là que les chatbots IA entrent en jeu : ils permettent d’humaniser et de fluidifier l’interaction en offrant une assistance instantanée et intelligente.

Quelle est votre vision du marché des chatbots IA dans les prochaines années ?

Nous pensons que les chatbots IA vont devenir des outils incontournables, tant pour les entreprises que pour les institutions publiques. Aujourd’hui, qu’ils soient textuels ou vocaux, leur adoption est en forte croissance, portée par l’amélioration des modèles d’intelligence artificielle et par la nécessité d’offrir un accès rapide et efficace à l’information.

Nous anticipons une explosion de leur usage, notamment dans les services clients, le commerce en ligne, la formation, et même dans les interactions internes aux entreprises. Plus les modèles s’affinent et gagnent en performance, plus ils deviennent des assistants indispensables, capables de gérer des tâches complexes et personnalisées.

Quelles sont les principales tendances technologiques qui influencent le développement des chatbots IA aujourd’hui ?

L’une des avancées majeures est l’adoption du modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui permet aux chatbots d’accéder à des bases de connaissances spécifiques et de générer des réponses plus précises et contextualisées.

Par ailleurs, nous observons :

• L’amélioration des modèles de langage (LLMs) qui rendent les réponses plus naturelles et pertinentes.
• L’intégration de la reconnaissance vocale, permettant des interactions fluides en langage parlé.
• L’optimisation du traitement multimodal, avec la capacité d’analyser non seulement du texte, mais aussi des images et des documents complexes grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR).
• Une meilleure personnalisation, avec des chatbots capables d’apprendre des interactions passées pour adapter leurs réponses aux besoins spécifiques des utilisateurs.

Comment fonctionne concrètement un chatbot basé sur le RAG ?

Un chatbot RAG fonctionne en deux étapes principales :

1. Indexation et transformation des documents
   • L’ensemble de la base documentaire (PDF, Word, pages web, bases de données, etc.) est analysé.
   • Un processus appelé "embedding" transforme les textes en vecteurs sémantiques, ce qui permet au chatbot de comprendre le contenu et son contexte.
2. Génération de réponses pertinentes
   • Lorsqu’un utilisateur pose une question, le chatbot interroge cette base vectorielle pour trouver les documents les plus pertinents.
   • Il reformule ensuite une réponse claire et précise en s’appuyant sur ces sources.

Cette approche permet d’offrir des réponses sur mesure, basées uniquement sur le savoir interne de l’entreprise, sans dépendre de bases de données publiques.

Quels types de documents peuvent être intégrés pour alimenter un chatbot IA sur mesure ?

Tous types de documents contenant du texte peuvent être intégrés :

• Documents bureautiques : Word, PDF, Excel
• Contenus web : pages HTML, bases de connaissances en ligne
• Documents scannés et images : grâce à l’OCR, nous pouvons extraire du texte de photos et de scans pour enrichir la base de savoir.
• Données structurées : bases SQL, CSV, etc.

Comment garantissez-vous la confidentialité et la sécurité des données utilisées par vos chatbots ?

La confidentialité est un enjeu central. Nous proposons des solutions qui permettent aux entreprises d’héberger leur propre serveur IA en interne. Ainsi, les données restent sous contrôle et ne sont pas partagées avec des tiers, contrairement aux solutions dépendantes d’API externes comme OpenAI.

Nous mettons également en place des systèmes de gestion des accès et des autorisations, afin que seuls les utilisateurs habilités puissent interagir avec certaines informations sensibles.

Quelles sont les principales différences entre un chatbot classique et un chatbot basé sur l’IA et le RAG ?

Un chatbot classique fonctionne sur un modèle de questions-réponses préenregistrées. Cela signifie qu’il est limité aux scénarios prédéfinis par ses concepteurs et ne peut pas répondre à des requêtes imprévues.

En revanche, un chatbot RAG :

• Est capable de rechercher des informations dynamiquement en s’appuyant sur la base documentaire d’une entreprise.
• Produit des réponses détaillées et contextualisées, au lieu de simples phrases génériques.
• Peut s’adapter aux utilisateurs, en personnalisant les réponses en fonction de leur historique d’interaction.

Comment assurez-vous la mise à jour et l'évolution des connaissances du chatbot dans le temps ?

Nous avons mis en place un système d’indexation automatique qui met à jour la base de connaissances quotidiennement. Chaque nuit, les nouveaux documents ajoutés sont analysés et intégrés dans la base de recherche.

Si une entreprise met à jour un manuel utilisateur ou modifie ses politiques internes, le chatbot prendra en compte ces changements sans nécessiter d’intervention manuelle.

Pouvez-vous nous donner un exemple concret d'une entreprise ayant bénéficié de votre solution ?

Oui, nous travaillons avec un office du tourisme qui possède plus de 600 fiches touristiques. Avant l’intégration du chatbot, les visiteurs devaient fouiller manuellement sur le site pour trouver des itinéraires ou des recommandations.

Grâce au chatbot IA, ils peuvent désormais poser des questions simples comme "Quels sont les meilleurs circuits de randonnée dans la région ?", et le bot leur propose un parcours personnalisé en s’appuyant uniquement sur les données officielles du territoire.

Quels sont les défis que les entreprises rencontrent le plus souvent lors de la mise en place d’un chatbot IA ?

Le principal défi est la qualité et l’organisation des données. Un chatbot IA ne peut être efficace que si les documents qu’il exploite sont bien structurés, à jour et pertinents.

Une autre difficulté est l’adoption par les utilisateurs : il est essentiel d’accompagner la mise en place du chatbot avec une communication adaptée pour inciter les équipes internes et les clients à l’utiliser pleinement.

Comment mesure-t-on le retour sur investissement (ROI) d’un chatbot IA ?

Les entreprises peuvent mesurer le ROI en analysant plusieurs indicateurs :

• Réduction des coûts (moins de tickets support, automatisation des réponses fréquentes).
• Amélioration du taux de conversion (meilleur accompagnement des visiteurs d’un site e-commerce).
• Gain de temps pour les employés, qui peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Conclusion

Les chatbots IA, et en particulier ceux basés sur le RAG, sont en passe de devenir des outils essentiels pour les entreprises souhaitant optimiser leur relation client et leur gestion de l’information. Leur capacité à s’adapter aux données internes et à fournir des réponses précises et personnalisées en fait un investissement stratégique pour l’avenir.