Des réponses issues de vos données — pas d’internet.
La plupart des chatbots devinent. Le vôtre non : il répond à partir de vos propres documents, appelle vos systèmes quand un chiffre est nécessaire, et se tait plutôt que d’inventer. Chaque conversation se termine par un contact, pas par une impasse.
Des équipes qui se noient dans les mêmes vingt questions. Des équipes dont les réponses du support vivent dans dix documents différents. Des équipes qui ont essayé un bot du commerce et ont reçu des absurdités énoncées avec assurance.
Pas adapté si vous avez seulement besoin d’un formulaire de contact — un bot est le mauvais outil pour cela.
Base de connaissances
Vos documents, pages et listes de prix collectés, analysés et indexés pour que le bot retrouve le bon passage — et réindexés dès que le contenu change.
Agent & outils
Le moteur : sessions, historique de conversation, streaming, limites d’usage et contrôle des coûts. Les intégrations à vos systèmes sont facturées à part.
Widget & capture de contacts
Le bot sur votre site, avec une capture de contacts qui pousse le contact directement dans le CRM au lieu de laisser la conversation finir dans le vide.
Fiabilité des réponses
Réponse conditionnée à une preuve, journaux de dialogue, revue qualité et correction — la partie qui sépare un bot qui fonctionne d’une démo.
Combien coûtera la création d’un chatbot IA en 2026 ?
Les widgets du commerce coûtent 50–500 $ par mois et répondent à partir d’une base de connaissances que vous y collez. Un bot sur mesure qui répond depuis vos systèmes et exécute des actions démarre à 5 950 € de développement, plus les tokens du modèle en coût récurrent — comme l’hébergement. L’écart n’est pas la qualité de conversation. C’est de savoir si le bot peut faire autre chose que parler.
Peut-on entraîner un chatbot avec ses propres données ?
Pas entraîner — récupérer. Entraîner un modèle sur vos documents coûte cher, prend du temps et devient obsolète le jour où vos prix changent. Ce qui marche, c’est la recherche : les documents sont indexés, le passage pertinent est trouvé au moment de la question, et le modèle répond à partir de ce texte. Vous mettez un document à jour et le bot est à jour le jour même, sans réentraînement.
Existe-t-il un moyen d’empêcher l’IA d’halluciner ?
Vous ne pouvez pas empêcher un modèle de générer, mais vous pouvez empêcher la sortie de partir. La règle qui marche : chaque réponse doit citer un passage récupéré, et une réponse sans passage est bloquée plutôt qu’affichée. Les seules consignes de prompt — « n’invente rien » — échouent, car le modèle n’a aucun moyen de savoir qu’il invente.
Pourquoi les systèmes RAG échouent-ils ?
Presque toujours à cause de la recherche, pas du modèle. Des documents découpés aux mauvais endroits, si bien que la réponse est à cheval sur deux fragments et qu’aucun n’est récupéré entier. Pas de voie de refus : quand rien de pertinent n’est trouvé, le modèle répond quand même. Et un index jamais reconstruit, si bien que le bot cite avec assurance les prix de l’an dernier.
Un agent IA, est-ce la même chose qu’un chatbot ?
Un chatbot répond. Un agent agit — il vérifie le stock, calcule un prix, réserve un créneau, enregistre une demande, en appelant vos systèmes. De l’extérieur, l’interface paraît identique. La différence tient à savoir s’il peut seulement vous dire quelque chose ou réellement le faire, et cette différence représente l’essentiel du coût de construction.