Agents conversationnels intelligents propulsés par GPT-4, Gemini et Claude. Connectés à vos données, intégrés à votre site, disponibles 24h/24. Pas un arbre de décision — un vrai assistant qui comprend vos clients et répond avec vos informations.
Un chatbot à scénario suit un arbre de décision figé : si la question ne correspond à aucune branche prévue, il répond "je n'ai pas compris". Un chatbot IA comprend le langage naturel, maintient le contexte de la conversation, et formule des réponses à partir de vos propres contenus et données.
Connecté à votre catalogue, votre documentation, votre FAQ ou votre CRM via une architecture RAG et des APIs custom, l'agent répond avec précision — et sait quand escalader vers un humain. Intégrable sur WordPress, Shopify ou tout site via un widget léger.
L'agent est construit sur vos contenus : catalogue produits, documentation technique, FAQ, fiches service. Il répond avec vos informations exactes, pas des généralités inventées par le modèle.
Pas de menu à choix multiples : le client pose ses questions librement. L'agent comprend le contexte, mémorise les échanges précédents dans la session et maintient la cohérence de la conversation.
Via MCP ou API, le chatbot peut accéder en temps réel à vos données : stock, commandes, statut client, tarifs. Il donne des réponses factuelles et à jour, pas des informations statiques.
Recommandations produits, ajout au panier depuis le chat, suivi de commande, réponse aux questions livraison et retours. Le chatbot accompagne l'acheteur jusqu'à la conversion.
Quand la demande dépasse les capacités de l'agent ou nécessite une décision humaine, le chatbot transfère proprement la conversation avec le contexte complet — sans frustrer l'utilisateur.
Dashboard des conversations : questions fréquentes, taux de résolution, sujets non couverts. Les données servent à affiner les prompts et élargir la base de connaissances au fil du temps.
GPT-4o pour la polyvalence et le raisonnement, Gemini pour le multimodal (images, vidéo), Claude pour les longues conversations et les documents. Le modèle est sélectionné selon votre cas d'usage et votre budget API, pas selon la mode.
Une couche API gère la communication entre le widget front-end, le modèle IA et vos données. Rate limiting, authentification, cache des réponses fréquentes — la clé API du modèle ne touche jamais le navigateur client.
Le chatbot s'intègre sur votre site existant via un script léger. Aucune migration, aucune refonte nécessaire. Compatible WordPress, Shopify et tout site HTML. Impact minimal sur le PageSpeed.
Un chatbot mal conçu irrite plus qu'il n'aide. La première question n'est pas "quel modèle utiliser" — c'est "quelles questions posent vraiment vos clients, et quelles réponses attendez-vous ?". Cette cartographie conditionne tout : la structure de la base de connaissances, le ton de l'agent, les limites à définir.
Je construis la base de connaissances depuis vos contenus existants : pages du site, catalogue, documentation, FAQ exportée du support. Elle est structurée pour que les réponses soient précises, sourcées, et traçables — vous pouvez voir d'où vient chaque réponse.
Avant le lancement, l'agent est testé sur des centaines de questions réelles. On mesure le taux de réponses correctes, on identifie les angles morts, on affine les prompts. Le chatbot ne part pas en production avec des réponses approximatives sur vos produits ou vos services.
Après le lancement, je mets en place un monitoring des conversations : questions sans réponse satisfaisante, sujets émergents, retours utilisateurs. L'agent s'améliore avec le temps — pas tout seul, mais avec des données concrètes.
Quelles questions posent vos clients ? Quelles réponses l'agent doit-il donner ? Quelles actions peut-il effectuer (recherche, ajout panier, création ticket) ? On définit le périmètre précis avant d'écrire une ligne de code.
Extraction et structuration de vos contenus existants (pages, catalogue, docs). Vectorisation et indexation pour la recherche sémantique. Tests de pertinence sur des questions réelles.
Conception des prompts système, logique de conversation, connexions aux APIs de données. Développement du widget front-end. Tests intensifs sur vos cas d'usage réels.
Déploiement sur votre site en mode bêta restreint. Tests avec de vrais utilisateurs pour mesurer le taux de résolution et identifier les ajustements nécessaires avant l'ouverture générale.
Mise en production, dashboard de suivi des conversations, alertes sur les questions non résolues. Documentation complète pour que vous puissiez enrichir la base de connaissances en autonomie.
C'est le risque principal des LLMs mal configurés. J'utilise une architecture RAG : l'agent cherche d'abord la réponse dans votre base de connaissances avant de répondre. S'il ne trouve pas, il dit qu'il ne sait pas plutôt que d'inventer. Les hallucinations sont contrôlées, pas éliminables à 100%.
Via l'API (pas ChatGPT), vos données ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles. Pour les données très sensibles, des modèles locaux auto-hébergés (Ollama + Llama/Mistral) sont une alternative : vos données ne quittent jamais votre serveur.
Sur WordPress, Shopify, ou tout site via un widget JavaScript léger. L'intégration ne nécessite pas de refonte — le chatbot se greffe sur l'existant en quelques lignes de code.
Le coût API dépend du volume de conversations. Je dimensionne toujours avant de développer : on calcule un coût mensuel estimé selon votre trafic pour éviter les mauvaises surprises. Des stratégies de cache réduisent significativement la facture.
Mission accomplie : boutique Shopify livrée dans les délais, SEO configuré proprement dès le départ. Trois mois après le lancement, on commençait à ranker sur nos requêtes cibles sans avoir touché à la pub.
J'avais un CRM maison codé à la va-vite il y a 8 ans, plus personne ne voulait y toucher. Reprise de code complète, sécurisation, ajout de l'API n8n pour automatiser les relances. Ça tourne sans problème depuis.
Workflow n8n pour automatiser nos rapports hebdomadaires — ce qui prenait 3h à une personne chaque vendredi est maintenant généré et envoyé automatiquement. Setup propre, bien documenté.
Décrivez votre cas d'usage, je vous propose une architecture technique adaptée — modèle IA, base de connaissances, intégration et chiffrage inclus.
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