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OSMOSE SYSTEMS

Un assistant conversationnel branché sur vos propres contenus

Produit interne — SaaS d’intelligence artificielle, modèle abonnement · Conception produit, développement, exploitation

Le contexte

D’où part le projet

La plupart des entreprises qui veulent un assistant IA n’ont ni le temps ni l’équipe pour en développer un. Elles se retrouvent devant deux options également insatisfaisantes : un agent générique qui ne connaît rien de leur métier, ou un projet sur mesure dont le budget dépasse le besoin.

Nous éditons et exploitons ce produit nous-mêmes, ce qui nous confronte aux mêmes contraintes qu’un client : le coût d’inférence tombe tous les mois, et une réponse fausse se paie en confiance.

Le problème

Ce qui bloquait

  • Un assistant générique invente des réponses dès qu’il sort de ce qu’il connaît — le défaut le plus coûteux, parce qu’il est invisible jusqu’à ce qu’un client s’en plaigne.
  • Les contenus de l’entreprise existent déjà, mais éparpillés : site, documentation, procédures internes, catalogue.
  • Personne ne sait à l’avance ce que coûtera l’outil une fois qu’il tournera pour de bon.

La solution

Ce qu’on a construit

Un assistant construit sur vos contenus

L’entreprise fournit son site, sa documentation, ses procédures ou son catalogue ; l’assistant répond à partir de ces sources, pas de connaissances générales glanées ailleurs.

Des garde-fous sur le périmètre

On définit ce à quoi l’assistant a le droit de répondre. Hors de ce périmètre, il renvoie vers un humain plutôt que d’improviser — c’est la différence entre un outil utilisable en clientèle et une démonstration.

L’intégration là où c’est utile

Sur le site, dans un espace client ou dans un outil interne, selon l’endroit où la question se pose réellement.

L’historique des conversations

Relire ce que les gens demandent vraiment est souvent l’enseignement le plus utile du produit : il révèle les manques de la documentation.

Schéma de fonctionnement

Comment c’est fait

Sous le capot

La recherche dans les contenus de l’entreprise se fait avant l’appel au modèle : c’est ce qui permet de citer des sources et de limiter les réponses inventées.

Le coût d’inférence est mesuré par conversation, pas seulement globalement — sans cette granularité, on découvre la dérive à la facture.

Les résultats

Ce que ça change

Stack technique

  • Next.js
  • Modèles de langage
  • Recherche vectorielle
  • PostgreSQL
  • Stripe

Parlons de ce que vous pourriez automatiser

Un échange de 30 minutes suffit pour identifier les chantiers les plus rentables.

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