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.
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
- Un produit en production, avec ses abonnés et son support
- Une connaissance chiffrée de ce que coûte réellement un assistant au millier de conversations
- Un recul concret sur ce qui fonctionne en IA d’entreprise et ce qui reste une démonstration
Stack technique
- Next.js
- Modèles de langage
- Recherche vectorielle
- PostgreSQL
- Stripe
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