NLP & agents conversationnels
La discipline qui permet à un agent de comprendre une demande écrite, quelle que soit sa formulation, et d'y répondre à partir de votre matière.
De quoi il s'agit
Traiter du texte libre — un message, un email, un formulaire rempli à main levée. C'est-à-dire l'inverse d'un formulaire structuré : aucune garantie sur la formulation, la langue, l'orthographe ou la longueur.
C'est ce qui distingue un agent conversationnel d'un chatbot à arbre de décision. Le second suppose qu'on peut anticiper les formulations. Le premier travaille sur le sens.
Le mécanisme central : le RAG
Au lieu de demander au modèle ce qu'il sait, on lui fournit les passages pertinents de vos documents et on lui demande de formuler la réponse à partir de ces passages.
Trois conséquences pratiques.
La réponse est sourçable — l'agent cite le passage et le document d'origine. Une réponse non sourcée est traitée comme un échec, pas comme une approximation acceptable.
La mise à jour est immédiate. Une règle change, on modifie le document, l'agent suit. Pas de réentraînement.
Le découpage compte plus qu'on ne croit. Un découpage arbitraire coupe une clause en deux ou sépare une référence de sa description, et produit des réponses fausses avec assurance. Il doit suivre la structure réelle du document.
Le cas de la darija écrite
C'est la difficulté propre au marché marocain, et elle est mal traitée par les solutions internationales.
Pas d'orthographe normée, alternance des alphabets latin et arabe, chiffres utilisés comme consonnes, alternance permanente avec le français au milieu d'une phrase. Les corpus d'entraînement des grands modèles y sont pauvres.
La réponse technique est de travailler sur le sens plutôt que sur la forme, et de calibrer sur des conversations marocaines réelles. C'est la différence entre un agent qui comprend vos clients et un agent qui comprend un manuel.
Les garde-fous
Périmètre de sujets autorisés, seuil de confiance en dessous duquel l'agent transmet à un humain, interdiction de s'engager sur un prix ou un délai non validé. Un agent conversationnel sans garde-fous est un risque commercial, pas un gain.
Ce que nos agents conversationnels font vraiment
Le mot « chatbot » recouvre deux réalités qui n'ont rien à voir.
D'un côté, un système à scénarios : trois choix, un arbre de décision, et l'utilisateur qui cherche comment joindre un humain. Il ne comprend rien — il reconnaît des mots-clés.
De l'autre, un agent qui comprend l'intention, mobilise les informations de l'entreprise, et agit : il consulte un état, crée une demande, transmet un dossier, écrit dans un système.
Nous construisons le second.
Il puise dans vos documents, pas dans des connaissances générales. Vos conditions, vos procédures, vos délais. Si l'information n'est pas chez vous, il ne l'invente pas.
Il reconnaît ses limites. Un agent qui produit une réponse plausible quand il ne sait pas fait plus de dégâts qu'un agent qui transmet. Ce seuil est réglable : plus le sujet est sensible, plus il transmet tôt.
Il agit dans vos systèmes, selon les droits que vous accordez.
Il travaille dans la langue du client — français, anglais, arabe et darija.
Il est déployable partout : sur votre site, sur WhatsApp, dans votre messagerie, dans votre outil de relation client.
Notre propre site en fait tourner un. Vous pouvez lui poser une question difficile — c'est le même type d'agent que nous déployons chez nos clients.
INDEXATION (hors ligne)
documents → découpage structurel → embeddings → index vectoriel
INTERROGATION (temps réel)
question → embedding
→ recherche des k passages les plus proches
→ filtre sur seuil de similarité
├─ aucun passage retenu → « je ne sais pas » → transmission
└─ passages retenus ↓
→ génération contrainte aux passages fournis
→ réponse + citation de la source
→ score de confiance → seuil → agir ou transmettreSous le capot
Le découpage détermine la qualité finale plus que le choix du modèle. Un découpage arbitraire — toutes les N caractères — sépare une clause de sa condition, détache une référence de sa description, coupe un tableau. Le système retrouve ensuite un fragment incomplet et formule une réponse assurée à partir d'une information tronquée. Le découpage doit suivre la structure réelle du document.
Le seuil de similarité est ce qui permet de dire « je ne sais pas ». Si aucun passage n'est suffisamment proche de la question, mieux vaut ne rien renvoyer que renvoyer le moins mauvais. C'est le premier garde-fou contre la réponse inventée.
Le nombre de passages retenus est un arbitrage. Trop peu, on manque l'information ; trop, on noie le modèle dans du contexte non pertinent et la réponse se dégrade.
La darija écrite impose de travailler sur le sens plutôt que sur la forme : pas d'orthographe normée, alternance des alphabets latin et arabe, chiffres employés comme consonnes, alternance avec le français en cours de phrase. Les embeddings gèrent cette variabilité ; un système à mots-clés ou à expressions attendues échoue systématiquement. Le calibrage se fait sur des conversations marocaines réelles.
Les garde-fous sont explicites, pas implicites : périmètre de sujets autorisés, interdiction de s'engager sur un prix ou un délai non validé, transmission obligatoire sur les sujets sensibles.
Cette discipline fait partie de nos familles d'agents IA ; pour aller plus loin, voyez le chapitre IA conversationnelle du Guide et nos expertises d'ingénierie.
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