Ce guide vous donne les étapes clés pour automatiser votre chatbot : de la définition de sa mission et la collecte de données, jusqu’au choix du Large Language Model (LLM). Voici un article complet pour définir votre stratégie pour créer un chatbot IA. Nous vous donnons également notre avis sur ChatGPT et l’automatisation de tâches, ainsi que les alternatives existantes de LLM.
Découvrez comment orchestrer au mieux ces intelligences pour un assistant virtuel puissant et réellement utile à votre activité, avec ou sans ChatGPT !
La clé d’un chatbot performant : la personnalisation
Avant toute chose, revenons sur ce qui peut paraître évident pour déployer un chatbot efficace. Pour qu’un chatbot soit efficace, il doit être conçu pour un objectif précis ! Un chatbot RH n’aura pas les mêmes besoins qu’un assistant e-commerce ou un chatbot rh. Un chatbot si il est mal orienté s’avéra vite inutile. La pertinence des réponses, la fiabilité des interactions et le retour sur investissement dépendent de sa personnalisation !
Définir le champ d’action de votre chatbot
Commencez par établir clairement les cas d’usage concrets que votre chatbot devra couvrir. Pour créer un chatbot efficace, la première étape est de définir précisément son rôle ! Demandez-vous quels sont les cas d’usage concrets qu’il devra gérer. Quelles sont les interactions récurrentes que vous souhaitez automatiser ? Quel est le contexte d’utilisation de ce chatbot, et surtout, à qui s’adressera-t-il ?
Votre chatbot doit résoudre des problèmes. Il peut s’agir d’un manque d’informations, de tâches répétitives ou de demandes fréquentes.
Il vous faudra également choisir les canaux où apparaîtra le chatbot : site web, Messenger, WhatsApp ou par exemple un Intranet. Où vos utilisateurs interagissent-ils avec le chatbot ? Le chatbot doit être accessible et facile d’utilisation pour être rapidement adopté par les utilisateurs !
Collecter les bonnes données
Un chatbot a besoin de données pour fonctionner : elles lui permettent de comprendre le contexte et de répondre précisément ! Documents internes, FAQ, historiques clients ou contenus produits : toutes ces informations nourrissent le modèle. Plus vos données sont claires, structurées et ciblées, plus votre chatbot sera pertinent.
En effet, ChatGPT et les grands modèles de langage (LLM) comme lui, se nourrissent de ces données. Pour que votre chatbot basé sur ChatGPT soit performant, il ne suffit pas de le connecter à vos sources. Il faut aussi lui fournir des instructions (prompts) claires et précises.
Ces prompts vont orienter la compréhension de ChatGPT et l’aider à formuler des réponses adaptées à votre contexte spécifique. C’est en combinant des données de qualité avec des prompts bien conçus que vous obtiendrez un chatbot vraiment pertinent et utile pour vos utilisateurs !
Choisir ChatGPT pour créer un chatbot
La performance de votre chatbot repose sur son LLM (Large Language Model). Ce moteur génère les réponses, interprète les questions et s’adapte au fil de la conversation. Le choix du LLM doit tenir compte de votre budget, de vos exigences techniques et de votre politique de sécurité.
ChatGPT s’impose comme une référence pour automatiser des tâches, et ce, pour plusieurs raisons stratégiques :
- Il a une compréhension contextuelle avancée
L’architecture GPT excelle dans la compréhension nuancée du langage naturel. La conversation avec ChatGPT est bien souvent fluide, même avec des formulations complexes ou ambigües. Votre chatbot peut saisir les subtilités, les références implicites et maintenir le fil d’une conversation sur plusieurs tours !
- ChatGPT est hyper polyvalent
Avec la bonne documentation et les bons prompts, Chat GPT s’adapte à tout domaine d’expertise : e-commerce, la santé, l’éducation, les services financiers, et encore biens d’autres. Sa capacité d’apprentissage (Machine Learning) lui permet d’assimiler le vocabulaire métier et les processus spécifiques de chaque secteur professionnel.
- Une évolution technique constante
L’API OpenAI offre différentes configurations selon les besoins de performance de ChatGPT. Vous pouvez ajuster la puissance de calcul, la vitesse de réponse et les fonctionnalités selon ce qui vous arrange sur le moment.
- ChatGPT est simple à personnaliser
Notamment via fine-tuning, la technique la plus simple qui consiste à le ré-entraîner sur vos propres données métier. Il existe également une autre manière, via une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), plus complexe à mettre en place, où il va lui-même chercher des réponses dans vos documents internes pour fournir des réponses précises et fiables.
Les limites de ChatGPT pour créer un chatbot
Bien que ChatGPT d’OpenAI soit très populaire, il existe de nombreuses autres options de LLM pour développer un chatbot. On reproche bien souvent à ChatGPT d’avoir des hallucinations, des informations non vérifiées, voire inventées, une difficulté dans la gestion du contexte et à s’adapter à des besoins très spécifiques.
De plus, ChatGPT est souvent vivement critiqué pour la sécurité des données… ce qui est tout de même à prendre en compte dans un contexte d’automatisation pour les professionnels.Les données envoyées aux API d’OpenAI sont traitées et potentiellement utilisées pour améliorer le modèle, ce qui n’est pas toujours compatible avec les politiques de sécurité des entreprises. Il est cependant possible de contourner le problème avec des solutions comme l’auto-hébergement de LLM open source ou l’utilisation d’APIs.
Quel autre LLM que ChatGPT utiliser pour un chatbot ?
Voici donc les alternatives possibles de LLM autre que ChatGPT pour créer un chatbot :
- Google Gemini : c’est la réponse de Google à ChatGPT. Gemini est conçu pour être multimodal, capable de comprendre et de générer du texte, du code, des images et d’autres formats. Il s’intègre naturellement à l’écosystème Google (Google Cloud, Workspace), ce qui peut être vraiment pratique si vous utilisez déjà ces services. Il y a différentes versions, dont Gemini 1.5 Flash pour des requêtes plus rapides et Advanced pour des tâches complexes ;
- Microsoft Copilot : intégré aux produits Microsoft (Edge, Windows, Office 365), Copilot est propulsé par les modèles GPT-4 d’OpenAI (Microsoft étant un de leur investisseur). Il offre des capacités de recherche en temps réel et peut être très utile si vous utilisez Microsoft ;
- Claude : développé par Anthropic, une entreprise fondée par d’anciens employés d’OpenAI, Claude se distingue par son approche axée sur la sécurité et l’éthique. Il est réputé pour sa capacité à gérer de longs textes et à générer des conversations fluides et naturelles ;
- Perplexity AI : ce modèle combine les capacités d’un LLM conversationnel avec un moteur de recherche très puissant. Il est excellent pour la veille documentaire et fournit des sources citées, ce qui est un avantage si la fiabilité et la vérification des informations sont cruciales pour votre chatbot.
À cela, s’ajoutent les LLM open source qui nécessitent cependant un peu plus de compétences techniques pour le déploiement et la maintenance.
- LLaMA (Meta) : Meta propose plusieurs versions de LLaMA (dont LLaMA 3.1) qui sont performantes et polyvalentes. Ces modèles sont très prisés par la communauté des développeurs pour leur capacité à être fine-tunés et adaptés à des cas d’usage spécifiques. Ils sont un excellent choix si vous avez les ressources techniques pour un déploiement personnalisé ;
- Mistral AI (France) : cette startup française développe des LLM performants comme Mixtral 8x7B. Mistral se positionne comme une alternative européenne sérieuse, offrant de bonnes performances tout en étant souvent plus légère et plus rapide pour l’inférence. Leurs modèles sont disponibles en open source ;
- BLOOM (BigScience) : issu d’une collaboration internationale, BLOOM est un modèle open source multilingue (46 langues) avec un grand nombre de paramètres. Il est conçu pour des tâches de génération de texte et offre une grande polyvalence ;
- LUCIE : un modèle « fondation » français et entièrement open source, entraîné à 50 % en français. LUCIE se distingue par son approche éthique et inclusive, visant à préserver les spécificités linguistiques et culturelles européennes.
Automatiser via plusieurs LLM son chatbot : l’orchestration de LLM ou ensembling de modèle
Dans votre processus d’automatisation (ou workflow chatbot), il est tout à fait possible de croiser plusieurs LLM dans un seul chatbot. Cela peut être complexe d’un point vu de la conception, mais très utile pour créer un chatbot automatisé ultra performant. Voici les différentes techniques pour intégrer plusieurs LLM à un chatbot :
- Le routage intelligent : un composant « routeur » analyse la requête de l’utilisateur et détermine quel LLM est le plus pertinent pour y répondre. Par exemple, une question sur les congés sera dirigée vers le LLM spécialisé en RH, tandis qu’une question sur les dernières tendances marketing ira vers un LLM plus généraliste ;
- La fusion des réponses : plusieurs LLM génèrent une réponse en parallèle, puis un « arbitre » (qui peut être un autre LLM ou un algorithme) sélectionne la meilleure réponse ou synthétise les éléments les plus pertinents de chaque proposition ;
- Le chainage de modèles (pipeline) : le résultat d’un LLM sert d’entrée pour un autre. Un premier LLM pourrait, par exemple, extraire les informations clés d’une requête, que le second LLM utiliserait ensuite pour générer la réponse finale !
