De la collecte des données à l’intégration sur WhatsApp ou un site web, retrouvez dans ce guide complet pour concevoir, tester et déployer un assistant IA performant, adapté à tous vos objectifs !
Étape 1 : la collecte et préparation des données pour le chatbot
Un chatbot RH n’aura pas les mêmes attentes ni les mêmes sources de données qu’un chatbot e-commerce ou un assistant sportif personnel. Chacun de ces assistants virtuels va se distinguer dans la pertinence de leurs réponses, la fiabilité des interactions, et notamment, le retour sur investissement !
Pour commencer, il faut définir avec précision le champ d’application de votre chatbot : c’est l’ensemble des cas d’usage concrets que votre chatbot devra couvrir :
- En fonction des interactions récurrentes à automatiser, du contexte métier ou personnel dans lequel il s’inscrit
- En tenant compte des problèmes utilisateurs à résoudre, comme le manque d’informations, les tâches répétitives ou les demandes fréquentes ;
- Enfin, réfléchir aux canaux de diffusion du chatbot : site web, WhatsApp, Intranet, etc.
Ensuite, il faut collecter les données pour permettre au chatbot de comprendre le contexte, répondre avec précision et s’adapter aux besoins de vos utilisateurs. Ces informations servent à nourrir le modèle : documents internes, de FAQs, historiques clients ou de contenus produits.
Plus les données sont claires, structurées et bien ciblées, plus votre chatbot sera pertinent !
Choisir le type de chatbot GPT selon les tâches à automatiser et les données disponibles
Pour vous aider, voici des exemples de tâches à automatiser sur un chatbot avec les données pertinentes à fournir. Pour une vue à 360, nous avons également mentionné le type de chatbot recommandé pour la tâche automatisée :
| Tâches à automatiser | Type de chatbot GPT recommandé | Exemples de données à collecter |
| Répondre à des questions générales | GPT généraliste (LLM brut) | Aucune spécifique (modèle pré-entraîné) |
| Répondre sur des politiques internes (RH, juridique) | GPT spécialisé (via RAG) | Documents internes, FAQ, base RH ou juridique |
| Suivre des demandes client, analyser des logs | GPT spécialisé + intégration SI (API, CRM, ITSM) | Données issues de systèmes métiers (tickets, logs, historiques) |
| Fournir des recommandations personnalisées | GPT personnalisé (RAG ou prompting avancé) | Données client, préférences, historiques d’achat ou d’usage |
| Générer des documents ou réponses automatiques | GPT + structure de templates (formulaires, PDF, emails) | Modèles de documents, variables à remplir |
N’oubliez pas de privilégier les formats indexables (TXT, HTML, CSV, JSON, etc.) !
Étape 2 : choisir la bonne technologie LLM et la plateforme adaptée
La qualité de votre chatbot relève du moteur qui l’alimente : son LLM, pour Large Language Mode. C’est ce LLM qui va générer les réponses, comprendre les questions, et s’adapter au contexte. Le choix du LLM pour un chatbot va dépendre de votre budget et de vos exigences techniques, mais aussi de votre politique de sécurité !
Créer un chatbot avec GPT
Le plus connu des LLM est GPT, développé par OpenAI.
Il est puissant, polyvalent, et facile à déployer. GPT est un modèle pré-entraîné conçu pour produire des réponses fluides et maintenir le fil d’une conversation. Il commence par une phase de pré-entraînement sur des milliards de textes, ce qui lui donne une solide base de connaissances générale.
Ensuite, le chatbot peut être personnalisé de deux façons :
- Soit par fine-tuning, une technique qui consiste à le ré-entraîner sur vos propres données métier ;
- Soit via une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui lui permet d’aller chercher des réponses dans vos documents internes pour fournir des réponses précises et fiables.
Top 3 LLM pour créer un chatbot (outre GPT)
Il existe d’autres LLM tout aussi performants selon les besoins :
- Claude (Anthropic) : cette IA américaine sécurise les données et est axée sur le raisonnement ;
- Gemini (Google) : fort en contexte et intégrations Google ;
- Mistral (open source) : rapide, personnalisable, sans dépendance cloud
Après quoi, il vous faut choisir une plateforme adaptée pour lancer votre chatbot, selon votre degré d’exigence.
Sur quelle plateforme créer votre chatbot ?
De nombreuses plateformes vous permettront de créer votre chatbot, selon votre niveau technique :
- Si vous débutez, utilisez ChatGPT (version Plus). Vous pouvez créer un assistant personnalisé sans coder, directement depuis l’interface. Simple et rapide.
- Si vous cherchez à intégrer votre chatbot à un site ou à WhatsApp, tournez-vous vers des plateformes expertes comme Botnation AI !
Étape 3 : Développement : intégration front-end et back-end du chatbot GPT
Une fois le modèle et les données prêts, vient l’étape technique : connecter le chatbot à votre environnement numérique : soit dans l’interface utilisateur (front-end), soit dans les systèmes internes (back-end). Ou bien les deux !
Intégrer votre chatbot GPT en front-end : où et comment le chatbot s’affiche
Le front-end, c’est l’interface visible pour l’utilisateur. Votre chatbot peut être intégré à :
- Un site web vitrine (WordPress, Webflow, HTML) ;
- Un site de e-commerce (Shopify, WooCommerce, Prestashop) ;
- À des applications web (portail client, intranet) ;
- Ou encore des messageries comme WhatsApp, Messenger, Slack, Teams.
Pour intégrer un chatbot GPT sur votre site ou application, il y a généralement plusieurs possibilités, comme :
- La plus simple consiste à insérer un script JavaScript directement dans le code de vos pages ;
- Passer par une iframe ou un widget prêt à l’emploi.
Certaines plateformes, comme Botnation, proposent même des intégrations natives, par exemple un plugin chatbot pour WordPress, Shopify ou WooCommerce. Enfin, pour les besoins plus complexes, il est possible d’utiliser une API fournie par une solution tierce.
Connecter les systèmes et automatiser les réponses dans le back-office
Le back-end permet de faire vivre le chatbot en profondeur : il accède aux données, déclenche des actions, suit les utilisateurs. Pour ce faire il vous faut :
- Connecter le chatbot à vos outils métiers : CRM, ERP, SIRH, base produit ;
- Déclencher des actions automatisées : envoyer un mail, ouvrir un ticket, modifier un planning ;
- Accéder aux données temps réel : stock, agenda, statut de commande, documents internes.
Les méthodes d’intégration de votre chatbot à votre CRM peuvent être, selon la plateforme utilisée :
- API ou GraphQL ;
- Webhooks personnalisés ;
- Connexions à des bases SQL/NoSQL ;
- Intégration avec des middlewares comme Zapier, Make ou n8n ;
- Utilisation de connecteurs natifs (Zendesk, Salesforce, Jira…).
Étape 4 : tester le chatbot GPT avant lancement
Un bon chatbot ne donne pas la même réponse à tout le monde. Il doit s’adapter à chaque utilisateur : son profil, sa situation, et l’étape où il se trouve dans son parcours (nouveau client, client fidèle, employé, etc.). Par exemple, il ne répondra pas de façon équivalente à une première demande d’information qu’à une réclamation ou à une relance interne.
Avant de lancer le chatbot, il faut donc le tester !
Simulez des scénarios réels, imaginez les cas d’usage les plus fréquents
Créez donc différents tests de votre chatbot avec :
- Des profils différents (client, employé, prospect) ;
- Des situations variées (question simple, frustration, demande complexe) ;
- Des canaux distincts (web, mobile, WhatsApp).
Allez notamment consulter les scénarios types à tester pour un chatbot IA !
Vérifiez la pertinence des réponses du chatbot
Votre chatbot doit en tout temps :
- Répondre clairement et sans confusion ;
- Proposer des actions concrètes (CTA, formulaires, liens) ;
- Adapter son ton : par exemple formel en B2B, plus léger en B2C ;
- Ne pas halluciner ou répondre à côté.
Tester pour voir si le chatbot est efficace et s’adapte au profil utilisateur
Un bon chatbot est un chatbot qui s’adapte :
- À l’historique de l’utilisateur (nouveau vs client récurrent) ;
- Au niveau d’information attendue (expert ou néophyte) ;
- À la langue, au canal et au moment de la journée.
Exemple : un employé RH aura besoin d’infos internes, là où un candidat attend une réponse générale sur le processus de recrutement.
Il est notamment possible d’automatiser le test du chatbot, avec des outils spécialisés comme :
- Des simulateurs d’interactions (Botium, TestMyBot) ;
- Des dashboards d’analyse intégrés (Botpress, Dialogflow) ;
- Des logs de conversations pour corriger les déviations ;
- Des tests de charge (pour vérifier le nombre d’utilisateurs simultanés)
Test chatbot : les indicateurs clés
Avant le lancement, suivez :
- Le taux de bonne compréhension des intentions ;
- Le temps moyen de résolution ;
- Le taux d’escalade (besoin d’un humain) ;
- La satisfaction utilisateur (note ou feedback post-interaction).
Ces données vous aideront à prioriser les ajustements à faire avant la mise en ligne de votre chatbot !
Étape 5 : le déploiement du chatbot (web, applications, messageries)
Le développement est terminé, les tests sont validés ! Il est temps de déployer votre chatbot GPT : site web, application mobile, intranet, messagerie ou CRM. Cette étape ne se limite pas à « brancher » un widget… Il vous faut penser expérience utilisateur, sécurité, canaux et maintenance.
Choisir les bons canaux de diffusion
Le choix du canal de diffusion du chatbot va largement dépendre :
- De vos utilisateurs (clients, salariés, partenaires)
- De vos usages (vente, support, service interne)
- Du niveau d’interaction attendu (asynchrone, conversation live)
On vous rappelle les canaux populaires pour un chatbot : site web (via widget ou script embarqué), application mobile (via SDK ou API), WhatsApp/Facebook Messenger ; Slack, Teams, Discord (pour l’interne) ; portails clients ou extranets.
Sécuriser l’accès et les données de votre chatbot
Le déploiement en réel implique de protéger les échanges du chatbot avec ses utilisateurs. Pour les sécuriser, pensez à :
- L’authentification par rôles ou SSO (surtout en B2B/intranet) ;
- Le filtrage des requêtes délicates ;
- La journalisation des conversations (logs) ;
- Le chiffrement des données (stockage + transit) ;
- Le respect RGPD (opt-in, suppression de données, anonymisation).
Si vous utilisez des données internes sensibles, privilégiez un hébergement maîtrisé ou une solution open source.
Intégrer le chatbot aux outils existants
Pour qu’il soit vraiment utile, le chatbot doit interagir avec vos systèmes internes, n’oubliez pas de l’intégrer à vos outils existants : CRM (HubSpot, Salesforce…), ERP ou outils de gestion, SIRH ou portail RH, FAQ dynamiques ou bases documentaires, systèmes de ticketing (Jira, Zendesk…).
Le suivi du chatbot
Une fois l’assistant virtuel en ligne, celui-ci doit avoir un suivi régulier, notamment pour :
- Observer les indicateurs clés de performance (taux d’interaction, satisfaction, escalade…) ;
- Identifier les intentions mal comprises ;
- Mettre à jour les données (ex. : documents modifiés, nouveaux produits) ;
- Ajouter de nouveaux scénarios ou fonctions.
