Nous concevons un chatbot sur mesure relié à vos connaissances et à vos outils : un périmètre clair, des réponses testées et un relais humain lorsque la demande l'exige.
Vous recevez les sources, les règles du chatbot et la documentation nécessaire à sa reprise.
L'estimation suit le cadrage; toute évolution de périmètre est chiffrée et décidée avec vous.
Un atelier explique les sources, les limites, le suivi et les actions de maintenance.
Nous analysons les demandes non couvertes et priorisons les améliorations avec votre référent.
Un chatbot est pertinent lorsque vos clients ou vos équipes posent des questions récurrentes et que les réponses existent dans des sources fiables. Nous commençons par vérifier le volume, les documents et FAQ de référence disponibles, le responsable métier et le résultat attendu.
Ce n'est pas toujours le bon outil. Si les documents sont obsolètes, le besoin trop rare ou la décision sensible, nous recommandons de fiabiliser le processus ou de conserver une validation humaine avant d'automatiser.
“Parce que nous relions le produit, le développement et l'exploitation : un cas d'usage borné, des intégrations maîtrisées, des tests reproductibles et une équipe rendue autonome.”
Du cadrage à l'exploitation, chaque livrable rend le chatbot mesurable, contrôlable et maintenable.
Nous cartographions les questions, les utilisateurs, les données accessibles et les situations à exclure. Le brief fixe les critères du pilote : réussite de tâche, demandes hors périmètre, transferts appropriés et résultat métier attendu.
Nous préparons la base de connaissances, ses droits d'accès et ses règles de mise à jour. Le chatbot recherche dans les contenus autorisés, cite une source lorsque cela aide l'utilisateur et signale quand l'information manque.
Nous écrivons les parcours utiles, les questions de clarification et les règles de refus. L'utilisateur sait qu'il échange avec une IA et peut être orienté vers la bonne personne avec le contexte nécessaire, sans masquer les limites du système.
CRM, outil de support, agenda, catalogue ou application interne : chaque connexion est limitée aux actions requises. Pour orchestrer plusieurs outils, notre agence n8n conçoit des automatisations observables et réversibles.
Nous testons les demandes normales, ambiguës, hors sujet et les tentatives de détourner le chatbot. Un jeu de questions vérifie les réponses, les refus, les permissions et les transferts avant la mise en ligne, puis à chaque évolution significative.
La livraison comprend la documentation, la formation, les alertes utiles et le suivi des questions non couvertes. Les réponses évoluent après analyse et validation : le chatbot ne s'entraîne pas seul sur chaque conversation.
L'outil que vous m'avez proposé, il n'est pas qu'exploitable pour une seule chose. Je peux l'utiliser pour d'autres documents. Vous avez su me faire un outil qui pourrait me répondre à un document, mais je me rends compte que je peux l'utiliser pour d'autres documents. C'est là la plus-value de PeakLab.
Stack moderne et éprouvée pour des apps performantes
Cas d'usage, utilisateurs, limites, indicateurs et décision de lancer le pilote
Documents, droits d'accès, parcours, règles de refus et relais humain
Interface conversationnelle, recherche documentaire et premières intégrations
Tests métier, sécurité, corrections, formation et plan de déploiement
Questions non couvertes, coûts, qualité des réponses et évolutions validées
Cas d'usage, utilisateurs, limites, indicateurs et décision de lancer le pilote
Documents, droits d'accès, parcours, règles de refus et relais humain
Interface conversationnelle, recherche documentaire et premières intégrations
Tests métier, sécurité, corrections, formation et plan de déploiement
Questions non couvertes, coûts, qualité des réponses et évolutions validées
La qualité ne dépend pas seulement du modèle. Elle vient d'un périmètre explicite, de sources maintenues, de droits d'accès minimaux, d'un jeu de tests et d'une personne responsable du service. Nous documentons aussi ce que le chatbot ne doit pas faire.
Pour SYLA Project Conseil, PeakLab a conçu un assistant conversationnel qui collecte les réponses d'un consultant et prépare un premier jet de dossier Qualiopi. Ce cas illustre un usage métier borné : l'IA structure un travail préparatoire, puis un professionnel le relit.
Un besoin plus large peut relever de notre agence IA générative. Vous pouvez aussi parcourir l'ensemble de nos expertises numériques avant de choisir l'approche.
30 minutes pour comprendre votre besoin et vous donner une roadmap claire. Sans engagement.
Budget, données, fiabilité, intégrations et exploitation : les points à trancher avant le pilote.
Nous le connectons aux sources autorisées — FAQ, procédures, catalogue ou documentation — avec des règles d'accès et de mise à jour. Il ne s'agit pas nécessairement de réentraîner un modèle : la réponse peut être construite à partir des contenus retrouvés au moment de la question.
Aucun chatbot génératif ne justifie une promesse de fiabilité absolue. Nous réduisons le risque avec un périmètre limité, des sources contrôlées, des tests, des règles de refus et un relais humain. Les questions non couvertes servent à prioriser les améliorations après validation.
La finalité, les données nécessaires, les durées de conservation, les accès et les sous-traitants doivent être définis selon le projet. À compter du 2 août 2026, l'article 50 de l'AI Act prévoit aussi que l'utilisateur soit informé clairement qu'il interagit avec une IA, au plus tard lors de la première interaction sauf si cela est évident. Nous documentons les choix techniques; la validation juridique reste liée à votre contexte.
Il peut s'intégrer au site, au CRM, à l'outil de support, à un agenda, à un catalogue ou à une application interne si les interfaces de connexion et les droits le permettent. Nous commençons par les connexions indispensables et limitons chaque accès à l'action attendue.
Le calendrier dépend surtout de la qualité des documents, du nombre de parcours, des intégrations et du niveau de test attendu. Après le cadrage, nous séparons le pilote mesurable de la mise en production et vous remettons un périmètre, des livrables et une estimation vérifiables.
Le budget varie selon les sources à préparer, les canaux, les intégrations, la sécurité et le volume de tests; une fourchette universelle serait trompeuse. Après la mise en ligne, il faut au minimum maintenir les contenus, suivre les demandes non couvertes, réévaluer les réponses et contrôler les coûts d'usage.
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