Chatbot RAG : répondre à partir de vos propres documents

Comment fonctionne un chatbot RAG

Vos documents sont découpés en passages, transformés en représentations numériques et stockés dans une base de recherche. Quand un utilisateur pose une question, le système retrouve les passages les plus proches, les transmet au modèle de langage avec la question, et demande une réponse fondée sur eux. Si la réponse n'est pas dans les documents, le chatbot doit le dire.

C'est la différence essentielle avec un chatbot généraliste : la réponse peut être vérifiée, car la source est affichée. Le risque d'erreur diminue, sans disparaître. Une relecture humaine reste indiquée pour les sujets sensibles.

Cas d'usage fréquents en France et en Belgique

• Support client : réponses tirées de la base d'aide et des conditions de vente.
• Service interne : questions du personnel sur les procédures, les congés, les outils.
• Cabinets et services juridiques ou comptables : recherche dans des notes internes, jamais comme conseil rendu au client sans validation.
• Distribution et industrie : fiches techniques, notices et références produit.
• Organismes de formation : questions des stagiaires sur les programmes et les modalités.

Pour un chatbot plus généraliste, voir notre page sur le développement de chatbots IA. Pour un assistant qui prend des actions, voir les agents IA.

Ce que comprend le projet

Données personnelles et cadre juridique

Un chatbot RAG traite des documents, parfois des questions contenant des données personnelles. Plusieurs points se discutent avec votre délégué à la protection des données ou votre avocat avant le lancement : information des utilisateurs qu'ils parlent à une machine, base légale du traitement, sous-traitants impliqués, durée de conservation des conversations. La CNIL publie des recommandations sur l'IA, et le règlement européen sur l'IA fixe des obligations de transparence pour les chatbots.

Techniquement, nous pouvons filtrer les données sensibles avant l'envoi au modèle, limiter l'accès par profil d'utilisateur, et héberger la base de recherche dans l'Union européenne.

Déroulement d'un projet à distance

Nous travaillons depuis Pune. Le décalage avec l'Europe centrale est de 3,5 à 4,5 heures, donc nos échanges ont lieu pendant votre matinée et votre début d'après-midi. Les appels sont en anglais ; le chatbot, lui, répond dans la langue de vos documents, y compris le français. Un interlocuteur unique coordonne, avec une démonstration chaque semaine.

Deux scénarios types, sans résultats chiffrés. Une société de services informatiques veut que ses consultants retrouvent vite une procédure parmi plusieurs centaines de pages : le chatbot cite la page et la version. Un organisme de formation veut répondre aux questions récurrentes des stagiaires hors des heures d'ouverture : le chatbot s'appuie sur le livret d'accueil et renvoie vers une personne quand il ne sait pas.

Tarifs

Les projets commencent à 1 500 USD, taux horaire de 30 USD. Un premier chatbot sur un corpus restreint, avec un seul canal, reste proche de ce seuil. Le coût monte avec le volume de documents, le nombre de canaux, la gestion des droits d'accès et les exigences de contrôle. Vous recevez un devis à prix fixe sous un jour ouvré après un court appel. Les frais d'utilisation des API et de la base de recherche sont facturés par les fournisseurs et estimés dans le devis.