Vos clients posent dix fois les mêmes questions ; vos équipes cherchent dix fois les mêmes réponses. On construit des chatbots IA nourris de vos documents (devis, FAQ, catalogues, procédures), qui répondent depuis vos données, citent leur source et passent la main à un humain dès que ça sort du cadre. Dehors, vos clients. Dedans, vos équipes. Une seule source : vos documents.
Tout le monde l'a déjà subi, ce widget qui tourne en rond : trois boutons, des réponses à côté de la question, un « Je n'ai pas compris votre demande » en boucle jusqu'à l'abandon. Le chatbot générique a fait plus de mal à l'idée de chatbot que tous ses détracteurs réunis. Pendant ce temps, dedans, le même scénario : vos équipes fouillent l'intranet, relancent le collègue qui sait, recopient la même réponse d'avant-vente pour la énième fois. Et vos clients écrivent aussi à 22 h : la nuit porte conseil, elle pourrait aussi porter vos réponses. Dehors comme dedans, le problème est identique : la réponse existe quelque part. Personne ne la trouve à temps.
Les grands modèles d'IA savent un peu de tout. C'est leur force, et c'est le piège : sur votre entreprise, ils improvisent avec aplomb. Notre conviction tient en deux phrases. Un chatbot générique répond à tout. Le vôtre répond de vous. La différence se joue dans ce qu'on lui donne à lire : vos fiches produits, vos devis, vos conditions, vos procédures. Le choix du moteur compte aussi (c'est le travail du conseil en IA), mais il vient après. D'abord vos données ; le modèle ensuite.
RAG, pour retrieval-augmented generation. En mots simples : avant de répondre, le chatbot cherche les passages utiles dans vos documents, rédige sa réponse à partir d'eux seuls, et cite sa source. S'il ne trouve rien, il le dit, et passe la main à un humain. Il ne remplit jamais les blancs.
Le même moteur sert les deux publics. Dehors, il tient l'avant-vente et le support de premier niveau. Dedans, il devient la mémoire de l'entreprise : celle qui répond au nouvel arrivant sans mobiliser l'ancien. Beaucoup de nos clients commencent par l'interne : le risque y est plus faible, et les trous de la documentation apparaissent avant que les clients ne tombent dessus.
Ce que coûte un chatbot sans garde-fous, un tribunal canadien l'a établi en 2024 : Air Canada a été condamnée à indemniser un passager pour une politique de remboursement inventée par son chatbot. La compagnie plaidait que son robot était seul responsable de ses réponses, l'argument n'a pas tenu. La somme était modeste ; le précédent, lui, a fait le tour du monde. Votre chatbot engage votre parole. Le nôtre est cadré pour ça.
Le chantier commence par le cadrage : à qui parle le chatbot, sur quel périmètre, avec quel ton, ce qu'il refuse. Vient le corpus : on rassemble vos documents, on écarte l'obsolète, on structure le reste : un chatbot nourri de données sales répond salement, c'est le même chantier que l'analyse de données. Puis les tests : vos équipes le bombardent de vraies questions avant le premier client ; on corrige, on resserre, on recommence. La mise en production est progressive (un canal, puis les autres) et la maintenance suit le rythme de vos documents : journaux relus, corpus mis à jour, réponses ajustées.
Le budget tient en trois lignes, posées avant signature : la construction (une fois), les abonnements API des modèles (mensuel, selon le volume de conversations), la maintenance. Côté droit, deux sigles nommés : RGPD et AI Act. Vos données sont hébergées où vous le décidez, ne servent jamais à entraîner des modèles tiers, vos utilisateurs savent qu'ils parlent à une IA, et la sécurité des accès est un chantier à part entière. La réversibilité est écrite dès le premier jour : prompts, corpus et code sont à votre nom. Si vous partez, tout part avec vous.
Un premier chatbot utile (périmètre cadré, corpus intégré, garde-fous posés) démarre à 5 000 €. L'estimation détaillée arrive sous cinq jours après un premier appel de trente minutes, gratuit. Ensuite, le dispositif grandit par paliers : nouveaux documents, nouvelles langues, nouveaux canaux. Le tout se pilote depuis Mulhouse, avec le reste du pôle IA, pour l'Alsace et au-delà. On commence petit, on mesure, on étend. Dans cet ordre.
Quatre chiffres, quatre sources, quatre dates. Et à chaque fois, la même question : où en êtes-vous ?
La prévision vient de Gartner (mars 2025) : l'IA agentique résoudra 80 % des demandes courantes de service client sans intervention humaine d'ici 2029, avec 30 % de coûts opérationnels en moins. Regardez vos tickets : quelle part est déjà courante, répétitive, documentée ?
Selon le rapport CX Trends 2025 de Zendesk, 63 % des consommateurs sont prêts à passer chez un concurrent après une seule mauvaise expérience. Un chatbot qui répond à côté en fabrique une par conversation. Combien le vôtre en a-t-il fabriqué ce mois-ci ?
L'étude « Generative AI at Work » (NBER, 2023), menée sur 5 179 agents de support, mesure 14 % de demandes résolues en plus par heure, et jusqu'à 34 % chez les débutants, parce que l'IA leur transmet l'expérience des anciens. La vôtre est écrite où, cette expérience ?
Selon l'Insee (enquête TIC entreprises 2024), 10 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisent une technologie d'IA, contre 6 % en 2023, et déjà 33 % des 250 salariés et plus. Neuf PME sur dix n'ont pas commencé. Vos concurrents directs font-ils partie des 10 % ?
RAG signifie retrieval-augmented generation, génération augmentée par la recherche. Avant de répondre, le chatbot cherche les passages pertinents dans vos documents (FAQ, catalogues, contrats, procédures), puis rédige sa réponse à partir de ces seuls passages, en citant sa source. S'il ne trouve rien, il le dit et passe la main à un humain. C'est ce qui sépare un chatbot d'entreprise fiable d'un modèle générique qui improvise.
Les projets S MEDIA démarrent à 5 000 € : de quoi cadrer le périmètre, intégrer un premier corpus de documents et poser les garde-fous. Le budget complet tient en trois lignes, données avant signature : la mise en place (une fois), les abonnements API des modèles (mensuel, selon le volume de conversations) et la maintenance. Estimation détaillée sous cinq jours après le premier appel, gratuit.
Sans garde-fous, oui, et cela se paie : en 2024, un tribunal canadien a jugé Air Canada responsable d'une politique de remboursement inventée par son chatbot et l'a condamnée à indemniser le passager. Nos chatbots répondent uniquement depuis votre corpus, citent leur source, refusent de répondre hors périmètre et escaladent vers un humain. Chaque conversation est journalisée et relue.
Ce que vous avez déjà : FAQ, fiches produits, catalogues, devis types, conditions générales, procédures, historiques de support. On trie ensemble ce qui entre dans le corpus et ce qui reste dehors : les données personnelles et les documents sensibles sont exclus ou anonymisés. Un corpus propre compte plus qu'un corpus gros : cinquante documents à jour valent mieux que cinq cents obsolètes.
Les deux reposent sur le même principe, pour deux publics. L'externe répond à vos clients : support de premier niveau, avant-vente, disponibilité jour et nuit. L'interne répond à vos équipes : procédures, technique, RH, autrement dit la base de connaissance qu'on interroge enfin en langage naturel. Beaucoup de nos clients commencent par l'interne : le risque y est plus faible, et les trous de la documentation se corrigent avant que les clients ne les rencontrent.
Où vous le décidez : l'hébergement est un choix de cadrage, posé avant la première ligne de code. Vos données ne servent jamais à entraîner des modèles tiers, les conversations sont journalisées chez vous et les accès sont sécurisés. RGPD et AI Act sont suivis dès la conception : registre des traitements, données minimisées, et vos utilisateurs savent qu'ils parlent à une IA (l'AI Act l'exige).
Quelques semaines pour un premier périmètre utile. Le vrai délai dépend surtout de l'état de votre documentation, c'est souvent là que se joue le chantier. Le déploiement est progressif : cadrage, corpus, phase de test avec vos équipes, puis mise en production sur un premier canal avant d'étendre. Ensuite, le chatbot s'améliore en continu : les journaux montrent ce qui manque, le corpus se complète, les réponses se resserrent.
Venez avec les dix questions que vos clients ou vos équipes posent le plus. Au premier appel (trente minutes, gratuit), on vous dit ce qu'un chatbot nourri de vos documents saurait déjà en traiter, ce qu'il faudrait lui donner à lire, et le budget en trois lignes. On construit ensuite par paliers, en commençant petit. Estimation sous cinq jours ; les projets démarrent à 5 000 €.
Vos prompts, votre corpus, votre code · hello@s-media.fr · Mulhouse, 68100