Comment garantir la qualité des réponses ?

Framework d'évaluation mis en place dès le début : 50 à 200 questions types avec réponses attendues, scoring continu en production, alertes si la qualité baisse, transmission à un humain quand l'agent n'est pas confiant. C'est ce qui distingue une démo qui marche d'un agent qui tient en production.

Quel modèle utilisez-vous ? GPT, Claude, autre ?

Le meilleur pour votre cas. GPT-5 pour le raisonnement général, Claude pour les tâches longues et la rédaction, Gemini pour le multimodal, modèles spécialisés ou open-source pour la confidentialité ou le coût. Souvent on combine plusieurs modèles dans la même chaîne — chacun là où il excelle.

Et la confidentialité de nos données ?

Selon le contexte : API cloud (OpenAI, Anthropic) avec contrats data zero-retention, ou modèles déployés sur vos infrastructures (open-source : Llama, Mistral, Qwen). On choisit selon votre niveau de sensibilité et de contrainte réglementaire.

Combien de temps pour avoir un agent en production ?

Spark (chatbot FAQ) : 2-3 semaines. Lean (agent support N1 avec évals) : 6-8 semaines. Full (agent multi-tâches connecté) : 10-14 semaines. On commence souvent par un POC Spark pour valider l'impact avant de basculer sur du Lean / Full.

Solution Clapp · Agents IA & Chatbots

Un chatbot générique ne sert à rien.
Un agent IA entraîné sur votre métier remplace un vrai geste.

On construit des agents IA qui lisent votre documentation, interrogent vos bases, raisonnent et agissent. Support N1, qualification de prospects, synthèse, relance — un vrai travail livré en quelques semaines.

Parler de votre projet Voir un exemple concret

2-8sem.

pour un agent Lean

5k€

entrée de gamme

RAG+

évals dès le jour 1

Là où ça coince

Quatre raisons pour lesquelles vos premiers chatbots vous ont déçu

Vous avez sans doute déjà testé un chatbot. Et il vous a sans doute déçu. Pas parce que l'IA ne marche pas — parce qu'elle a été déployée comme un gadget, pas comme un vrai produit.

Le chatbot d'arbre de décision d'il y a 3 ans, qui répondait « je n'ai pas compris votre demande » à 80 % des questions et que vos clients ont fini par contourner par mail.

Le chatbot « branché à GPT » sans contexte métier, qui invente des réponses, ne connaît pas votre catalogue, et expose votre marque au risque d'hallucinations.

L'agent IA déployé sans évaluation : ça marchait à la démo, ça part en vrille en production, et personne ne sait pourquoi parce qu'il n'y a pas de mesure de qualité.

Le chatbot qui ne sait rien faire : il sait répondre à des FAQ, mais ne peut pas créer un ticket, vérifier un compte, programmer un RDV — bref, il est resté à la porte de votre SI.

Un agent IA utile n'est pas un démonstrateur. C'est un collègue invisible qui prend en charge un vrai geste métier.

Notre conviction

Un agent IA = un geste métier qu'il prend en charge complètement.

On ne construit pas « un chatbot ». On construit un agent qui fait un travail précis : qualifier un prospect entrant, traiter un ticket de support N1, synthétiser une conversation, relancer un impayé, répondre aux questions internes des équipes. Chaque agent est entraîné sur votre documentation et vos données via du RAG, connecté aux outils nécessaires (CRM, ticketing, base de connaissance), et accompagné d'un framework d'évaluation pour mesurer en continu la qualité des réponses.

On utilise les meilleurs modèles disponibles selon le cas (GPT-5, Claude, Gemini), souvent en combinaison. Et on garde toujours un humain dans la boucle pour les cas limites — l'agent transmet à un humain quand il n'est pas confiant.

Ce qu'on refuse

Les chatbots-démos
Les agents qui hallucinent en prod
L'IA sans évaluation continue

Concrètement

Quatre familles d'agents qu'on déploie chaque trimestre

Agent support N1

Prend en charge automatiquement les demandes récurrentes de vos clients (questions facturation, statut commande, réinitialisation, info produit). Désengorge votre équipe support pour les cas vraiment complexes.

Exemple : agent connecté à la base de connaissance et au ticketing.

Agent de qualification commerciale

Discute avec vos prospects entrants, qualifie le besoin, programme un RDV avec le bon commercial. Améliore le taux de conversion site → RDV qualifié.

Exemple concret : visiteur sur la page offre, court questionnaire de qualification, créneau Calendly chez le bon commercial, lead créé dans le CRM.

Assistant interne pour vos équipes

Un agent qui répond à vos collaborateurs sur la base de votre documentation interne (process, RH, technique, juridique). Plus de questions à l'admin/IT/RH pour les cas standards.

Stack type : RAG sur Notion/Confluence + Slack bot ou interface dédiée.

Agent multi-tâches orchestré

Pour des cas complexes : l'agent raisonne, choisit ses outils (consulter une base, créer un ticket, envoyer un email, vérifier un statut), et boucle jusqu'à résolution.

Stack type : LangChain / orchestration + outils métier connectés.

Ce qu'on a construit récemment

b.connect — agent IA déployé en production

Contexte: b.connect accompagne des entreprises sur des parcours digitaux avec un volume croissant de demandes entrantes — équipe support et commerciale sous tension.
Problème: Beaucoup de questions récurrentes traitées manuellement, temps de réponse variable, risque d'incohérence entre les réponses. Besoin d'un premier filtre fiable avant humain.
Ce que Clapp a livré: Un agent IA entraîné sur leur documentation et leurs données, connecté à leurs outils métier. Framework d'évaluation déployé dès le début pour mesurer la qualité des réponses en continu, avec transmission automatique à un humain en cas de doute.
Résultat: Part importante des demandes réglées en autonomie par l'agent, temps de première réponse réduit, satisfaction utilisateur suivie par scoring — chiffres détaillés disponibles lors d'un échange.
Durée: 6 à 8 semaines, périmètre cadré au démarrage.

Combien ça coûte

Quatre tailles, du chatbot FAQ à l'orchestration multi-agents

Du FAQ sur documentation à la plateforme d'agents : vous choisissez l'ambition, on calibre stack, évals et délai. Budgets moyens observés sur projets similaires.

Recommandé

Spark

Désengorger votre équipe support avec un chatbot qui répond aux 30 questions les plus fréquentes

Délai: 2-3 sem.
Budget moyen: ≈ 8 k€

ex. Chatbot FAQ web sur votre documentation, déployé en 3 semaines

Lean

Déployer un agent IA fiable qui prend en charge le support N1 de vos utilisateurs

Délai: 6-8 sem.
Budget moyen: ≈ 20 k€

ex. Agent support N1 connecté à une base de connaissance + framework d'évals continues

Full

Donner à vos équipes un agent qui prend en charge des tâches complètes en autonomie

Délai: 10-14 sem.
Budget moyen: ≈ 35 k€

ex. Agent commercial + agent support orchestrés sur vos outils métier

Scale

Déployer un parc d'agents IA inter-services pour toute l'entreprise

Délai: Sur devis
Budget moyen: Sur devis

ex. Multi-agents inter-services avec orchestration et gouvernance

* Budget moyen observé sur des projets similaires, hors abonnement Run. Le périmètre exact se cale lors du cadrage de 30 minutes. Devis ferme sous 48 h.

Offre complémentaire

Run

Après mise en prod, l'offre Run (dès 1 k€/mois) prend le relais : monitoring qualité (évals continues), mise à jour de la base de connaissance, ajustement des prompts, ajout de nouveaux outils.

Demander un devis sous 48 h

Avec quoi on construit

Les meilleurs modèles + RAG + évals — la combinaison qui tient en prod

On assemble modèles, retrieval, orchestration et observabilité pour que l'agent reste fiable dans le temps.

Modèles LLM

OpenAI (GPT-5)Anthropic (Claude)Google (Gemini)Mistralopen-source

RAG & embeddings

OpenAI EmbeddingsVoyagePineconepgvector

Orchestration d'agents

LangChainDialogflown8n

Évaluation continue

frameworks d'évals customLangfuseHelicone

Intégrations métier

selon votre stack

CRMZendeskIntercomSlackTeamsmailvos APIs

Interfaces

chat embed Next.jsWhatsAppSlack botTeams botAPI conversationnelle

Questions fréquentes — Agents IA

Vos questions, nos réponses

Un chatbot suit un script ou des règles : si l'utilisateur dit X, il répond Y. Limité aux cas prévus. Un agent IA raisonne : il consulte des outils (base de connaissance, API, CRM), choisit la meilleure réponse, agit (créer un ticket, envoyer un mail, prendre un RDV), et boucle jusqu'à résolution. Beaucoup plus puissant, beaucoup plus utile.

Prêt à déployer un agent qui fait un vrai travail ?

Parlons de votre cas d'usage IA.

30 minutes pour cadrer, 48 h pour un devis, quelques semaines pour livrer un agent en production. Avec évals dès le jour 1.

Réponse sous 48 h · Sans engagement · Devis détaillé

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Solutions liées

Souvent combinées

Ces solutions sont souvent combinées avec un agent IA.

Automatisation IA

« On retire à vos équipes les tâches qui les ralentissent. »

SaaS sur mesure

« Votre SaaS, livré en semaines. Pas en années. »

Audit IA

« On analyse vos process et on vous dit où l'IA vous fera vraiment gagner. »