Chatbot sur vos documents : par où commencer ?

Un chatbot sur les documents de l’entreprise peut aider une équipe à retrouver une information dans ses procédures ou son catalogue. Pour commencer, choisissez une question qui revient souvent et les fichiers qui permettent d’y répondre. Testez ensuite si l’assistant retrouve le bon passage et le restitue sans changer son sens.

Une réponse agréable à lire peut être fausse. Le premier essai doit donc permettre à la personne qui connaît le métier de voir d’où vient l’information, puis de décider si elle peut s’y fier pour le travail prévu.

Commencez par les questions posées aux collègues

Pendant quelques jours, relevez les demandes qui interrompent régulièrement votre équipe. Gardez leur formulation habituelle. Une personne dira peut-être « Comment je fais un retour ? » alors que la procédure porte un titre beaucoup plus administratif.

Choisissez un usage limité, par exemple aider l’accueil à retrouver les conditions de retour d’un produit. Demandez à la personne qui répond aujourd’hui de montrer les documents qu’elle consulte. Si elle doit compléter la procédure de mémoire, notez aussi cette partie manquante.

Un assistant peut retrouver une règle écrite. Une règle connue seulement du responsable reste à documenter. Ce travail peut déjà réduire certaines questions, même avant d’avoir ajouté le chatbot.

La recherche documentaire avant la réponse

Une approche courante consiste à chercher les passages pertinents, puis à les transmettre au modèle avec la question. On parle de RAG, pour retrieval-augmented generation. Les bibliothèques documentaires de Mistral proposent ce type de recherche et peuvent renvoyer des références aux documents utilisés.

La préparation des sources prend alors une place importante dans le projet. Si la recherche récupère une ancienne procédure, une réponse très bien rédigée peut simplement expliquer une règle qui ne s’applique plus. Ouvrir le document retrouvé permet de repérer ce problème avant de chercher à modifier le modèle.

Pour un besoin limité à la lecture d’un document, il existe aussi des fonctions de questions-réponses sur PDF. Mistral décrit ce fonctionnement dans sa documentation Document QnA. Le choix dépend de l’usage : interroger une pièce précise demande moins d’organisation documentaire que chercher dans les fichiers de plusieurs services.

Choisissez la version qui fait foi

Prenons un exemple fictif : votre dossier contient un catalogue actuel et une ancienne grille tarifaire envoyée à un partenaire. Ils peuvent tous les deux être lisibles, tout en donnant des réponses incompatibles. Le chatbot doit savoir lequel consulter pour la demande en cours, ou signaler qu’il manque une précision.

Pour chaque document retenu, désignez une personne capable de confirmer qu’il est encore valable. Définissez aussi ce qui arrive lorsqu’une nouvelle version le remplace. Un fichier mis à jour dans votre dossier partagé ne remplace pas nécessairement celui qui a été importé dans la base de recherche.

Demandez à voir le contenu réellement extrait des fichiers. Un tableau peut perdre ses associations entre colonnes pendant la lecture. Notre article sur l’OCR et la saisie de documents détaille les essais à prévoir avec des documents numérisés. Le projet Bus Citoyens montre une réalisation de lecture de fiches papier ; cette étape de lecture constitue un usage distinct du chatbot présenté ici.

Les droits d’accès doivent précéder la recherche

Un salarié qui ne peut pas ouvrir un document ne doit pas en recevoir le contenu à travers l’assistant. Définissez les sources accessibles selon l’utilisateur avant de les transmettre au modèle. Une instruction écrite dans la conversation pour lui demander de garder un secret ne remplace pas ce contrôle.

Lors de l’essai, utilisez des comptes avec des droits différents. Vérifiez ce qu’ils peuvent retrouver et les liens qu’ils peuvent ouvrir. Pensez aussi au retrait d’un accès : une conversation précédente ou un historique partagé peut contenir des informations qui ne devraient plus être disponibles.

Faites préciser où les fichiers sont traités et qui peut consulter les historiques. Ces décisions doivent être prises avec les responsables des données concernées, avant l’import de documents internes dans un service externe.

Testez aussi les questions auxquelles il ne faut pas répondre

Préparez un petit ensemble de questions avec une réponse de référence et le passage qui la justifie. Mélangez les formulations courantes avec des questions plus vagues. Gardez également des cas où les documents ne donnent aucune réponse.

Pour l’exemple du retour de produit, un test pourrait ressembler à ceci :

Question de test	Ce que vous cherchez à vérifier
« Où trouver le formulaire de retour ? »	L’assistant donne le bon document et un lien utilisable
« Je peux le renvoyer demain ? »	Il demande les précisions nécessaires avant de répondre
Une question sur une ancienne offre	Il distingue la version historique de l’offre actuelle
Une question hors des documents autorisés	Il signale la limite sans inventer une règle

Une citation ne suffit pas à valider la réponse. Ouvrez le passage indiqué et vérifiez qu’il justifie réellement ce que l’assistant affirme. Une réponse peut citer la bonne procédure tout en en oubliant une exception.

Refaites ces essais après un changement de modèle ou une mise à jour importante des documents. Conservez une partie des questions pour vérifier les réglages sur des exemples qui n’ont pas servi à les préparer.

Décidez à partir du travail restant à l’équipe

Pendant le pilote, comparez le temps nécessaire pour obtenir une réponse utilisable avec la manière de faire actuelle. Incluez le temps passé à vérifier la source. Demandez aussi aux utilisateurs quelles questions les obligent encore à appeler un collègue.

Si les réponses sont correctes mais difficiles à retrouver dans la conversation, l’interface mérite peut-être d’être revue. Si les erreurs viennent de procédures contradictoires, le problème se trouve dans les sources. Ajouter un modèle plus coûteux ne permet pas de choisir à votre place la règle qui doit s’appliquer.

Notre offre de chatbots et d’agents IA à Amiens décrit ce que nous pouvons construire avec vos équipes. Pour préparer un échange, apportez quelques questions récentes et les documents utilisés pour y répondre. Cela donne une base concrète pour définir les essais et le budget du projet.