Introduction
Vous souhaitez déployer un agent IA de support client multilingue fiable, connecté à vos connaissances internes et intégrable dans vos outils existants. Nous concevons des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec Qdrant et LangChain qui répondent en contexte, appliquent vos règles métiers et restent maintenables dans le temps. Cette approche convient particulièrement aux ESN et agences qui veulent proposer une solution opérationnelle à leurs clients sans imposer de refonte technique.
Préparer et vectoriser vos sources multilingues
La qualité d’un agent de support dépend d’abord de la qualité des données. Nous analysons votre corpus existant (FAQ, base de connaissances, tickets résolus, documentation produit, extraits CRM/Helpdesk autorisés) afin d’identifier les doublons, les écarts de version et les zones d’ambiguïté. Un nettoyage simple mais méthodique améliore fortement la pertinence des réponses.
Nous structurons ensuite les contenus avec une détection de langue, des métadonnées utiles (produit, version, canal, date de validité) et une politique de « source of truth ». Le découpage des documents est adapté au multilingue pour préserver le sens et fournir des extraits cohérents au moteur de recherche sémantique. Les textes sont encodés via des embeddings multilingues et indexés dans Qdrant, en associant chaque vecteur à ses attributs de contexte pour un filtrage précis au moment de la recherche.
Cette étape pose les fondations de la fiabilité. Elle garantit une récupération d’information stable, traçable et alignée sur vos contenus valides, y compris lorsque plusieurs langues et versions coexistent.
Concevoir l’agent conversationnel métier avec LangChain
Nous concevons l’agent autour d’un enchaînement clair : détection de langue, récupération d’extraits pertinents, décision métier, puis génération de réponse. Les prompts encadrent le ton, le format attendu et la politique de citation de sources. La mémoire est gérée au niveau de la session pour conserver les éléments utiles (contexte client, produits mentionnés, préférences linguistiques) tout en évitant l’accumulation de bruit.
La stratégie RAG combine un chunking adapté au corpus, un scoring de similarité robuste et, si nécessaire, un reranking léger pour renforcer la pertinence des passages retenus. Nous ajoutons des garde-fous afin que l’agent reste factualisé, respecte la sécurité de l’information et applique vos règles métiers.
- Politique de refus claire quand l’information est insuffisante, avec propositions d’escalade.
- Seuils de confiance pour déclencher une vérification ou une reformulation.
- Références aux sources internes lorsque la politique éditoriale le permet.
- Filtres sur les contenus par langue, produit et version pour éviter les réponses obsolètes.
- Journalisation des décisions clés (extraits utilisés, score, règle appliquée) pour l’audit.
Cette architecture réduit les hallucinations, améliore la lisibilité des réponses et facilite le contrôle qualité par vos équipes.
Déploiement et intégration légère pour agences/ESN
Nous intégrons l’agent dans l’existant via une API stable et des connecteurs vers les outils CRM/Helpdesk courants. L’objectif est de simplifier l’orchestration sans multiplier les dépendances. Selon les besoins, l’agent peut fonctionner en mode assistance (suggestion de réponses aux agents) ou en mode autonome sous supervision.
Les tests QA s’appuient sur des jeux de conversations réalistes par langue, avec des cas standard, limites et sensibles. Nous mesurons la couverture documentaire, la cohérence des références, la latence, ainsi que la capacité de l’agent à escalader correctement. Un monitoring minimal est mis en place dès le départ pour suivre la santé du pipeline RAG et la qualité perçue côté utilisateur final.
La maintenabilité est assurée par un plan d’évolution explicite : gouvernance de la base documentaire, itérations sur les prompts, évaluation régulière des métriques qualité et possibilités d’enrichir progressivement l’agent (nouvelles langues, nouvelles bases produits, nouveaux canaux). Nous intégrons sans imposer de refonte, en respectant votre stack et vos contraintes de déploiement.
Conclusion et passage à l’action
Nous intégrons des agents RAG multilingues conçus pour la fiabilité, la performance et la stabilité, en s’appuyant sur Qdrant, LangChain et des modèles adaptés à votre contexte. Notre approche méthodique — Analyser, Créer, Faire évoluer — permet aux ESN et agences de proposer à leurs clients un support conversationnel efficace, transparent et maintenable.
Vous avez un cas d’usage concret ou un corpus à structurer ? Contactez-nous via la page contact pour évaluer ensemble l’architecture la plus adaptée et planifier un pilote encadré.