Pilier 2
Le texte reste souvent le bon canal : WhatsApp, widget de site, messagerie interne. Ce pilier couvre les chatbots d'entreprise, des plus simples aux assistants branchés sur une base de connaissance (RAG).
Photo : cottonbro studio · Pexels
Le choix entre callbot et chatbot n'est pas une question de préférence technologique mais d'usage : un client pressé au volant préfère parler, un client qui compare des informations préfère lire et relire. Beaucoup d'entreprises ont besoin des deux, pas d'un seul.
Le sujet qui monte est le chatbot RAG (retrieval-augmented generation) : un assistant capable de répondre à partir des documents internes de l'entreprise, sans les avoir "appris" au sens strict — ce qui change les questions de mise à jour, de sécurité et de contrôle des réponses.
Chatbots & assistants conversationnels12 min de lecture
Un chatbot IA d'entreprise se choisit selon son type (règles, base de connaissances, agent), son canal (site, WhatsApp, interne) et l'unité sur laquelle l'éditeur facture. Les offres gratuites documentées servent à tester, pas à absorber un volume réel. Depuis le 2 août 2026, l'utilisateur doit pouvoir savoir qu'il parle à une IA.
Chatbots & assistants conversationnels13 min de lecture
Chatbot ou callbot n'est pas un choix à trancher une fois pour toutes au niveau de l'entreprise : le bon canal dépend du contexte de l'utilisateur au moment de sa demande — ses mains sont-elles libres, a-t-il besoin de comparer plusieurs informations, est-il pressé ou peut-il attendre — bien plus que de la modernité perçue de l'outil. Le texte convient mieux pour comparer, relire ou transmettre un document ; la voix, quand les mains sont prises et pour les échanges courts.
Chatbots & assistants conversationnels18 min de lecture
Pour qu'un chatbot réponde à partir des documents d'une entreprise plutôt que de la seule mémoire d'un modèle de langage, on utilise une méthode appelée RAG (génération augmentée par récupération). Elle réduit le risque de réponses inventées, sans le supprimer. Selon la Direction générale des entreprises (DGE), le prétraitement des données est « une étape essentielle pour garantir la performance du système de RAG ».
