Pourquoi la plupart des chatbots d’entreprise déçoivent
Vendredi soir, un client demande si la livraison est comprise. Le bot installé par un prestataire au printemps dernier répond oui, avec aplomb. Or la livraison n’est plus gratuite depuis deux mois. Lundi, votre équipe s’excuse, quelqu’un débranche le bot, et un trimestre plus tard la même histoire se répète avec un autre outil.
Le problème n’est pas l’IA. C’est que le bot vit en dehors de l’entreprise. Il ne connaît pas la politique en vigueur, ne voit pas la fiche client, ne peut pas être limité à ce qu’il doit toucher, et personne à part le prestataire ne sait comment il est réglé. AGENTUS règle cela en faisant de chaque employé IA une partie du système, et non un module rajouté.
Comment AGENTUS s’intègre à PRANUS
Dans PRANUS, un employé IA est traité comme n’importe quel membre de l’équipe. Il a une place dans l’organigramme de TEAMUS, des droits qui découlent de cette place et un périmètre de responsabilité clair.
- Conversations clients. Les agents de support et de vente répondent dans la boîte de réception unifiée CONNECTUS : Telegram, Instagram, chat du site et e-mail. On commence en mode suggestion, où un opérateur valide chaque réponse.
- Connaissances de l’entreprise. Les réponses viennent de la base de connaissances MEMUS, avec un lien vers le document source. Les droits sont appliqués avant la recherche : un agent ne voit jamais un contenu qui lui est interdit.
- Questions pour les humains. Quand il n’y a pas de réponse, la question et un résumé de la conversation partent dans le tableau « Questions » de CHATUS. Un spécialiste répond, le client reçoit la réponse et, une fois validée, elle devient une réponse prête pour la prochaine fois.
- Tâches et affaires. Les agents créent des tâches dans TASKUS et mettent à jour les affaires dans CRMUS, dans la limite des outils que vous avez activés.
Ce que fait l’IA, et où elle s’arrête
Elle répond en quatre niveaux. D’abord la fiche de l’entreprise (adresse, horaires, coordonnées de facturation), puis les réponses validées, puis une recherche dans MEMUS, et seulement ensuite une question à votre équipe. Chaque réponse validée permet à l’agent d’en traiter davantage seul, à moindre coût.
Elle retient ce qu’il faut. Chaque connaissance est stockée avec sa source, un niveau de confiance et une date de révision. Une règle abandonnée n’est pas supprimée : elle reçoit une date de fin, et l’agent répond selon la règle en vigueur aujourd’hui. Vous pouvez effacer le contexte de travail ou les faits appris d’un clic ou selon un calendrier.
Elle reste dans son couloir. Les outils s’activent un par un. Les écritures dans d’autres systèmes suivent un chemin fixe : proposer, obtenir le oui d’une personne, exécuter une seule fois. Les clés sont stockées à part et le modèle ne les voit jamais. Les nouveaux agents sont testés en bac à sable sur de vraies conversations passées, pas sur des clients en direct.
Elle dépense de façon prévisible. Chaque agent a un budget quotidien et mensuel. Au plafond, il s’arrête, passe à un modèle plus léger ou fait appel à une personne, selon la règle que vous avez fixée.
Le hub IA : une seule porte vers tous les modèles
Sous chaque agent et chaque service se trouve un hub IA unique. Les services ne demandent pas un modèle précis : ils demandent un type de travail, comme « raisonnement complexe » ou « transcription de la parole ». Le hub décide quel modèle s’en charge, avec quelle clé et qui paie.
- Chaînes de secours. Si un fournisseur tombe, la requête passe discrètement au modèle suivant.
- Des limites à chaque niveau : personne, service, projet, équipe, organisation. Quand une requête est refusée, le hub indique quel plafond a été atteint.
- Suivi des coûts aux prix réels, avec la possibilité d’utiliser votre propre clé d’API.
- Modèles locaux. Le hub fonctionne avec LM Studio, Ollama, llama.cpp, vLLM et MLX, et propose un mode « modèles locaux uniquement » pour les organisations qui ne veulent pas que les données sortent de leurs murs. Les choix d’hébergement sont présentés sur la page cloud, serveur dédié et environnement isolé.
Comment se passe la mise en place
Vos premiers agents sont configurés par l’agent de mise en place. Il connecte vos canaux, construit une base de connaissances à partir de vos documents et de l’historique de vos conversations, la vérifie avec des questions de test, puis active les agents de support et de vente en mode validation par un opérateur. Ensuite, vous ajustez vous-même leur comportement via la fiche de l’agent et l’assistant de consignes. Le déroulé complet est décrit sur la page de mise en place.
Pour qui
- Les dirigeants qui veulent décharger leur équipe des questions de routine sans confier leurs clients à une boîte noire.
- Les administrateurs qui veulent voir chaque employé IA, ses droits, ses dépenses et son historique de modifications au même endroit.
- Les entreprises aux règles strictes sur les données qui veulent faire tourner les modèles sur leurs propres serveurs.
Voyez comment un agent répond à partir de votre propre base de connaissances, et quand il fait appel à un humain, lors d’une démo de PRANUS.