Glossaire IA · Données et connaissances
Base de connaissances
En une phrase
Une base de connaissances est l'ensemble organisé des informations d'une entreprise (questions fréquentes, conditions, horaires, fiches produit, procédures) dans lequel un agent IA ou une équipe va chercher ses réponses.
Autres noms: knowledge base · KB · base documentaire · documentation de l'agent
Qu’est-ce qu’une base de connaissances ?
Avant l’IA, une base de connaissances, c’était le wiki interne ou le centre d’aide du site : l’endroit où les réponses étaient écrites. Avec les agents IA, elle prend un autre rôle. Elle devient la source dans laquelle l’agent puise ce qu’il dit à vos clients.
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Découvrir l'agent WhatsAppUn modèle de langage sait beaucoup de choses sur tout, mais rien sur votre entreprise. Il ignore votre délai de livraison en Corse et si vous ouvrez le 15 août. La base de connaissances lui fournit ces informations. Et ce qui n’y figure pas, l’agent ne devrait pas l’inventer.
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Découvrir l'agent WhatsAppComment ça marche
- Rassembler. On réunit ce que les clients demandent : site, FAQ, conditions, horaires, fiches.
- Organiser. Une idée par rubrique, sans contradiction entre documents. Si deux PDF donnent des délais différents, l’agent risque de citer le mauvais.
- Indexer. Le système découpe les documents et les prépare pour une recherche par le sens, en général avec des embeddings.
- Consulter. À chaque question, l’agent cherche les passages utiles et répond à partir d’eux. C’est la technique du RAG.
- Entretenir. On passe en revue les questions restées sans réponse et on complète.
Cette façon d’ancrer les réponses dans vos documents s’appelle le grounding. C’est la différence entre un assistant qui sonne juste et un assistant qui dit ce que votre entreprise dirait.
Exemple
Un atelier de réparation de smartphones à Liège répond aux clients sur WhatsApp. Les questions reviennent sans cesse : combien de temps pour changer un écran, la batterie de tel modèle est-elle disponible, y a-t-il une garantie. L’atelier rassemble dans un document les délais par type de réparation, la garantie, les horaires et la marche à suivre pour envoyer un téléphone par colis.
L’agent répond à ces questions à toute heure. Quand quelqu’un demande un modèle absent de la liste, il ne donne pas de prix : il note le modèle et le contact, et prévient l’atelier. En fin de mois, l’atelier ajoute les modèles les plus demandés.
La base de connaissances chez UTIO
Chez UTIO, la base de connaissances, c’est la documentation que vous chargez, et c’est l’unique source des réponses dans la verticale support : ce qui n’y figure pas ne reçoit pas de réponse. L’agent prend note et ouvre un ticket dans le CRM avec les informations déjà recueillies, pour que votre équipe arrive avec le travail fait.
Pour démarrer, Creator crée l’agent en lisant votre site, en une minute. Cela fonctionne avec l’agent WhatsApp comme avec l’agent vocal, et la mémoire de l’agent et le CRM sont conservés en Espagne.
Questions fréquentes
Quel format pour une base de connaissances ?
Du texte clair, organisé par thèmes, une idée par rubrique. Pages web, PDF, FAQ ou documents texte conviennent. Les documents scannés passent d'abord par l'OCR. L'essentiel n'est pas le format, mais que l'information soit juste et cohérente.
À quelle fréquence la mettre à jour ?
Dès que change une chose que les clients demandent : prix, horaires, conditions, catalogue. Une bonne habitude consiste à revoir chaque mois les questions restées sans réponse et à compléter ce qui manque.
L'agent peut-il répondre à une question absente de la base ?
Cela dépend de sa configuration. Face à des clients, le plus prudent est qu'il s'en abstienne : si la réponse n'est pas dans votre documentation, il le dit, prend note et passe la main à une personne.
Termes associés
- RAG
Le RAG (génération augmentée par récupération) est une technique qui fait chercher à un modèle de langage les passages utiles dans vos documents, puis rédiger sa réponse à partir d'eux, au lieu de répondre uniquement de mémoire.
- Grounding
Le grounding, ou ancrage, consiste à faire reposer les réponses d'un modèle d'IA sur des sources précises et vérifiables, comme vos documents, une base de données ou une recherche, plutôt que sur ce qu'il a retenu de son entraînement.
- Embeddings
Un embedding est une suite de nombres qui représente le sens d'un texte, d'une image ou d'un son. Deux textes de sens proche ont des embeddings proches, ce qui permet de chercher par le sens et pas seulement par les mots exacts.
- Hallucination
Une hallucination est une réponse d'un modèle d'IA qui paraît convaincante mais se révèle fausse ou ne repose sur aucune source : un chiffre, une citation, un prix ou une référence que le modèle invente en produisant le texte le plus probable.
- Transfert vers un humain (handoff)
Le transfert vers un humain (handoff) est le moment où un chatbot ou un agent IA passe la conversation à une personne de l'équipe, avec le contexte recueilli, parce que le cas l'exige, qu'une règle le prévoit ou que le client le demande.
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