Projet R&D – Chatbot IA connecté au site web & PDF
01Résumé
Projet R&D de développement d’un chatbot IA capable de récupérer automatiquement, en temps réel, les informations d’un site web et des documents PDF pour répondre aux questions des clients. La solution combine scrapping, indexation intelligente et génération de réponses en langage naturel, afin d’offrir un assistant facilement intégrable sur tout type de site via une simple iframe HTML.
02Description
Ce projet R&D a pour objectif de constituer un socle générique de chatbot IA “branché” sur le site web de l’entreprise et sa documentation PDF. Le moteur de scrapping collecte automatiquement les contenus publics (pages, FAQ, fiches produits, articles) ainsi que les documents structurants mis à disposition, puis les transforme en une base de connaissance interrogeable en langage naturel. L’interface de chat est intégrée au site sous forme d’iframe, sans modification lourde du front existant. Le cœur IA repose sur LangChain et ChatGPT, orchestrant les appels au LLM après récupération des passages pertinents. L’ensemble est pensé comme une brique réutilisable pour tout secteur, facilement déployable sur de nouveaux sites.
03Enjeux
- Valoriser la masse d’information déjà présente sur les sites et documents PDF, mais difficilement accessible pour les utilisateurs finaux.
- Réduire la charge des équipes support sur les questions récurrentes, tout en offrant une réponse immédiate et contextualisée 24/7.
- Disposer d’un socle chatbot IA générique, adaptable à différents secteurs et cas d’usage, sans redévelopper à chaque fois une architecture spécifique.
- Expérimenter des composants RAG, de scrapping et d’orchestration LLM pour les futurs projets clients.
04Notre solution
- Mise en place d’un pipeline de scrapping pour collecter automatiquement les contenus du site (HTML) et les documents PDF, avec des mécanismes de rafraîchissement régulier.
- Indexation intelligente des textes dans une base de connaissance optimisée pour la recherche sémantique et la récupération de passages pertinents.
- Orchestration des interactions via LangChain : récupération des bons contenus, construction de prompts de contexte et appel à ChatGPT pour générer des réponses en langage naturel.
- Intégration du chatbot sous forme d’iframe HTML, facilement réutilisable et paramétrable pour différents sites, avec options de branding.
- Conception d’une architecture modulaire permettant de réutiliser ce socle R&D dans des projets sectoriels (santé, finance, retail, industrie, etc.).
05Résultats & impact
- Socle technique prêt à être industrialisé pour des chatbots IA “branchés site web” sur différents comptes clients.
- Réduction attendue des sollicitations de premier niveau pour les équipes support, au profit d’un self-service client plus efficace.
- Amélioration de l’accès à l’information pour les utilisateurs finaux, avec des réponses cohérentes avec les contenus officiels du site et des PDF.
- Capitalisation interne sur les bonnes pratiques RAG (scrapping + indexation + LLM), réutilisable dans d’autres solutions Full Remote Factory.
