Architecture d'un chatbot WhatsApp IA
Les messages WhatsApp entrent via webhook dans votre backend. Un modele NLU (Dialogflow, Rasa, GPT-4o) analyse l'intention et les entites.
Selon l'intention detectee, le systeme repond, execute une action (verification de commande, reservation) ou escalade vers un agent.
Design des conversations
Definissez les intentions principales (FAQ, suivi de commande, prise de rendez-vous) et les entites associees (numero de commande, date, produit).
Prevoyez toujours une sortie de secours : 'Voulez-vous parler a un conseiller ?' quand le bot ne comprend pas apres 2 tentatives.
GPT et LLM dans les chatbots WhatsApp
Les LLM comme GPT-4 permettent des chatbots beaucoup plus flexibles, capables de comprendre et repondre a presque n'importe quelle demande. Attention aux hallucinations : validez les reponses critiques.
