Glossaire

Les mots des chatbots IA,
expliqués simplement.

RAG, fenêtre de contexte, hallucination, déflexion : le vocabulaire que vous croiserez en choisissant un chatbot, défini en une phrase claire puis expliqué en contexte.

Technique IA Chatbots Support client Conformité

Le vocabulaire des chatbots IA, en clair

Le glossaire de Causerie définit 19 termes techniques du domaine des chatbots IA : RAG, fenêtre de contexte, hallucination, embedding, prompt système, garde-fou, hand-off, déflexion de tickets, white-label, CLOUD Act, RGPD et AI Act notamment. Chaque définition est autoportante et tient en quelques phrases, pour être comprise isolément.

Technique IA

RAG (génération augmentée par récupération)

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture où l'IA va d'abord chercher les extraits pertinents dans une base documentaire, puis génère sa réponse à partir de ces seuls extraits.

Concrètement : vos documents sont découpés en fragments, convertis en vecteurs et indexés. À chaque question, une recherche sémantique remonte les 3 à 10 fragments les plus proches du sens de la question, et eux seuls sont transmis au modèle. Résultat : une documentation illimitée devient exploitable, sans saturer la fenêtre de contexte ni exploser le coût par message.

Voir aussi : Fenêtre de contexte · Embedding · Hallucination

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte qu'un modèle d'IA peut traiter en une seule fois : ses instructions, les documents fournis et la question de l'utilisateur.

Elle se mesure en tokens. Attention au piège : bien avant d'atteindre la limite théorique, la qualité se dégrade. Au-delà d'environ 60 à 70 % de remplissage, les modèles « perdent le milieu » du contexte (phénomène du lost in the middle) : ils retiennent le début et la fin, et ratent ce qui est au centre.

Voir aussi : Token · RAG

Token

Un token est l'unité de découpage du texte par un modèle d'IA : environ trois quarts d'un mot en français.

Les modèles facturent et raisonnent en tokens, pas en mots. Un document de 1 000 mots pèse environ 1 300 tokens. C'est l'unité qui détermine à la fois le coût d'un message et la place occupée dans la fenêtre de contexte.

Voir aussi : Fenêtre de contexte

Hallucination

Une hallucination est une réponse inventée par une IA, formulée avec assurance mais fausse : un prix, une garantie ou une procédure qui n'existent pas.

Les causes principales : un contexte pauvre (le modèle comble le vide), un prompt saturé (l'information existe mais se perd dans la masse), ou une question hors du périmètre couvert. On les réduit fortement avec un RAG bien réglé, des instructions qui autorisent explicitement le « je ne sais pas », et un hand-off vers l'humain.

Voir aussi : RAG · Hand-off · Prompt système

Embedding (vectorisation)

Un embedding est la représentation mathématique du sens d'un texte : une liste de nombres qui permet de comparer des contenus par leur signification plutôt que par leurs mots exacts.

C'est ce qui permet à une recherche sémantique de comprendre que « frais de port » et « coût de livraison » parlent de la même chose. Dans un chatbot RAG, chaque fragment de votre documentation possède son embedding, et la question du visiteur est comparée à eux.

Voir aussi : RAG · Recherche sémantique

Recherche sémantique

La recherche sémantique retrouve des contenus par leur sens plutôt que par la correspondance exacte des mots-clés.

Une recherche classique sur « remboursement » ne trouve pas un document qui parle de « retour et avoir ». La recherche sémantique, elle, les rapproche. C'est le mécanisme qui sélectionne les bons extraits dans un chatbot RAG.

Voir aussi : Embedding · RAG

NLP (traitement du langage naturel)

Le NLP (Natural Language Processing) désigne l'ensemble des techniques qui permettent à une machine de comprendre et produire du langage humain.

Historiquement, les chatbots NLP reconnaissaient des « intentions » prédéfinies à partir de phrases d'exemple. Les modèles de langage actuels ont largement dépassé cette approche : ils comprennent des formulations jamais vues, sans entraînement spécifique par intention.

Voir aussi : Chatbot à scénarios · Modèle de langage

Modèle de langage (LLM)

Un modèle de langage est un système d'IA entraîné à produire du texte cohérent : GPT, Claude, Gemini et Mistral en sont des exemples.

Un chatbot d'entreprise n'est pas un modèle : c'est une couche qui apporte VOS contenus et VOS règles à un modèle. C'est pourquoi il est utile de pouvoir en changer sans reconfigurer son bot, selon l'arbitrage puissance, vitesse et souveraineté.

Voir aussi : Token · Hallucination

Chatbots

Agent IA

Un agent IA est un programme qui poursuit un objectif en enchaînant lui-même plusieurs étapes : il analyse la demande, choisit ses actions (chercher une information, qualifier, transmettre) et les exécute sans script figé.

La différence avec un chatbot classique tient dans l'autonomie : le chatbot à scénarios suit un arbre écrit à l'avance, l'agent IA décide de sa démarche à chaque conversation. Sur un site web, un agent IA typique répond depuis la documentation de l'entreprise, pose les questions de qualification, capture un contact et escalade vers un humain quand il le faut : quatre actions choisies selon le contexte, pas un formulaire déguisé. Le terme s'impose en 2026 comme le successeur du mot « chatbot » pour désigner ces assistants autonomes.

Voir aussi : RAG · Hand-off · Prompt système

Prompt système

Le prompt système est le jeu d'instructions permanent qui définit l'identité, le ton, l'objectif et les interdits d'un chatbot, indépendamment de la question posée.

C'est là que se joue la différence entre un bot générique et un employé digital : qui il est, ce qu'il ne doit jamais promettre, quand il passe la main. Chez Causerie, il compte dans le volume de connaissances du bot : 12 000 caractères en Gratuit, 40 000 en Essentiel, 80 000 en Pro, 200 000 en Business.

Voir aussi : Garde-fou · Hand-off

Garde-fou

Un garde-fou est une règle qui limite explicitement ce qu'un chatbot peut dire ou faire : sujets interdits, engagements bannis, obligation de renvoyer vers un humain.

Les garde-fous efficaces sont formulés en interdictions précises (« ne jamais donner de prix ferme », « ne jamais donner d'avis médical ») plutôt qu'en recommandations vagues. Ils sont indispensables dans les métiers réglementés : santé, juridique, assurance.

Voir aussi : Prompt système · Hallucination

Hand-off (escalade vers un humain)

Le hand-off est le passage de relais d'un chatbot vers une personne, avec transmission du contexte complet de la conversation.

Un bon hand-off évite au client de répéter son problème : l'humain reprend là où le bot s'est arrêté. Il se déclenche sur des signaux configurés : incertitude du bot, sujet sensible, agacement détecté, ou demande explicite du visiteur.

Voir aussi : Garde-fou · Déflexion de tickets

Scraping

Le scraping est la lecture automatique des pages d'un site web pour en extraire le contenu et alimenter une base de connaissances.

Chez Causerie, l'adresse du site suffit : « Explorer tout le site » trouve ses pages, vous cochez celles que le bot doit connaître, et produits, tarifs, FAQ et horaires deviennent sa matière première. Une page isolée se lit aussi par son adresse, et dès Essentiel les pages sont relues chaque semaine pour suivre les changements du site.

Voir aussi : Base de connaissances

Chatbot à scénarios

Un chatbot à scénarios suit un arbre de décision écrit à l'avance : il ne répond qu'aux cas prévus par ses concepteurs.

C'est l'ancienne génération, encore présente dans beaucoup d'offres « gratuites ». Avantage : le contrôle total. Inconvénient : chaque cas non prévu est un échec, et la maintenance devient vite ingérable quand l'offre évolue.

Voir aussi : NLP · Modèle de langage

White-label (marque blanche)

Le white-label permet de déployer un chatbot sous sa propre marque, sans mention de l'éditeur du logiciel.

C'est la fonctionnalité clé pour les agences qui revendent un chatbot à leurs clients. Attention aux modèles économiques : chez certains éditeurs, retirer leur logo est une option facturée à l'année ; chez Causerie, retirer la mention « Propulsé par Causerie » est inclus dès le plan Pro.

Voir aussi : Déflexion de tickets

Support client

Déflexion de tickets

La déflexion (ou déviation) de tickets est la part des demandes clients résolues sans intervention humaine.

C'est l'indicateur central d'un projet de support automatisé : chaque point gagné est du temps rendu à l'équipe. Il se mesure en comparant les conversations résolues par le bot aux conversations escaladées. Attention à ne pas confondre déflexion et abandon : un client qui renonce n'est pas un ticket évité.

Voir aussi : Hand-off · Base de connaissances

Base de connaissances

La base de connaissances est l'ensemble des contenus qui alimentent un chatbot : pages du site, documents PDF, procédures et instructions rédigées.

C'est le carburant du bot : sa qualité détermine directement celle des réponses. Une bonne base est à jour, sans contradictions, et couvre les questions réellement posées (que le dashboard révèle après quelques semaines).

Voir aussi : RAG · Scraping

Conformité

CLOUD Act

Le CLOUD Act est une loi américaine qui permet aux autorités des États-Unis d'exiger d'un fournisseur américain l'accès à des données qu'il héberge, y compris hors du territoire américain.

Pour un traitement de données clients, passer par un éditeur européen hébergeant en Europe réduit structurellement cette exposition. C'est un critère d'architecture de plus en plus vérifié par les DPO et dans les appels d'offres publics.

Voir aussi : RGPD · AI Act

RGPD

Le RGPD est le règlement européen sur la protection des données personnelles, qui s'applique dès qu'un chatbot traite les messages ou les coordonnées de visiteurs.

Les points à vérifier chez un éditeur : localisation de l'hébergement, chiffrement, non-utilisation des contenus pour entraîner des modèles, durées de conservation et facilité d'exercice des droits (accès, effacement, portabilité).

Voir aussi : CLOUD Act · AI Act

AI Act

L'AI Act est le règlement européen sur l'intelligence artificielle ; pour un chatbot d'entreprise classique, son obligation centrale est la transparence : l'utilisateur doit savoir qu'il parle à une IA.

Les obligations lourdes du règlement visent les usages à haut risque (biométrie, scoring social, décisions automatisées à fort impact), pas un assistant conversationnel qui répond sur des produits ou des horaires. Un widget honnêtement présenté comme un assistant IA remplit l'exigence de transparence.

Voir aussi : RGPD

Pour aller plus loin : comprendre le RAG en détail · éviter les hallucinations · le guide RGPD

La théorie, c'est bien. Votre bot en 2 minutes, c'est mieux.

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