Questions fréquentes sur la plateforme Wikit

Wikit Studio

Peut-on créer un agent IA sans développer de code ?

Oui, il est tout à fait possible de se lancer dans la création d’une application métier IA sans écrire une ligne de code grâce à une plateforme no-code comme Wikit Studio. Les utilisateurs, qu’ils soient côté métier ou technique, peuvent utiliser Wikit Studio pour concevoir visuellement des workflows agentiques par drag & drop : l’agent est composé de blocs. 

Comment créer un agent IA sur mesure pour son organisation ?

Avec le Wikit Studio, la création d’un agent IA sur mesure se déroule en quatre étapes :

Définissez le cas d’usage. Précisez à quel besoin l’agent répond, pour qui et dans quel périmètre. Par exemple : répondre aux questions de premier niveau posées au support IT.

Connectez vos données et vos outils. Bases de connaissances, applications métier via API, outils tiers via le protocole MCP, contexte de l’utilisateur : l’agent dispose des informations nécessaires pour agir de façon pertinente.

Assemblez votre agent dans le Studio. Glissez les blocs sur le canevas, configurez-les (choix du modèle, consignes, conditions), puis reliez-les entre eux. Vous définissez ainsi ses connaissances, son comportement et ses actions : répondre, créer un ticket, mettre à jour une fiche client…

Mettez votre agent en ligne. Enregistrez votre workflow et associez-le à une application Wikit Semantics : vos utilisateurs y accèdent aussitôt, et vous suivez son usage dans le tableau de bord de la plateforme.

Comment connecter un agent IA aux outils et aux données de l’entreprise ?

Pour connecter un agent IA aux outils et aux données de l’entreprise, on passe par l’utilisation de connecteurs natifs et d’API. Les connecteurs (CRM, ERP, ITSM, GED, outils collaboratifs) fonctionnent via le protocole MCP (Model Context Protocol) pour permettre à l’agent d’interroger les outils et d’aller chercher du contexte afin de réaliser l’action désirée.

Pour des systèmes plus complexes ou propriétaires, les API étendent ces connexions à l’écosystème existant : l’agent peut ainsi interagir en temps réel avec des logiciels externes et des bases de données.

Comment garantir la fiabilité des réponses d’un agent IA sur mesure  ?

La fiabilité d’un agent IA, même s’il est créé sur mesure, n’est jamais garantie à 100 %. Elle repose toutefois sur différents mécanismes qui réduisent le risque d’erreur ou d’hallucination : par exemple, le fait de connecter une IA à une base de données interne permet, notamment grâce au RAG (Retrieval-Augmented Generation), d’ancrer ses réponses dans une réalité vérifiable.

Au moment de créer l’agent IA pour l’entreprise, on y ajoute des garde-fous techniques, humains et organisationnels, comme la nécessité de valider les actions sensibles ou la supervision continue des workflows, pour limiter le risque d’actions erronées ou non autorisées.

Pour quels cas d’usage un agent IA sur mesure est-il adapté ?

Un agent sur mesure prend le relais dès que votre besoin s’écarte du cas général : un processus qui vous est propre, des règles internes particulières, un outil métier que vous êtes seul à utiliser.

Un agent IA sur mesure est adapté à différents cas d’usage en fonction des besoins de l’entreprise, de la collectivité ou de l’administration. Parmi les principales utilisations d’un agent :

La réponse aux demandes posées par les collaborateurs ou les clients au support IT (à cet effet, la DSI peut mettre en place un agent IA adapté).

Le traitement des demandes faites aux ressources humaines (le DRH définit les workflows à automatiser).

La gestion de la relation client.

La prise en charge des relations avec les usagers d’un service public.

Ce ne sont là que des exemples : un agent créé sur mesure peut couvrir un large éventail d’usages au sein d’une organisation et répondre à des besoins métier précis qui ne trouvent pas de réponse toute faite dans un catalogue d’agents IA prêts à l’emploi.

Quelle est la différence entre un chatbot et un agent IA sur mesure  ?

Un chatbot est conçu pour répondre à des questions posées par les utilisateurs : il reçoit une demande et formule une réponse, mais se limite très souvent à un échange conversationnel. Un agent IA comprend le contexte de la demande, interagit avec les outils métier, exécute des actions et automatise tout ou partie de processus complets avec une intervention humaine limitée, de façon à atteindre un objectif concret. Construit sur mesure, l’agent applique vos règles métier, pas un comportement standard. Rappelez-vous : Un chatbot répond. Un agent agit.

Pour approfondir la distinction, consultez notre article chatbot ou agent intelligent : comment les différencier.

Comment accéder au Wikit Studio ?

Le Wikit Studio est intégré à la plateforme Wikit Semantics, proposée sous forme d’abonnement annuel. Il est inclus dans notre offre la plus complète, qui permet de concevoir des workflows sur mesure. Contactez-nous pour découvrir le Studio et trouver l’offre adaptée à vos projets.

Comment suivre l’utilisation de mes agents ?

Les agents créés avec le Studio sont des applications Wikit Semantics comme les autres. Leurs statistiques d’usage apparaissent dans le tableau de bord de la plateforme, à côté de toutes vos autres applications.

Mes données sont-elles protégées ?

Oui. Le Studio sert uniquement à concevoir vos workflows : aucune donnée utilisateur n’y transite. Lorsque vos agents tournent, ils bénéficient des mêmes garanties que toutes les applications Wikit Semantics : plateforme hébergée en France chez OVHcloud, aucun entraînement de modèle sur vos données, choix du niveau d’hébergement des modèles pour chaque agent.

Comment garder le contrôle sur ce que créent les équipes ?

La gouvernance agit en amont. Chaque rôle dispose de droits définis : création, modification ou simple consultation. Les administrateurs choisissent aussi les blocs visibles par chacun. Vos équipes publient donc en autonomie, sans circuit de validation à rallonge, et uniquement avec les briques autorisées.

Un agent IA sur mesure peut-il agir dans mes autres logiciels ?

Oui. Un agent IA créé avec Wikit Studio ne se contente plus de répondre : il peut aussi créer un ticket, mettre à jour une fiche CRM, envoyer une notification ou déclencher un processus dans un outil tiers. Comme ces actions modifient vos systèmes, nous recommandons de les cadrer en amont avec vos équipes. Nous vous accompagnons sur ce point.

Quelles données mon agent IA peut-il utiliser ?

En plus de vos bases de connaissances (documents, tableaux), votre agent peut :

interroger vos applications métier via leurs API ;

se connecter à des outils tiers grâce au protocole MCP (agenda, messagerie, CRM, gestion de projet…) ;

tenir compte du contexte de l’utilisateur, par exemple son profil ou la page sur laquelle il pose sa question.

À qui s’adresse Wikit Studio ?

Aux profils métier qui souhaitent automatiser des tâches et processus avec l’IA : chefs de projet, product owners, responsables RH ou relation usagers… Ils créent leurs agents en autonomie, dans le cadre défini par les administrateurs. Les autres collaborateurs peuvent consulter les workflows sans risquer de les modifier par erreur. Pour l’utilisateur final, rien ne change : il échange avec une application plus adaptée à son métier, sans voir le workflow qui l’orchestre.

Faut-il des compétences techniques pour utiliser le Studio ?

Non. Toute la partie technique (appels d’API, prompts, configuration des modèles) est regroupée dans des blocs prêts à l’emploi. Vos équipes métier n’ont qu’à :

Glisser les blocs sur le canevas ;

Renseigner les quelques champs proposés, par exemple choisir un modèle dans une liste ;

Connecter les blocs entre eux.

Les blocs les plus techniques sont masqués par défaut : vos équipes ne voient que des briques simples, adaptées à leur usage.

Qu’est-ce que le Wikit Studio ?

Le Wikit Studio est l’éditeur visuel no-code de la plateforme Wikit Semantics. Il vous permet de concevoir vos propres agents IA en assemblant des briques logiques : interroger un LLM, appeler une API, poser une condition, chercher dans une base de connaissances… Vous n’êtes plus limité aux applications prêtes à l’emploi disponible dans le catalogue. Assistant conversationnel, agent autonome ou chatbot RAG : vous construisez l’agent qui correspond exactement à votre besoin.

Catalogue d'agents IA

Comment obtenir des réponses fiables avec un agent IA ?

La fiabilité d’un agent IA repose sur ce qui l’alimente. Plutôt que de puiser dans ses seules connaissances d’entraînement, l’agent va chercher l’information dans vos propres sources : bases de connaissances, documentation métier, procédures internes, etc. C’est le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui ancre chaque réponse dans un contenu vérifiable et fait chuter le risque d’hallucination.

Restent des garde-fous à poser :

citer les sources pour que l’utilisateur puisse vérifier,

définir ce que l’agent ne traite pas, transmettre à un humain en cas de doute,

suivre les conversations pour corriger ce qui doit l’être.

Puis-je combiner plusieurs agents du catalogue sur une même plateforme ?

Oui, vous pouvez tout à fait combiner plusieurs agents IA issus du catalogue et les faire travailler ensemble sur une même plateforme. L’orchestration multi-agents fait collaborer des assistants spécialisés pour accomplir des tâches complexes qu’un agent isolé ne gérerait pas aussi efficacement. Comme chaque agent est expert dans son domaine, le processus gagne en précision et les résultats sont généralement meilleurs.

Le nombre d’agents que vous pouvez déployer dépend de votre licence : chaque niveau de licence Wikit Semantics comprend un nombre défini d’applications IA. Vous pouvez donc commencer avec quelques agents, puis passer à une licence supérieure à mesure que vos usages se développent.

Les agents du catalogue sont-ils personnalisables selon les besoins de l’entreprise ?

Les agents IA issus d’un catalogue existant ne peuvent pas être personnalisés, au sens où il n’est pas possible de modifier leurs fonctionnalités ou de changer leur utilisation. Néanmoins, ils peuvent être adaptés aux spécificités du métier concerné : vous les alimentez avec vos données et les processus de votre entreprise ou de votre collectivité. Avec une plateforme multi-modèles, vous gardez en outre la main sur le choix du modèle de langage (LLM) qui alimente l’assistant intelligent.

Chaque agent du catalogue fonctionne comme un socle de départ : sa fonction est définie, mais la façon dont il l’exerce vous appartient.

Si votre besoin ne figure pas dans le catalogue, le Studio IA permet de construire l’agent correspondant.

Combien de temps faut-il pour déployer un agent IA en entreprise ?

Le déploiement d’un agent IA peut prendre de quelques minutes à plusieurs semaines en fonction du cas d’usage. Quelques clics suffisent pour mettre en place un chatbot issu d’un catalogue d’agents IA prêts à l’emploi, pour répondre à un besoin spécifique : il est préconfiguré et ne demande qu’à être connecté aux outils et aux données de l’entreprise. En revanche, un délai est nécessaire lorsqu’il s’agit de bâtir un agent IA sur mesure : tout dépend du cas d’usage, du nombre d’outils à connecter et des tests à réaliser avant la mise en production.

Comment un agent IA s’intègre-t-il à mes outils existants ?

Les agents IA d’entreprise se branchent sur l’écosystème applicatif existant par deux voies complémentaires : les connecteurs natifs et les API. Les connecteurs natifs couvrent les outils déjà utilisés au quotidien et s’activent sans développement : ITSM, GED, CMS, CRM, digital workplace, annuaires. C’est le cas d’outils comme Google Drive, Drupal, Alfresco ou Efficy, mais aussi de solutions propres au secteur public comme MGDIS Aiden, Ametys ou Jalios.

Pour les applications métier développées en interne ou les logiciels propriétaires sans connecteur dédié, l’intégration passe par les API : l’agent interroge vos systèmes et y déclenche les actions prévues par le cas d’usage.

Quels métiers peuvent utiliser un agent IA ?

Presque tous les métiers qui impliquent des tâches répétitives peuvent utiliser un agent IA pour entreprise, dans le but d’automatiser leurs processus, de gagner du temps et d’augmenter la satisfaction :

Support client : conseillers, téléconseillers, chargés de clientèle.

Support IT : techniciens helpdesk, administrateurs, référents applicatifs.

Ressources humaines : gestionnaires de paie, chargés de recrutement, responsables administration du personnel.

Relation usager : agents d’accueil, chargés de démarches administratives.

Gestion et administration : assistants de direction, services généraux, fonction juridique.

Dans le secteur public, les collectivités et les administrations peuvent également déployer des agents IA sur leurs fonctions transverses : accueil, juridique, communication interne.

Qu’est-ce qu’un agent IA prêt à l’emploi ?

Un agent IA prêt à l’emploi est un assistant préconfiguré pour accomplir une tâche professionnelle spécifique, déployé directement depuis un catalogue existant, sans phase de conception.

Un agent IA prêt à l’emploi est conçu pour répondre à un cas d’usage métier bien précis, par exemple : prendre en charge les demandes de premier niveau pour un support IT ou dans le cadre d’un service client. Il a l’avantage d’être opérationnel dès sa connexion aux outils de l’entreprise, de connaître les règles et le vocabulaire inhérents au métier, et de pouvoir être mis en place sans programmation.

La différence avec un agent IA sur mesure tient au point de départ. Dans le premier cas, l’agent existe déjà : vous l’alimentez avec vos données, votre vocabulaire et vos processus, et il fonctionne. Dans le second, vous le concevez depuis une page blanche avec le Studio IA, pour couvrir un besoin que le catalogue ne traite pas encore ou un enchaînement d’actions propre à votre organisation.

IA pour la relation client

Un chatbot de service client peut-il remplacer mes conseillers ?

Non, un chatbot IA n’a pas vocation à remplacer les équipes humaines. L’automatisation du support client vise avant tout à libérer du temps aux conseillers pour leur permettre de se recentrer sur leur cœur de métier, en les libérant de la gestion des demandes récurrentes et chronophages. Dès que la complexité de la situation l’exige, la demande est basculée vers un collaborateur, qui dispose du contexte complet de la conversation pour prendre efficacement le relais.

Mes données clients sont-elles sécurisées avec une plateforme IA ?

Oui, mais tout dépend de la plateforme utilisée.

Les solutions d’IA pour centre de contact développées par Wikit sont hébergées en France, au sein d’une infrastructure qui sépare strictement les différents environnements (développement, préproduction et production). Les échanges entre le chatbot du site internet et les clients sont protégés par chiffrement, et plusieurs mesures de précaution permettent de sécuriser l’accès à l’outil , dont l’authentification à plusieurs facteurs pour les administrateurs.

De plus, un test d’intrusion est réalisé au minimum chaque année par un prestataire externe spécialisé, ainsi qu’après toute évolution significative de l’architecture. Wikit s’engage par ailleurs sur un taux de disponibilité contractuel de 99,5 %.

Enfin, les conversations de vos clients ne servent jamais à entraîner les modèles d’IA. Le détail de ces engagements est publié dans notre documentation sécurité.

Comment l’IA s’intègre-t-elle à mon CRM et mes outils existants ?

Un agent IA s’intègre directement à vos outils existants au lieu de les remplacer. À titre d’exemple, le connecteur Zendesk permet au chatbot de créer, de qualifier et de suivre des tickets depuis votre plateforme, et transmet l’historique de la conversation aux conseillers pour faciliter leur travail.

Wikit dispose d’un catalogue de connecteurs prêts à l’emploi et nous pouvons en développer de nouveaux à la demande, en fonction des outils que vous utilisez.

Comment un chatbot améliore-t-il l’expérience de vos clients ?

Un agent conversationnel IA améliore l’expérience client en supprimant le temps d’attente des clients pour des demandes simples. L’utilisateur du service obtient une réponse pertinente dès le premier contact, à tout moment, sans avoir à attendre ni répéter sa demande à plusieurs interlocuteurs. Le chatbot analyse le contexte et s’appuie sur l’historique des conversations pour répondre avec plus de précision et s’adapter aux besoins de l’appelant.

Nos agents identifient les situations qui nécessitent l’intervention d’un conseiller et lui transmettent directement la conversation. Le client raconte son problème une fois.

Quelles tâches du support client peuvent être automatisées par l’IA  ?

L’intelligence artificielle permet d’automatiser une large part des tâches répétitives et chronophages prises en charge par le support client, mais sans toucher aux dossiers dont la résolution repose sur le jugement humain. Voici les cas d’usage les plus fréquents :

Répondre aux questions fréquentes sur vos produits, vos délais, vos conditions de retour ou vos procédures, à toute heure.

Renseigner l’état d’un dossier en interrogeant directement votre CRM ou votre outil de ticketing.

Qualifier une demande entrante et la router vers la bonne équipe, avec les informations déjà collectées.

Créer et mettre à jour un ticket à partir de la conversation, sans ressaisie.

Notifier le client à chaque étape de traitement de sa demande.

Recueillir un retour de satisfaction après l’échange et en remonter les points de friction.

Qu’est-ce que l’automatisation du service client ?

L’automatisation du service client consiste à confier à un outil le traitement des demandes les plus courantes : questions fréquentes, suivi de dossier, réclamations simples. Le client obtient une réponse immédiate, à toute heure, sans passer par une file d’attente.

Ce qui change avec l’IA, c’est la façon de répondre. Les dispositifs automatisés classiques (serveur vocal, formulaire, arbre de décision) obligent le client à entrer dans une grille préétablie. Un agent IA comprend une demande formulée librement, cherche la réponse dans vos propres contenus et la restitue en langage naturel.

IA pour les RH

Comment mesurer l’efficacité d’un chatbot RH ?

Pour mesurer l’efficacité d’un chatbot RH, il faut combiner des indicateurs de performance opérationnelle, de satisfaction utilisateur et d’impact métier :

nombre de collaborateurs utilisateurs et nombre de conversations traitées ;

taux de résolution des demandes sans intervention humaine et délai de réponse moyen ;

durée moyenne des conversations ;taux de satisfaction des collaborateurs ;

réduction du nombre de sollicitations directes de l’équipe RH (tickets, emails, appels).

Une analyse régulière de ces indicateurs permet d’ajuster le paramétrage de l’outil, par exemple en corrigeant les réponses imprécises et en enrichissant sa base de connaissances, de façon qu’il s’améliore en continu.

Un chatbot RH remplace-t-il les équipes RH ?

Non, les chatbots IA déployés dans les services de ressources humaines n’ont pas vocation à remplacer les équipes. Ce type d’outil permet avant tout de prendre en charge les demandes courantes exprimées par les collaborateurs, et de libérer du temps pour les gestionnaires RH. Ils peuvent ainsi se recentrer sur leur cœur de métier : l’accompagnement des salariés, le développement des talents, et la qualité de vie au travail.

Quelle est la différence entre un chatbot RH et un agent IA RH ?

Un chatbot RH est une interface conversationnelle qui répond aux questions des collaborateurs en s’appuyant sur les sources internes de l’entreprise. Un agent IA pour les RH ne se limite pas à répondre : c’est une entité capable d’analyser une situation, de collaborer avec d’autres systèmes, de prendre des décisions et d’exécuter des actions concrètes.

Découvrez plus sur ce sujet dans notre article dedié

Quels sont les avantages de l’automatisation des processus RH ?

Les bénéfices de l’automatisation RH se mesurent principalement en évaluant les tâches quotidiennes.

Un chatbot RH permet d’économiser du temps sur les tâches administratives, d’améliorer l’expérience collaborateur, d’aider à la prise de décision, et de réduire les risques d’erreur humaine.

Résultat : les salariés se montrent plus satisfaits, et les équipes des ressources humaines peuvent se concentrer sur leur cœur de métier.

Comment un agent IA peut-il automatiser les processus RH ?

Un agent IA peut automatiser les processus RH en prenant en charge les tâches répétitives, et les demandes à faible valeur ajoutée formulées par les collaborateurs.

Ce type d’outil peut notamment :

Répondre aux questions des salariés

Identifier, retrouver et transmettre des documents

Guider les collaborateurs dans leurs démarches

Automatiser l’onboarding des nouveaux salariés

Orienter la demande vers le bon interlocuteur lorsqu’une intervention humaine est nécessaire

L’automatisation RH d’entreprise concerne donc essentiellement la recherche d’informations, la gestion des demandes courantes, et l’accompagnement des collaborateurs dans la réalisation de démarches administratives.

Qu’est-ce qu’un chatbot RH ?

Un chatbot RH est un assistant conversationnel qui peut traiter le langage naturel et répondre aux questions courantes des collaborateurs de l’entreprise sur des sujets comme les congés, la paie, la formation professionnelle, la carrière, les droits à la mutuelle ou les procédures internes. Cet outil agit comme un support RH de premier niveau, disponible en continu, sans prendre la place des équipes.

Chez Wikit, vous pouvez déployer un agent RH prêt à l’emploi issu de notre catalogue, ou créer un agent RH sur-mesure et agentique grâce au Studio no-code Wikit Semantics.

IA pour le support IT

Le chatbot IT remplace-t-il les techniciens support ?

Un chatbot IA pour le support IT n’a pas vocation à se substituer aux techniciens. L’agent virtuel prend en charge les demandes récurrentes et à faible valeur ajoutée, ce qui permet aux équipes de se recentrer sur les missions à plus forte expertise : incidents complexes, projets de développement d’infrastructures, accompagnement des collaborateurs sur des sujets nécessitant une vraie expertise humaine. L’objectif n’est donc pas de remplacer votre techniciens support, mais de revaloriser leur métier !

Découvrez le REX de CPage sur l’IA au service de l’assistance métier

Combien de temps faut-il pour déployer un agent IA pour le support IT ?

Le déploiement d’un agent IA pour le support IT prend généralement de 1 à 3 mois. Ce délai dépend de :

la qualité de la documentation existante,

du niveau d’automatisation souhaité (simple réponse aux questions ou exécution d’actions sur le SI),

des intégrations nécessaires avec les outils de ticketing (IWS, GLPI, etc.) ou les annuaires d’entreprise.

Un projet standard suit quatre étapes clés : le cadrage et l’ingestion des données, l’intégration technique, une phase de tests en interne, puis une mise en production progressive.

Les données du support IT restent-elles sécurisées ?

Oui, la plateforme Wikit Semantics est hébergée en France, dans une infrastructure où les environnements de développement, de préproduction et de production sont rigoureusement indépendants. Vos données sont isolées sur votre propre tenant, chiffrées au repos et en transit, et les accès sont limités selon le principe du moindre privilège (le fait de n’accorder aux utilisateurs que les droits strictement nécessaires à l’accomplissement de leurs tâches).

Selon vos besoins, une gestion fine des permissions (RBAC) et des logs d’accès détaillés peuvent être mis en place, ainsi qu’une authentification forte (MFA) et une connexion SSO pour l’ensemble des utilisateurs.

Par ailleurs, nous réalisons chaque année un audit de sécurité et un test d’intrusion mené par un prestataire externe spécialisé.

Comment l’IA garantit-elle des réponses fiables sur les sujets techniques, sans hallucinations ?

Nous réduisons significativement le risque d’hallucinations grâce au RAG (Retrieval-Augmented Generation) : le chatbot recherche l’information dans une base documentaire délimitée plutôt que de généraliser depuis ses connaissances internes. Les sources utilisées restent consultables, ce qui permet aux équipes techniques de vérifier l’origine de chaque réponse. Aucune technologie IA ne garantit toutefois une fiabilité absolue.

À cela, Wikit ajoute plusieurs garde-fous complémentaires : filtrage des requêtes, contrôle des réponses générées, délimitation du périmètre métier et supervision continue.

Quels processus IT peuvent être automatisés avec l’IA ?

L’intelligence artificielle contribue à l’automatisation de vos processus IT récurrents, sans se substituer à l’expertise des techniciens sur des sujets complexes. Les cas d’usage les plus fréquents sont :

La gestion automatisée des incidents avec qualification et priorisation des tickets, suggestion de diagnostics à partir de l’historique IT, etc.

Le self-service informatique pour répondre à des problèmes simples : réinitialisation du mot de passe, gestion des accès aux outils, demandes de matériel, etc.

Les réponses aux questions fréquentes sur les outils et les procédures via une FAQ informatique dédiée.

L’orientation des collaborateurs vers la bonne demande et/ou le bon interlocuteur, via un catalogue de services IT. La centralisation et la mise à jour continue de la base de connaissances IT.

Et grâce au Studio no-code de Wikit Semantics, sans compétences techniques, vous pouvez créer votre chatbot de support pour vos employés !

Qu’est-ce qu’un chatbot pour le support informatique  ?

Un chatbot de support informatique désigne un assistant conversationnel alimenté par l’intelligence artificielle, capable de traiter le langage naturel et de prendre en charge la gestion des demandes informatiques de premier niveau :

réinitialisation du mot de passe,

panne matérielle,

demande d’équipement,

question sur une procédure interne, etc.

Contrairement à un chatbot classique, un assistant IA comprend l’intention derrière la question posée, et cherche la réponse dans la base de connaissances informatique de l’entreprise.

IA pour la relation usager

Quelle est l’expertise de Wikit auprès des collectivités et administrations publiques ?

Forts de notre collaboration avec plus de 150 collectivités territoriales de toutes tailles (Villes, Départements et Régions), nous avons développé une expertise unique du secteur public, aussi bien sur le déploiement de l’IA pour la relation usager que pour des usages internes à destination des agents (RH, IT, juridique). Nous comprenons les spécificités de vos missions, vos contraintes budgétaires et vos processus métiers.

Découvrez nos cas clients

Combien de temps faut-il pour déployer un agent IA pour la relation usager  ?

Le délai de déploiement d’un agent IA dédié à la gestion de la relation avec l’usager dépend de nombreux critères comme l’ampleur du projet, le volume et la fraicheur des bases de connaissances, données, et de la durée des phases de tests avec vos équipes techniques. Le processus prend généralement de 1 à 4 mois.

Les données internes et celles de nos administrés sont-elles sécurisées  ?

Oui. Nous traitons les données publiques comme un actif stratégique : hébergement en France, flux chiffrés, accès strictement contrôlés en interne.

Un agent IA ne collecte ni ne stocke d’informations personnelles auprès des administrés, les échanges portent sur vos démarches et informations publiques, pas sur des données individuelles sensibles.

Par ailleurs, cette sécurité s’appuie sur des engagements vérifiables : un plan d’assurance sécurité documenté, une analyse de risques réalisée chaque année, et un test d’intrusion annuel mené par un prestataire externe spécialisé.

Une IA pour la gestion de la relation usager peut-elle remplacer les agents d’accueil ?

La mise en place d’une solution pour la gestion de la relation usager n’a pas vocation à remplacer les agents publics. L’agent IA se contente de prendre en charge les demandes répétitives et simples, ce qui libère du temps aux agents humains et leur permet de se concentrer sur leur rôle premier : accompagner les administrés en difficulté, instruire des dossiers complexes, être à l’écoute d’une situation personnelle unique, ou proposer une assistance pour les démarches administratives en ligne.

Comment l’IA garantit-elle des réponses fiables sur des sujets sensibles ?

Pour les administrations, il est essentiel de comprendre sur quelles bases une réponse est générée par un agent IA. L’utilisation d’un tel agent pour gérer la relation avec l’usager d’un service public interroge forcément sur la fiabilité des réponses fournies aux administrés, notamment sur les sujets sensibles (situation personnelle ou professionnelle, aides sociales dont ils peuvent bénéficier, démarches administratives spécifiques).

Sans qu’il existe de garantie absolue, plusieurs mécanismes réduisent significativement le risque d’erreur dans les réponses. Le premier est le recours à la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui permet à l’agent IA de rechercher des informations dans une base de données délimitée plutôt que de générer une réponse depuis ses seules connaissances internes. Chez Wikit, nous complétons ce dispositif par des mesures de sécurité dédiées :

filtrage des requêtes,

délimitation du périmètre métier,

orientation de l’administré vers un agent humain lorsque le niveau de confiance dans la réponse est insuffisant.

L’ensemble de ces mécanismes garantit la traçabilité de chaque réponse : nous pouvons justifier la source de l’information fournie et ainsi maintenir la confiance des citoyens.

Consultez notre article dédié à ce sujet : https://www.wikit.ai/ressources/blog/comment-wikit-ameliore-fiabilite-chatbots/

Comment Wikit s’intègre-t-il à votre portail citoyen ou à votre outil GRU actuel ?

Wikit Semantics se connecte directement aux outils déjà en place dans votre collectivité. La plateforme s’intègre à votre site web et à écosystème métier existant (plateformes de gestion des aides et subventions, GED, outils de relation citoyen, etc.) comme le connecteur MGDIS Aiden, qui permet par exemple d’intégrer un chatbot IA à la plateforme de gestion des aides et subventions Aiden. Votre espace citoyen reste ainsi le point d’entrée unique pour vos administrés : l’IA s’appuie sur vos démarches en ligne existantes au lieu d’en créer de nouvelles.

Quelle est la différence entre une solution de GRU classique et un agent IA pour la relation usager ?

Une solution GRU (gestion de la relation usager) traditionnelle permet de centraliser les dossiers, le suivi des demandes et l’historique des échanges avec les administrés. C’est l’outil de travail quotidien des agents publics.

La mise en place d’un agent IA pour le service public ne vise pas à remplacer ce type de solution : l’assistant intelligent vient s’y greffer pour prendre en charge les questions de premier niveau, à la fois récurrentes et à faible valeur ajoutée. Il transmet ensuite au GRU les dossiers qui nécessitent un suivi humain.

Quel que soit votre département (marketing, opérations, IT, juridique ou RH) notre bibliothèque d’agents IA couvre tous les besoins de votre organisation. Vous gagnez immédiatement en efficacité et compétitivité.

Grâce au Studio no-code de Wikit Semantics, vous pouvez créer et déployer des agents IA sur-mesure en un temps record.

Fondamentaux de l'IA

Qu’est-ce qu’un garde-fous d’IA ?

Un garde-fou d’IA est un mécanisme mis en place pour encadrer, limiter ou corriger le comportement d’un système d’intelligence artificielle. Il vise à éviter les dérives, les erreurs ou les réponses inappropriées, en garantissant que l’IA respecte des règles, des objectifs métier ou des normes éthiques. Ces garde-fous peuvent être techniques (filtres, vérifications), humains (validation par un expert) ou organisationnels (politiques d’usage).

Qu’est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole qui structure la transmission du contexte, des données et des objectifs métier aux modèles d’IA, améliorant ainsi la qualité et la pertinence des réponses. Il permet aux agents conversationnels de mieux comprendre l’environnement global, les rôles des utilisateurs et les règles métiers. Chez Wikit, nous utilisons le MCP pour concevoir des agents plus intelligents, offrant des interactions plus naturelles, performantes et alignées sur les besoins de chaque entreprise.

L’IA peut-elle halluciner ou inventer des réponses ?

Oui, c’est un risque inhérent à tous les modèles de langage. C’est pourquoi Wikit a fait le choix d’encadrer fortement l’IA générative grâce à :

– L’ajout de contenus documentaires vérifiés via le RAG

– La définition de périmètres de réponse stricts

– Des paramètres de température réduisant la créativité excessive

En complément, un système de reformulation ou de renvoi vers un agent humain peut être mis en place si l’IA ne sait pas répondre avec certitude.

Qu’est-ce que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?

Le RAG est une technologie qui combine un moteur de recherche interne et un modèle de langage.

Concrètement, avant de générer une réponse, l’IA va d’abord chercher les informations pertinentes dans vos documents, puis les utiliser pour répondre.

Cela permet de :

– Limiter les erreurs ou inventions

– S’appuyer sur des contenus fiables et maîtrisés

– Citer les sources, si besoin

C’est un pilier essentiel de la fiabilité des applications IA professionnelles.

Qu’est-ce que le NLP (traitement du langage naturel) ?

Le NLP, ou traitement du langage naturel, regroupe l’ensemble des techniques utilisées pour permettre à une machine de comprendre, analyser et générer du langage humain.

Le NLP est la base sur laquelle s’appuient les IA conversationnelles : il permet de comprendre les intentions d’un utilisateur, d’extraire les informations clés d’une phrase ou de formuler une réponse cohérente.

Wikit utilise ces techniques pour permettre aux applications IA d’interagir efficacement avec vos utilisateurs.

Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) ?

Un grand modèle de langage (ou LLM, pour Large Language Model) est un type d’intelligence artificielle entraîné sur d’immenses volumes de textes pour comprendre et générer du langage naturel.

Ces modèles, comme GPT ou Mistral, sont capables de :

– Comprendre une question posée en langage courant

– Formuler des réponses cohérentes, bien rédigées et contextuelles

Ils ne “savent” rien par eux-mêmes, mais apprennent des structures linguistiques et s’appuient sur des données pour produire du contenu pertinent.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est une branche de l’intelligence artificielle capable de créer du contenu (texte, image, code, etc.) à partir d’une simple requête en langage naturel. Elle repose sur des modèles de langage (LLM, pour Large Language Models) entraînés sur d’immenses volumes de données. Ces modèles peuvent ensuite :

– Générer des réponses à des questions

– Résumer des documents

– Traduire, reformuler, écrire des textes ou même produire des lignes de code

Dans le cadre de Wikit, l’IA générative est utilisée pour comprendre les intentions des utilisateurs et produire des réponses personnalisées, contextualisées et utiles à partir de vos données.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent IA est une entité autonome orchestrée par l’IA, capable non seulement de répondre à une question, mais aussi d’exécuter des actions complexes de manière intelligente. Il peut prendre différentes formes :

– Chatbot conversationnel,

– Assistant métier,

– Application interactive intégrée à un outil, et il peut être simple (FAQ enrichie) ou plus complexe (scénario multi-étapes connecté à vos systèmes).

Un agent IA peut :

– Analyser une demande

– Extraire des données dans différents outils

– Déclencher des actions (création de ticket, envoi de mail, accès à une API…)

– Interagir avec plusieurs sources d’information et prendre des décisions simples en fonction de règles métier

Plateforme Wikit Semantics

Wikit Semantics est-elle une plateforme d’IA souveraine ?

Oui. La plateforme Wikit Semantics est hébergée en France chez OVHcloud. Vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles d’IA. Pour les modèles d’IA, vous choisissez où vos données sont traitées, agent par agent, selon la sensibilité de chaque usage. Trois niveaux d’hébergement sont proposés :

Niveau 1, en France : les modèles sont hébergés chez OVHcloud ou Scaleway (Mistral AI, Qwen, DeepSeek, GLM…). C’est le niveau le plus souverain, adapté aux données les plus sensibles.

Niveau 2, en Europe : les modèles sont hébergés sur Microsoft Azure dans des datacenters européens (OpenAI, Mistral AI).

Niveau 3, dans le monde : les modèles sont accessibles directement chez leurs éditeurs (Anthropic avec Claude, OpenAI), pour les usages qui demandent les modèles les plus récents et qui ne portent pas sur des données sensibles.

Comment Wikit garantit-elle la sécurité des données de mon organisation ?

Wikit a mis en place des mesures de précaution pour fiabiliser au maximum les réponses données par ses outils et protéger les données qui lui sont confiées. Côté réponses, les agents IA s’appuient sur une base documentaire validée en amont (via le système RAG de récupération des informations), avec des garde-fous techniques, humains et organisationnels.

Côté données, la plateforme multi-IA pour entreprise et collectivité est hébergée en France chez OVHcloud, et les données ne sont jamais utilisées pour entraîner les modèles.

Bon à savoir : notre plateforme fait l’objet d’un audit de sécurité annuel, avec des tests d’intrusion menés par un prestataire externe. Les accès s’appuient sur votre gestion d’identité existante, via SSO.

Faut-il des compétences techniques pour créer un agent IA avec Wikit ?

Aucune compétence technique n’est nécessaire pour créer un agent IA avec la plateforme Wikit. Vous pouvez mobiliser un agent disponible dans notre catalogue d’agents prêts à l’emploi pour répondre à un besoin courant (support IT, ressources humaines, relation client ou usager) ou bâtir votre propre agent IA via le Studio no-code, sans écrire une seule ligne de code, pour des besoins plus spécifiques. Dans les deux cas, nos équipes vous guident étape par étape et restent disponibles pour répondre à toutes vos questions.

Comment la plateforme s’intègre-t-elle à mes outils métier existants ?

Wikit Semantics se connecte à votre système d’information par trois voies, selon la nature de l’outil concerné.

La bibliothèque de connecteurs natifs couvre les logiciels du marché : ITSM, GED, CMS, CRM, digital workplace, annuaires, outils collaboratifs. Certains donnent à vos agents l’accès à vos sources de connaissances, d’autres leur permettent d’agir (créer un ticket, envoyer un mail, basculer la conversation vers un conseiller, etc).

Le protocole MCP (Model Context Protocol) ouvre les usages agentiques. La plateforme se connecte aussi bien aux serveurs MCP mis à disposition par Wikit qu’à ceux que vous exposez vous-même, ce qui permet à vos agents d’appeler vos propres outils et d’y exécuter des actions.

Les API REST couvrent enfin les intégrations spécifiques.

Quelle est la différence entre Wikit et les autres plateformes IA du marché ?

Wikit maîtrise deux univers que peu d’éditeurs pratiquent ensemble. Nos agents IA équipent aussi bien des directions métier de grands groupes privés que des collectivités, des ministères et des établissements publics. Cette double expérience nourrit le produit : les exigences de sécurité et d’accessibilité venues du secteur public bénéficient à nos clients privés, et l’exigence d’intégration au système d’information venue du privé profite aux organisations publiques.

La seconde différence tient à la façon dont vous démarrez avec l’IA. Vous pouvez déployer un agent existant depuis le catalogue d’agents IA pour couvrir un besoin courant en quelques clics, ou construire votre propre agent avec le Studio IA quand votre besoin est spécifique.

Enfin, vous n’êtes pas seul face à l’outil. Le no-code rend la plateforme accessible à une direction métier sans compétence technique, et nos équipes vous accompagnent du cadrage au déploiement.

La plateforme Wikit permet-elle de créer plusieurs types d’agents IA, au-delà d’un chatbot ?

Oui, la plateforme Wikit vous donne les outils pour créer exactement les agents dont vous avez besoin : chatbots RAG capables d’aller chercher leurs informations dans une base de données précise, agents IA dédiés à des fonctions particulières (RH, support IT, relation client ou usager…), ou workflows agentiques (processus dans lesquels des agents autonomes prennent en charge une succession de tâches avec une intervention humaine limitée) créés sur-mesure grâce à notre éditeur no-code.

Notre plateforme vous permet ainsi de créer et de centraliser toutes les applications d’IA dont vous avez besoin pour votre organisations et vos équipes métier.

Qu’est-ce qu’une plateforme multi-LLM et à quoi sert-elle ?

On parle de plateforme multi-LLM lorsque l’outil permet d’accéder à plusieurs modèles de langage, comme GPT, Claude ou Mistral, et de les mobiliser au sein d’applications variées. En pratique, vous choisissez le modèle adapté à vos usages spécifiques (support informatique, relation client, relation usager, etc.) et gardez la liberté d’en changer si vos besoins évoluent : c’est une approche multi-LLM.

Bonus : vous pilotez l’ensemble depuis un seul endroit, au lieu de multiplier les outils service par service.

Quel est le modèle de tarification de Wikit ?

Wikit Semantics est proposée sous forme d’abonnement annuel, sans facturation à l’usage : vous connaissez votre budget dès le départ. Quatre offres SaaS (Starter, Standard, Plus et Premium) accompagnent la montée en puissance de vos projets d’IA. Chaque offre définit :

le nombre d’applications IA que vous pouvez déployer ;

le volume de sources de données que vous pouvez connecter à vos agents ;

les connecteurs vers vos outils métier, dont le protocole MCP sur les offres les plus complètes ;

les interfaces de diffusion : chat, API, Microsoft Teams, voire marque blanche ;le volume d’usage annuel, en nombre d’utilisateurs et de requêtes ;

le niveau d’assistance, jusqu’à un support illimité.

Les offres supérieures incluent aussi le SSO et un studio no-code pour concevoir des workflows sur mesure. Quelle que soit l’offre, le catalogue d’agents IA prêts à l’emploi est inclus. Contactez-nous pour identifier l’offre adaptée à vos usages et obtenir un devis.

Quels sont les avantages à utiliser une plateforme IA unifiée plutôt que des outils séparés ?

Utiliser une plateforme unifiée comme Wikit Semantics vous permet :

De centraliser la gestion de vos agents IA et leurs sources de données

D’éviter la dispersion entre multiples outils qui ne communiquent pas entre eux

D’avoir une cohérence fonctionnelle et une supervision globale

De réduire les coûts en industrialisant la création d’agents IA

De gagner en agilité pour déployer rapidement de nouveaux cas d’usage

Cas d'usage IA

Comment les collectivités utilisent-elles Wikit Semantics ?

De nombreuses collectivités utilisent Wikit Semantics pour :

– Mettre en place des chatbots citoyens capables d’informer sur les démarches administratives, les services municipaux, les horaires ou encore les événements.

– Alléger la charge des agents d’accueil en automatisant les réponses aux demandes fréquentes.

– Offrir un service accessible 24h/24, 7j/7, sans mobiliser d’équipes en dehors des horaires d’ouverture.

– Faciliter l’accès à l’information sur des thématiques spécifiques : urbanisme, état civil, éducation, etc.

– Certaines vont même plus loin avec des assistants internes pour les agents, ou des intégrations dans des portails citoyens.

Quels sont les cas d’usage les plus fréquents avec la plateforme Wikit Semantics ?

La plateforme Wikit Semantics est conçue pour répondre à une grande variété de besoins métier. Parmi les cas d’usage les plus courants :

– Assistance RH : répondre aux questions des collaborateurs sur la paie, les congés, la formation, etc.

– Support IT : automatiser la gestion des tickets, aider à résoudre les problèmes techniques de niveau 0 à 2.

– Relation usager ou citoyen : informer, orienter et accompagner les demandes en ligne (services publics, démarches, horaires…).

– Relation client : fournir des réponses commerciales ou techniques, guider un client dans son parcours d’achat.

– Valorisation de la documentation interne : interroger un corpus documentaire (procédures, réglementations, guides internes).

Chatbot IA

Peut-on superviser ou corriger les réponses de son chatbot IA ?

Oui. Vous pouvez suivre les conversations, repérer les incompréhensions ou les améliorations possibles, et ajuster les contenus en conséquence. La plateforme offre un espace d’administration permettant de superviser, corriger, et faire évoluer votre chatbot dans le temps.

Comment Wikit assure la fiabilité des réponses de mon chatbot IA ?

Wikit intègre des technologies avancées comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui permet à l’IA de s’appuyer sur vos données fiables pour générer ses réponses. Vous pouvez également configurer des règles, des garde-fous, et visualiser les sources utilisées pour répondre, afin de garantir qualité et cohérence.

Connecteurs et intégration

Les données externes sont-elles synchronisées automatiquement ?

Oui. Grâce à la plateforme Wikit Connect, vous pouvez programmer la fréquence de synchronisation de vos sources de données : chaque nuit, chaque semaine, ou à la demande.

La plateforme vérifie automatiquement les changements (nouveaux documents, modifications…) et met à jour les bases utilisées par vos agents IA. Cela garantit des réponses toujours à jour, sans intervention manuelle.

Comment les applications IA accèdent-elles aux données internes ?

Les applications IA conçues avec Wikit accèdent aux données via des connecteurs sécurisés qui assurent :

– Une indexation intelligente des contenus

– Une mise à jour automatique des données selon les fréquences définies

NB : Les données ne sont jamais transmises “brutes” aux IA : elles sont prétraitées pour garantir la pertinence des réponses, tout en assurant la confidentialité.

Quels sont les types de connecteurs proposés par Wikit ?

Wikit propose deux grandes familles de connecteurs :

– Les connecteurs “data”, qui permettent d’exploiter automatiquement des sources de connaissance (SharePoint, sites web, bases documentaires, intranets, etc.).

– Les connecteurs “action”, qui permettent d’interagir avec des outils métiers (GLPI, IWS, outils RH, CRM…), par exemple pour créer un ticket, récupérer un statut ou déclencher une action.

Ces connecteurs facilitent l’intégration fluide de vos applications IA à vos outils existants, sans développement spécifique.

Sécurité, conformité & souveraineté

La plateforme Wikit Semantics est-elle compatible RGPD ?

Oui, la plateforme Wikit Semantics a été conçue dans une logique de privacy by design et de conformité totale au RGPD. Cela implique :

– Une gestion fine des données personnelles,

– La possibilité d’anonymiser ou pseudonymiser les contenus,

– La traçabilité des traitements,

– Des options de conservation maîtrisée.

Où sont hébergées les données traitées par la plateforme Wikit Semantics ?

Les données traitées par la plateforme Wikit Semantics sont hébergées en France chez OVHcloud.

Êtes-vous prêts à exploiter le potentiel de l’IA ?

Plongez dans la plateforme IA Wikit Semantics et libérez votre équipe pour des tâches à plus forte valeur ajoutée !

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