Agence chatbot IA

Ruji, agence chatbot IA - agents conversationnels custom, livrés en production

RAG, guardrails métier, observabilité. Vous choisissez le LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, open-source). Propriété intellectuelle 100 % client. POC en 2-4 semaines.

Estimer votre chatbot IA

Chatbots scriptés vs LLM-native - ce qui a changé

Les chatbots scriptés sont morts. Les chatbots LLM-native, eux, sont une bête différente : ils comprennent vraiment, ils peuvent agir via du tool-use, et ils savent - si on les construit bien - qu'ils ne savent pas.

Ruji conçoit et développe vos chatbots IA custom - du copilote interne au support conversationnel en passant par l'agent métier - avec retrieval augmenté (RAG), garde-fous métier et observabilité production. Vous gardez la propriété intellectuelle, vous choisissez votre LLM, vous livrez sereinement.

  • Architecture LLM-native (pas de NLU scripté legacy)
  • RAG avec citation systématique des sources de vérité
  • Choix LLM ouvert : OpenAI, Anthropic, Mistral, open-source
  • Garde-fous métier et kill-switch humain dans la boucle
  • Conformité AI Act et RGPD prises en compte dès le cadrage
  • Différenciateur Ruji : intégration directe dans vos apps mobiles

Nos offres chatbot IA

Du copilote interne à l'agent métier embarqué, sur mesure.

Support client conversationnel

Chatbot LLM-native intégré au produit, RAG sur la doc et les tickets passés, escalade humaine fluide.

Copilote interne

Assistant IA pour vos équipes HR, finance, sales : recherche dans le SI, génération de réponses, automatisation des tâches répétitives.

Agent métier

Agent IA avec tool-use : interrogation du SI, prises d'action transactionnelles, orchestration multi-outils.

Chatbot intégré app mobile

Agent conversationnel dans votre app React Native, Flutter, Swift ou Kotlin, avec streaming et offline-aware.

RAG & retrieval custom

Pipeline RAG complet : ingestion, chunking, embeddings, retrieval, re-ranking, citation des sources.

Audit & migration

Audit gratuit d'un chatbot existant (scripté ou LLM v1), recommandation de trajectoire de migration.

De la conception au déploiement

01

Cadrage cas d'usage + POC

Identifier les cas d'usage à forte valeur, mesurer le baseline, prototype 2-4 semaines testable par vos équipes.

02

Choix LLM et stack

Benchmark des LLM candidats sur votre cas d'usage, choix de la vector DB, du framework et de l'infra (cloud EU, on-premise).

03

Développement & evals

Construction du pipeline RAG, garde-fous métier, suite d'évaluation continue, intégration au SI.

04

Déploiement + monitoring

Mise en production progressive, observabilité (Langfuse), monitoring qualité, suivi des coûts LLM, plans de rollback.

05

Itération + cost optimisation

Analyse des logs, amélioration continue des prompts, optimisation modèle vs coût, ré-évaluation périodique.

Notre stack chatbot IA

Orchestration

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Frameworks custom
  • OpenAI Assistants API

LLM

  • OpenAI GPT-4o
  • Anthropic Claude
  • Mistral
  • Llama 3
  • Modèles open-source dédiés

Retrieval

  • pgvector
  • Pinecone
  • Weaviate
  • Qdrant
  • Re-rankers

Evals & observabilité

  • Langfuse
  • LangSmith
  • Promptfoo
  • Guardrails AI
  • OpenTelemetry

Nos réalisations en chatbot IA

Fintech parisienne - copilote interne back-office

Défi

Les équipes back-office passent un temps significatif à chercher dans la base documentaire produit et à requêter le SI pour traiter les dossiers.

Solution

Copilote interne basé sur RAG (documentation + tickets passés) + tool-use pour interroger le SI en lecture, garde-fous métier, kill-switch humain.

Résultat

Réduction du temps de traitement par dossier, baisse de la charge sur les équipes seniors, adoption durable au-delà du POC.

Éditeur SaaS B2B - support intégré produit + mobile

Défi

Désengorger le support N1 en répondant en temps réel aux questions produit fréquentes, dans le produit web et l'app mobile.

Solution

Chatbot intégré dans le produit (web + app mobile), sources = doc produit + tickets passés, citation systématique, kill-switch humain en cas de non-confiance.

Résultat

Volume de tickets N1 en baisse sur les questions répétitives, satisfaction utilisateur stable, équipe support recentrée sur les cas complexes.

Groupe industriel national - assistant technicien terrain

Défi

Aider les techniciens en intervention à trouver vite la bonne procédure ou la bonne fiche équipement, en mobilité, parfois en zone faible connexion.

Solution

Agent métier mobile-first, RAG sur procédures et fiches équipement, intégration ERP pour les actions transactionnelles, fallback offline.

Résultat

Temps de résolution sur le terrain réduit, charge cognitive des techniciens en baisse, qualité documentaire préservée.

Questions fréquentes sur les chatbots IA

Discutons de votre chatbot IA

30 minutes pour cadrer le cas d'usage, le LLM, l'effort et les jalons. POC en 2-4 semaines.

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