Assistant support client Sosh - LLM + RAG

Contexte

Réalisé pour Sosh via Semiologic, ce projet visait à proposer une amélioration du support client. L'idée était d'intégrer GraphComment comme module de réponse dans l'interface, le tout alimenté par une couche LLM + RAG afin d'apporter des réponses claires aux questions des utilisateurs.

Cette page documente le concept, la revue des modèles et les trois parcours que j'ai prototypés.

Défi

• Amener des réponses génératives dans une interface de support client sans perdre la confiance : les réponses devaient s'appuyer sur la doc interne de Sosh, pas sur le web ouvert.

• Intégrer l'assistant dans le parcours d'aide existant et le module de réponse GraphComment.

• Couvrir les vrais cas d'usage : réponses qualifiées, réponses vagues nécessitant un accompagnement, aide à la rédaction, etc.

Approche

• Benchmark des principaux LLM de fin 2024 et début 2025, en comparant UI/UX, qualité de réponse, ancrage documentaire et coût sur des questions de support.

• Conception d'une interface incluant une couche LLM + RAG connectée à la doc interne de Sosh, exposée via GraphComment comme module de réponse.

Trois parcours prototypés

• Demande qualifiée : l'utilisateur sait ce qu'il cherche, l'assistant renvoie une réponse précise et sourcée.

• Accompagnement : l'utilisateur ne sait pas, l'assistant l'accompagne et affine la demande jusqu'à la bonne réponse.

• Tutoriel : l'assistant répond, puis prépare un post de forum prêt à publier, pour que la réponse serve le prochain qui cherche la même chose et fasse vivre le forum.