Moteur Botpress
En quoi cela diffère-t-il des autres moteurs IA ?
Toutes les plateformes d’IA utilisent des LLM. Mais cela ne veut pas dire qu’elles offrent toutes la même qualité d’IA à leurs clients.
Ne vous fiez pas seulement à notre parole. Mesurez-le vous-même.
Nous avons fait tourner le moteur Botpress sur un LLM peu coûteux, puis nous l’avons comparé à la référence du secteur utilisant un LLM onéreux. (Oui, nous sommes aussi confiants que ça.)
IA d’abord depuis 2017.
Nous avons commencé par développer des LLM.
Nous mettons aujourd’hui cette expertise technique approfondie à votre service pour mieux accompagner vos clients.
Remplace l’appel d’outils par l’exécution directe de code pour chaque action de l’agent.
Une bibliothèque de schémas qui indique au LLM exactement ce qu’il doit attendre de chaque outil.
Apprend à partir des retours humains pour améliorer la précision de l’agent au fil du temps.
Framework LLMz
Exécution de code, pas d’appel d’outils
La plupart des agents IA interagissent avec le monde via l’appel d’outils : le LLM choisit un outil (par exemple pour consulter une commande ou récupérer une fiche client), obtient une réponse, puis sélectionne l’outil suivant, et ainsi de suite.
Nous ne faisons pas ça.
Pourquoi ? Parce que les LLM sont bien meilleurs pour écrire du code que pour appeler des outils.
Donc, au lieu d’appeler des outils, sur le Framework LLMz, vos instructions en langage naturel sont transformées en code. Plus précisément, en Typescript.
Cela signifie que si votre demande comporte plusieurs étapes (comme récupérer une fiche client puis ensuite vérifier le statut d’une commande), nous regroupons toutes ces actions en une seule, au lieu de faire plusieurs appels d’outils séparés.
Qu’est-ce que cela change pour nos clients ?
Plus économique
Évidemment, une seule exécution par demande coûte moins cher que des requêtes séparées pour chaque action.
(Ne nous demandez pas pourquoi nos concurrents ne font pas pareil. Nous non plus, on ne sait pas.)
Raisonnement plus sûr
Comme il s’agit d’une seule grande requête composée de code, le LLM peut détecter et corriger les erreurs au fur et à mesure, au lieu de faire une supposition à l’étape 1 qui deviendrait une erreur à l’étape 3.
Bibliothèque ZUI
Des résultats exacts, pas des suppositions
Vos agents IA utilisent des outils pour aider vos clients — comme utiliser un CRM pour récupérer une fiche client.
Quand une demande implique plusieurs outils (par exemple récupérer une fiche client puis vérifier le statut d’une commande), les LLM font parfois des suppositions sur ce que l’outil va renvoyer.
Et quand vous enchaînez 10 étapes d’outils, ces suppositions s’accumulent et peuvent provoquer des échecs.
Ce que fait la bibliothèque ZUI, c’est d’imposer un résultat strictement défini à chaque outil. Ainsi, le LLM sait toujours exactement ce qu’il reçoit.
Cela signifie que votre agent IA peut — de façon très fiable — gérer des demandes comportant plusieurs étapes.
Et, honnêtement, la plupart des demandes comportent plusieurs étapes. C’est pour cela que nous sommes aussi exigeants sur la fiabilité.
Appel d’outils vs. bibliothèque ZUI
Résultat standard d’un LLM
Le LLM fait des suppositions sur ce que renvoie un outil. Sur plusieurs actions enchaînées, ces suppositions s’accumulent — de mauvaises entrées sont transmises, les erreurs s’empilent, et l’agent échoue de façon difficile à diagnostiquer.
Avec la bibliothèque ZUI
Chaque outil a un résultat précisément défini sur lequel le LLM peut compter. Les actions s’enchaînent proprement, le modèle sait toujours avec quoi il travaille, et les tâches complexes à plusieurs étapes s’exécutent de façon fiable.
Boucle d’apprentissage ZAI
Des retours qui s’accumulent
La plupart des plateformes d’IA n’offrent aucun véritable moyen pour que vos agents IA s’améliorent concrètement avec le temps.
Mais Botpress intègre une couche de retour d’expérience dans chaque composant : la ZAI Learning Loop.
Notre Learning Loop prend en compte les retours en langage naturel (comme « C’est trop formel » ou « Mets à jour le CRM seulement après avoir traité le remboursement ») et les réinjecte dans le système sur lequel vous travaillez.
Concrètement, la boucle d’apprentissage ZAI permet que :
Vous constatez de vraies améliorations dès que vous donnez votre avis.
Votre agent IA s’améliore continuellement.
Votre agent IA ne refait jamais deux fois la même erreur.
