Nous connectons les sources
Documents, pages, catalogue et règles approuvées par l’équipe.
Produits aichat
Conversations et support Platformă
Toutes les questions. Le bon contexte.
Un assistant connecté aux informations de votre entreprise, dans les canaux où vos clients vous écrivent. Il répond sur les produits et services, recueille des détails et transmet à l’équipe une conversation facile à poursuivre.
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Écrivez à l’assistant
Le même assistant qui répond sur le site. Demandez-lui ce que vous voulez sur les produits, les prix ou les intégrations.
Il se charge seulement quand vous cliquez. Jusqu’alors, nous n’enregistrons rien dans votre navigateur.
aichat
De l’information au travail accompli.
Nous préparons la conversation
Questions réelles, ton de la marque, réponses autorisées et situations qui nécessitent l’intervention d’une personne.
Nous relions les opérations
CRM, commandes ou réservations, là où le système permet l’intégration.
Là où il devient utile.
Boutiques en ligne
Recommandations selon le besoin et la compatibilité, informations du catalogue et détails pour la commande.
Services et réceptions
L’explication des services et la collecte des données avant la prise en charge par l’équipe.
Organizații
Une base de connaissances accessible par conversation, avec orientation vers le responsable approprié.
Les canaux et intégrations disponibles sont vérifiés avant l’établissement de l’offre. Un catalogue connecté et mis à jour est différent d’une liste chargée manuellement.
aichat en détail
Ce que vous pouvez faire avec ce projet.
aichat est l’endroit où toutes les conversations avec les clients arrivent au même endroit et reçoivent une réponse, quel que soit le canal par lequel elles ont commencé. Les messages de Facebook Messenger, des DM Instagram, de Telegram, de 999.md, du widget du site et de WhatsApp Business arrivent dans le même tableau de bord, avec le même historique et les mêmes règles de réponse.
La réponse n’est pas une devinette élégante. L’assistant dispose d’une base de connaissances indexée — documents, pages, catalogues de produits — sur laquelle s’exécute une recherche hybride : par défaut cinq extraits par question, seuil de similarité 0,70, 30 % de pondération pour la correspondance de mots, le reste sémantique, avec des embeddings `text-embedding-3-small`. Lorsqu’il ne trouve pas, la bonne voie est le transfert à un humain, et ce transfert est un élément modélisé dans la base de données, pas une promesse : le fil a l’état `bot` ou `human`, et le journal de prise en charge connaît trois actions — prise en charge par un humain, retour au bot et réactivation automatique.
L’agent peut aussi agir, pas seulement parler. Ses outils sont de trois types : un webhook vers le système du client, un morceau de code JavaScript exécuté par la plateforme, ou un outil intégré à la plateforme. Chacun a un temps d’exécution maximal, 15 secondes par défaut. Les modèles ne sont pas liés à un seul fournisseur : les appels passent par une passerelle LiteLLM propre, à `api.megapromoting.com/v1`, qui parle le format OpenAI pour tous les fournisseurs en arrière-plan.
Canaux effectivement connectés
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web et WhatsApp Business Cloud API. Chacun a son propre code dans la plateforme, pas une case à cocher : pour Meta, il existe le flux de connexion via Embedded Signup sur Graph API v22.0, pour Telegram un service séparé avec son propre bot, et pour 999.md une intégration qui utilise la session de votre compte.
Recherche hybride dans vos connaissances
Les documents sont découpés en fragments avec hash de contenu et embeddings `text-embedding-3-small`. Par défaut, 5 fragments sont utilisés par question, avec un seuil de similarité de 0,70, le type de recherche `hybrid` et une pondération de 0,30 pour la correspondance de mots. L’attribution de la source est activée par défaut, et chaque requête peut être journalisée avec les fragments retournés, les scores et les temps de réponse.
Catalogue de produits extrait des pages
En plus des documents, une source de connaissances peut contenir des produits structurés — titre, description, prix avec devise, image, lien, code, disponibilité. Chaque produit sait comment il a été obtenu : `heuristic` (à partir de la structure de la page) ou `ai`, et possède un score de confiance avec trois décimales. La différence compte, car un prix extrait heuristiquement d’une page mal formatée apparaît comme tel.
Des outils qui exécutent, pas seulement qui décrivent
Un agent peut avoir des outils de type `webhook` (méthode et en-têtes configurables), du code JavaScript exécuté par la plateforme, ou des outils intégrés. Par défaut, chaque outil dispose de 15 secondes ; au-delà, il s’arrête, afin qu’une intégration lente ne bloque pas la conversation.
Transfert entre bot et humain, avec retour automatique
Le fil de discussion a un état explicite — `bot` ou `human`. Le journal de prise en charge distingue la prise en charge par un humain, le retour au bot et la réactivation automatique. Les fils ont aussi un état de SLA : `ok`, `warning`, `breached`.
Voix dans la conversation écrite
Les notes vocales reçues sont transcrites avec `whisper-1`, et la réponse peut être renvoyée sous forme de voix, via `tts-1` d'OpenAI ou via ElevenLabs avec des réglages de stabilité et de similitude par voix.
Données et fonctionnement
Ce qui entre dans le système. Ce qu'il faut vérifier.
- Où se trouvent les conversations
- MySQL, sur le serveur propre dans Azure. Le schéma compte plus de 80 tables modélisées dans Prisma, avec des tables séparées pour les fils Meta, les fils Telegram, les fils 999.md, les commentaires, les étiquettes, les notes internes et le journal d'audit.
- Les jetons de canal sont conservés chiffrés
- Le jeton WhatsApp est stocké chiffré avec Fernet, avec retour au texte clair uniquement pour les anciens enregistrements. Il existe une surveillance des jetons et une notification lorsqu'ils expirent — parce qu'un jeton de page expiré arrête le canal en silence, et non avec une erreur visible.
- Ce que le widget voit et d'où
- Le widget dispose d'une liste d'origines autorisées par assistant. Attention au comportement par défaut : si la liste est vide, la vérification passe — c'est un choix de compatibilité avec les anciennes installations, pas une omission, mais cela signifie que la restriction par domaine doit être configurée explicitement pour chaque implémentation qui l'exige.
- Doublons et messages coupés en morceaux
- Le webhook de Meta peut livrer le même message plusieurs fois : la déduplication se fait sur l'identifiant du message, avec 120 secondes de mémoire. Et lorsqu'une personne écrit trois lignes l'une après l'autre, elles s'agrègent dans un tampon de 15 secondes et on répond une fois à l'ensemble, pas trois fois.
De l'exploration à l'implémentation
Comment nous préparons un projet avec aichat.
Nous choisissons le canal et qui répond quand le bot s'arrête
Un canal, un public, un résultat suivi. Dans la même discussion, on définit la personne qui prend en charge les fils marqués `human` et dans quel délai — parce que l'état de SLA se mesure dès le premier jour, il ne s'ajoute pas plus tard.
Nous connectons les sources et vérifions ce qui en sort
Les documents et les pages sont intégrés comme sources de connaissances. Pour les catalogues, les produits extraits sont vérifiés explicitement : la méthode (heuristique ou IA) et le score de confiance indiquent où une correction manuelle est nécessaire avant que l’agent donne des prix.
Nous relions les outils aux systèmes réels
Webhook vers un CRM ou un ERP, code pour des transformations propres, outil intégré pour ce qui existe déjà dans la plateforme. On teste le cas lent et le cas d’erreur, pas seulement le cas heureux, car la limite de 15 secondes est celle qui décide.
Des questions qui méritent d’être clarifiées.
Sur quels canaux fonctionne-t-il réellement, aujourd’hui ?
Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, widget web et WhatsApp Business. Chacun a son propre code dans la plateforme : connexion Meta via Embedded Signup sur Graph API v22.0, service Telegram séparé, et pour 999.md une intégration faite sur la session de votre compte. Ne supposez pas qu’un canal apparu entre-temps est connecté — cela se vérifie par implémentation.
Peut-il écrire le premier sur WhatsApp, à un client qui n’a pas écrit depuis une semaine ?
Non, et la raison vient de Meta, pas de nous. En dehors de la fenêtre de 24 heures depuis le dernier message du client, Meta rejette le texte libre avec l’erreur 131047, et la plateforme marque le message programmé comme échoué et affiche l’erreur, au lieu de prétendre qu’il est parti. Ce qui peut être fait à la place : répondre dans la fenêtre de 24 heures, ou ouvrir la discussion sur un autre canal. L’envoi en dehors de la fenêtre exige des modèles approuvés par Meta — ceux-ci ne sont pas implémentés.
L’intégration avec 999.md est-elle officielle ?
Ce n’est pas une intégration de partenaire avec API publique. Elle fonctionne avec la session de votre compte 999.md : la plateforme vous demande la valeur du cookie `simpalsid.sessionKey` dans votre navigateur et l’utilise pour lire et répondre aux messages. La conséquence pratique, dite avant, pas après : si 999.md change le mécanisme de session, l’intégration s’arrête et doit être reconnectée.
Comment l’agent connaît-il la réponse et que fait-il quand il ne la connaît pas ?
Il recherche dans vos sources avec une recherche hybride — par défaut cinq fragments, seuil de similarité 0,70, 30 % de pondération sur les mots et le reste sémantique — et peut attacher la source à la réponse. Quand il ne trouve pas, la voie prévue est le transfert à un humain : le fil passe à l’état `human`, et le journal enregistre qui a pris le relais. Il existe aussi un retour automatique au bot, également comme action enregistrée.
Peut-il faire quelque chose dans notre système, pas seulement répondre ?
Oui. Un outil peut être un webhook vers votre système, avec la méthode et les en-têtes de votre choix, un morceau de code JavaScript exécuté par la plateforme, ou un outil intégré. Chacun a un temps maximal, 15 secondes par défaut — donc une intégration qui répond en 40 secondes doit être faite de manière asynchrone, pas forcée dans la conversation.
Avec quel modèle IA répond-il ?
Il n’est lié à aucun fournisseur. Les appels passent par une passerelle LiteLLM propre à `api.megapromoting.com/v1`, qui accepte le format OpenAI pour tous les fournisseurs en arrière-plan ; le modèle est choisi par assistant, et pour les modèles de type raisonnement la plateforme adapte elle-même le format de la requête. Pour les embeddings, elle utilise `text-embedding-3-small`.
Que se passe-t-il si un client envoie le même message deux fois, ou écrit en rafale ?
Les doublons sont filtrés sur l’identifiant du message, avec 120 secondes de mémoire — le webhook Meta renvoie d’ailleurs. Les messages envoyés l’un après l’autre sont regroupés dans un tampon de 15 secondes et reçoivent une seule réponse, pour tout ce que l’humain a écrit, pas une par une.
Exemple illustratif
Une demande de prix qui part d’Instagram et aboutit à une personne
Un scénario d’utilisation, sans données client ni résultats commerciaux attribués.
Situation initiale
Quelqu’un écrit en DM sur Instagram trois messages d’affilée : « bonjour », « avez-vous le modèle X ? », « combien ça coûte ? ».
Comment ça fonctionne
Le webhook entre, les doublons sont filtrés selon l’identifiant du message, et les trois lignes sont agrégées dans le tampon de 15 secondes pour devenir une seule question. L’assistant cherche dans les sources connectées : si le produit est dans le catalogue extrait, il répond avec le prix et peut joindre la source. Si le produit manque ou a un faible score de confiance, il n’improvise pas.
Rezultatul
Soit une réponse avec le prix et la source, soit le fil passe à l’état `human` et le responsable reçoit la discussion avec tout le contexte. L’état SLA du fil indique si la prise en charge a été effectuée à temps.
Ce este necesar:Pagina de Instagram conectată cu token valid și monitorizat, sursele de cunoștințe încărcate, catalogul verificat pe metoda de extragere, și o persoană desemnată pentru firele predate.
Possibilités de collaboration
aichat, dans le contexte de votre organisation.
Accès à des informations approuvées
Assistants pour les questions récurrentes, avec des sources contrôlées, des limites explicites et le transfert des situations sensibles à un responsable.
Entreprises privées
Nous définissons un pilote autour d’un processus réel : utilisateurs, données, intégrations, coûts et critères d’acceptation. L’extension suit après l’évaluation du résultat.
Institutions et entreprises publiques
Nous établissons les exigences d’accessibilité, d’hébergement, de protection des données et d’interopérabilité. Toute connexion avec des services AGE ou STISC nécessite la validation de l’éligibilité, de l’accès et des approbations.
Ce sont des scénarios d’adaptation, non des déclarations sur des contrats ou partenariats existants. Les fonctions proposées sont confirmées dans le périmètre de travail du projet.
Discuter d'un piloteFaisant partie d’un écosystème.
Agents vocaux IA
Kallina
Nous construisons des agents qui prennent et passent des appels, utilisent les informations de l'entreprise et travaillent avec vos systèmes.
PlatformăAPI pour modèles IA
LongDay
Accès API à des modèles IA par une interface commune.
PlatformăFormulaires conversationnels
Megaforms
Megaforms explore la collecte de réponses par formulaires conversationnels, réponses vocales et transcription comprises.
Développement & démonstrationsQu'est-ce que vous voudriez voir mieux fonctionner ?
Racontez-nous votre processus. Ensemble, nous décidons ce qui vaut la peine d'être construit, ce que nous pouvons connecter et comment nous vérifions le résultat.