Sur un stand, un robot humanoïde peut dépasser la démonstration spectaculaire pour expliquer une offre, détailler un procédé ou orienter un visiteur. Connecté à une documentation validée, il transforme l’expertise métier en échanges accessibles, avec une exigence centrale : répondre juste, sans divulguer d’informations confidentielles.
En bref : le LLM formule les réponses ; le RAG recherche les informations utiles ; l’intégration vocale rend l’échange possible. La réussite repose sur des sources fiables, une écoute adaptée au bruit et un relais humain disponible.
L’animation robot événementiel attire les regards, mais l’attention retombe lorsque les réponses restent génériques. Un visiteur professionnel attend des précisions sur son besoin, pas seulement une conversation divertissante.
L’intelligence artificielle générative permet d’adapter les explications à ses questions. Reste à relier cette aisance verbale aux connaissances réelles de l’organisation, puis à sécuriser toute la chaîne technique.
LLM et RAG : relier le robot aux connaissances métier
Un Grand modèle de langage (LLM) produit du texte, mais ne connaît pas spontanément les procédures internes. La Génération augmentée par récupération (RAG) ajoute une recherche documentaire avant la formulation de chaque réponse.
La Base de connaissances d’entreprise rassemble fiches produits, notices et questions fréquentes autorisées. Ces contenus sont découpés en passages, convertis en représentations numériques, puis indexés ; une recherche hybride associe proximité de sens et mots-clés pour retrouver aussi les références exactes.
Sur le stand, une question sur la compatibilité d’un équipement déclenche ainsi la consultation de sa notice. L’Expertise métier devient consultable sans réentraîner systématiquement le modèle ; les mises à jour doivent toutefois être répercutées dans l’index.
Contrairement au fine-tuning, qui ajuste notamment le comportement du modèle, cette approche apporte du contexte au moment de l’échange. Elle facilite la traçabilité, sans supprimer toutes les erreurs.
Intégration robotique : rendre le dialogue fluide en événement
L’Intégration robotique relie microphones, reconnaissance vocale, recherche documentaire, génération et synthèse vocale. Le Dialogue conversationnel dépend autant de cette coordination que de l’acoustique : une référence mal entendue peut conduire à chercher le mauvais produit.
Pour le même visiteur, l’Assistant virtuel doit confirmer une désignation ambiguë avant d’expliquer la compatibilité. Des réponses courtes, une possibilité d’interruption et l’affichage des sources sur écran rendent l’échange plus confortable.
Un test en conditions réelles vérifie bruit, réseau et délai de réponse ; un scénario de secours oriente vers un conseiller si la connexion échoue.
Sécuriser les réponses et mesurer la transmission des savoir-faire
La Transmission des savoir-faire exige un corpus approuvé pour le public visé. Les droits d’accès, la protection des échanges et une conservation limitée des données évitent d’exposer des informations réservées.
Avant ouverture, des questions représentatives permettent d’évaluer pertinence documentaire, fidélité aux sources et latence. Si aucune preuve suffisante n’est retrouvée, le robot doit s’abstenir et passer le relais : une réponse vérifiable vaut mieux qu’une improvisation convaincante.
