L’IA au service de la relation client : le cas Kerlog

Comment améliorer la réactivité et la qualité de l’information apportée aux utilisateurs d’une plateforme numérique, tout en réduisant la charge humaine de traitement ? C’est le défi relevé par Kerlog, une entreprise innovante dans le secteur du transport, en collaboration avec ETIC INSA Technologies, la Junior-Entreprise de l’INSA Lyon.

À travers trois phases d’étude, un projet ambitieux a été mené : créer un chatbot intelligent s’appuyant sur les contenus internes de Kerlog (manuels, vidéos) pour répondre de manière fiable aux questions de ses clients.

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Contexte : automatiser l’accès à l’information technique

Kerlog dispose d’une plateforme logicielle destinée à ses clients professionnels, accompagnée de nombreux supports (manuels techniques, vidéos explicatives, notices). Jusqu’alors, les réponses aux questions fréquentes étaient traitées manuellement par les équipes internes, entraînant des délais et une charge opérationnelle croissante.

L’objectif du projet : développer un assistant conversationnel intelligent, capable de fournir des réponses précises issues des documents techniques, tout en alertant les équipes internes lorsque l’information était absente ou incertaine.

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Une étude structurée en trois phases

Le projet a été découpé en trois étapes complémentaires, chacune donnant lieu à un bon de commande spécifique.

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Phase 1 — Analyse des vidéos : extraire l’information vocale et visuelle

La première étape a consisté à tester la capacité d’un modèle d’IA à extraire automatiquement des informations depuis des vidéos techniques.

Cinq scénarios types ont été définis : chaque test comportait une question, une vidéo de référence, et une réponse attendue.

Les actions clés :

• Extraction du contenu vocal des vidéos via transcription automatique.
• Analyse des images clés des vidéos.
• Expérimentation de modèles multimodaux combinant audio et image.
• Synthèse des résultats dans un rapport de faisabilité.

Résultat : le POC a montré qu’une partie significative des réponses pouvait être obtenue uniquement à partir du contenu vidéo, à condition d’une structuration préalable.

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Phase 2 — Analyse des manuels : intégrer du texte et des images

La deuxième phase visait à valider l’utilisation de l’IA pour extraire des informations depuis des documents PDF, mêlant texte et schémas.

Les tests ont été conçus pour évaluer :

• L’extraction de texte à grande échelle malgré les limites de tokens des LLM.
• La compréhension des images techniques.
• L’exploitation combinée texte + image via des modèles multimodaux.

Un ensemble de scripts Python a été développé pour mener les tests, et un rapport final a confirmé la faisabilité technique d’un chatbot s’appuyant sur ces ressources.

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Phase 3 — Développement du chatbot et de son interface d’administration

Après validation des deux POC, une troisième phase a permis de développer un chatbot pleinement fonctionnel, intégré à la plateforme de Kerlog.

Les fonctionnalités clés :

• Interface utilisateur pour poser des questions.
• Intégration d’un modèle de langage connecté aux bases de données issues des vidéos et manuels.
• Système d’ingestion continue de nouveaux documents.
• Interface d’administration permettant :
  • de visualiser les questions sans réponse,
  • d’ajouter manuellement des réponses,
  • de faire apprendre le modèle à partir de ces apports humains.

Le tout a été conteneurisé via Docker, documenté, et déployé dans une infrastructure sécurisée.

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Une IA fiable, maîtrisée et évolutive

Le système développé présente trois avantages majeurs :

• Fiabilité : le chatbot ne répond que lorsqu’il dispose d’une information vérifiée ; sinon, il redirige vers un administrateur.
• Apprentissage continu : les réponses manuelles sont intégrées dans la base de connaissances du chatbot.
• Autonomie : l’infrastructure peut être maintenue en interne grâce à une documentation complète, livrée avec l’étude.

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