Cas d'usage
Construisez des assistants IA avec l'ingénierie assistée par IA
Livrez un assistant qui répond depuis vos données, respecte vos permissions et escalade vers un humain. Construit comme une vraie application, pas comme un chatbot de démo.
Ciao est une plateforme d'ingénierie assistée par IA pour construire des assistants IA. Des interfaces de chat et de tâches ancrées dans votre propre contenu. Comme de vraies applications React, TypeScript et Supabase. Contrairement aux générateurs de chatbots autonomes, les assistants Ciao tournent dans des apps gouvernées : récupération sensible aux permissions, historique de conversation dans votre base de données, escalade humaine, une échelle de modèles multi-fournisseurs avec repli, inférence à rétention zéro, et des options own-LLM pour les environnements réglementés.
Publié 2026-07-03 · Dernière mise à jour 2026-07-03
Du chatbot de démo à l'assistant de production
Un assistant IA est une interface de chat ou de tâches qui répond aux questions et prépare du travail à partir des données de votre organisation : un assistant support qui résout la moitié facile de la file, un assistant politiques internes qui connaît les règles de déplacement, un assistant commercial qui répond aux questionnaires de sécurité depuis votre propre documentation. Faire fonctionner une démo prend un après-midi. La distance entre cette démo et quelque chose que vous mettriez devant des clients est le vrai projet.
Cette distance est faite d'exigences ingrates : l'assistant ne doit voir que ce que l'utilisateur connecté a le droit de voir ; les réponses doivent être ancrées dans du contenu actuel et approuvé et montrer leurs sources ; les conversations doivent être stockées dans vos systèmes, pas chez un fournisseur ; il faut une passation propre vers un humain ; et quelqu'un doit surveiller l'usage, le coût et la qualité des réponses après le lancement.
Ciao construit l'assistant comme une partie d'une vraie application, si bien que ces exigences sont des fonctionnalités applicatives, construites, testées et gouvernées comme tout le reste, plutôt que des ajouts de dernière minute boulonnés sur un widget de chat.
Ce qu'un assistant de production exige réellement
- Accès aux modèles avec repli. Une échelle de modèles multi-fournisseurs pour qu'une panne ou un changement de prix chez un fournisseur soit un détail de configuration, pas un incident.
- Récupération ancrée avec citations. Des réponses tirées de votre contenu approuvé, docs d'aide, politiques, tickets, avec les sources affichées, pour que les utilisateurs puissent vérifier.
- Récupération sensible aux permissions. L'assistant ne récupère que ce que l'utilisateur connecté peut voir. Un employé qui pose une question sur les salaires obtient la politique, pas la table de paie.
- Historique de conversation dans votre base. Des transcriptions stockées dans votre back-end Supabase pour la revue qualité, le contexte d'escalade et le contrôle de la rétention.
- Escalade humaine. Une passation définie, vers un ticket, une file ou une personne en direct, avec la conversation jointe, pour les questions auxquelles il ne peut ou ne doit pas répondre.
- Des limites de réponse. Sujets délimités, comportement de refus et règles de mise en forme, versionnés dans du code où ils peuvent être revus et testés.
- Capture du feedback. Notes et corrections sur les réponses, alimentant une boucle de revue qui améliore le contenu et les prompts.
- Analytique d'usage et de coût. Qui demande quoi, ce que ça coûte, où l'assistant échoue. Visible dès le lancement, pas reconstruit après coup.
Comment se déroule la construction d'un assistant sur Ciao
1. Définissez la mission et ses limites
Ce que l'assistant répond, ce qu'il refuse, et où il passe la main. Les assistants étroits qui font bien une chose battent les assistants larges qui devinent.
2. Connectez le contenu
Docs d'aide, politiques, données produit et historique de tickets câblés comme sources de récupération, avec des permissions mappées sur vos rôles.
3. Construisez l'interface
Une surface de chat dans votre portail, votre produit ou votre outil interne. De vrais composants React, stylés à votre marque.
4. Câblez l'escalade et l'historique
Les passations créent des tickets avec le contexte de la transcription ; les conversations persistent dans votre base selon vos règles de rétention.
5. Testez au-delà du chemin idéal
QA rejoue des conversations scriptées, y compris les frontières de permissions et les cas de refus, avant chaque publication.
6. Gouvernez la surface IA
Les modèles de prompts, le périmètre de récupération et la configuration des modèles sont du code ; Guardrails enregistre la revue quand ils changent.
7. Lancez, observez, resserrez
Le feedback et l'analytique d'usage montrent où les réponses échouent ; les correctifs sont livrés via la même boucle gouvernée.
Checklist sécurité et gouvernance
- ✓ Inférence sous contrats de modèles à rétention zéro
- ✓ Le code et le contenu client ne sont jamais utilisés pour entraîner les modèles
- ✓ Récupération sensible aux permissions limitée à l'utilisateur connecté
- ✓ Options own-LLM pour les environnements réglementés
- ✓ Données de conversation stockées dans votre propre back-end, selon vos règles de rétention
- ✓ Changements de prompts et de récupération revus via Guardrails avant fusion
- ✓ Rejeux QA couvrant les cas de refus et de frontière de permissions
- ✓ Piste d'audit en ajout seul sur les prompts, fusions, déploiements et actions d'administration
Variantes d'assistants que les équipes construisent
Assistant de support client
Répond depuis les docs d'aide et le contexte du compte, absorbe la moitié routinière de la file, escalade le reste avec les transcriptions.
Assistant de politiques internes
Réponses sur les déplacements, les notes de frais, l'IT et les politiques RH avec citations du document source. Moins de sollicitations pour les RH.
Assistant d'aide à la vente
Répond aux questionnaires de sécurité et aux questions produit depuis la documentation approuvée, en préparant des réponses que les commerciaux vérifient.
Assistant d'admission de documents
Lit les documents soumis, extrait des champs structurés et signale les manques pour revue humaine.
Assistant d'intégration
Guide les nouvelles recrues ou les nouveaux clients dans la configuration, en répondant depuis vos propres guides et en vérifiant l'avancement.
Assistant de Q&R sur les données
Des questions en langage courant sur des jeux de données définis, avec la requête exécutée affichée à côté du résultat.
Exigences d'un assistant, couvertes
| Exigence | Comment Ciao y répond |
|---|---|
| Risque de dépendance aux modèles | Échelle de modèles multi-fournisseurs avec repli |
| Protection des données | Inférence à rétention zéro ; le contenu n'est jamais utilisé pour l'entraînement |
| Les bonnes réponses au bon utilisateur | Récupération sensible aux permissions liée à vos rôles |
| Environnements réglementés | Options own-LLM ; déploiement en VPC privé et sur site |
| Gestion des mauvaises réponses | Citations ancrées, sujets délimités, chemins d'escalade humaine |
| Contrôle des changements de prompts | Configuration des prompts et de la récupération versionnée et revue via Guardrails |
| Qualité après lancement | Capture du feedback et analytique d'usage intégrées à l'app |
Questions fréquentes
Quels modèles les assistants Ciao utilisent-ils ?
Ciao exploite une échelle de modèles multi-fournisseurs avec repli, ce qui réduit la dépendance à un fournisseur de modèle unique. Les entreprises peuvent aussi apporter leurs propres modèles. Voir les options own-LLM pour les configurations réglementées.
Nos données seront-elles utilisées pour entraîner des modèles ?
Non. Le code client n'est pas utilisé pour entraîner les modèles, et l'inférence s'exécute sous des contrats de modèles à rétention zéro. L'historique de conversation vit dans votre propre back-end selon vos règles de rétention.
Comment gérez-vous les mauvaises réponses ?
Par conception, pas par promesses : les réponses sont ancrées dans votre contenu approuvé avec citations, le périmètre de l'assistant est limité à des sujets définis, les cas de refus sont testés dans les rejeux QA, et tout ce qui est incertain escalade vers un humain avec la transcription jointe. La capture du feedback vous montre ensuite où les réponses échouent, pour que le contenu et les prompts s'améliorent.
L'assistant peut-il respecter nos permissions existantes ?
Oui. La récupération est limitée à ce que l'utilisateur connecté peut voir, avec le même modèle de rôles que le reste de l'application, et les sondes de contrôle d'accès testent ces frontières sur l'application en direct.
Peut-on intégrer l'assistant dans notre produit existant ?
Oui. L'assistant est du React et TypeScript standard, intégrable dans votre produit ou portail, et les images de bac à sable personnalisées permettent au travail d'intégration environnant de se faire sur des back-ends Rails, Java, Go, Python et Node.
Combien coûte un assistant de production ?
Prototypez en libre-service avec des crédits. Les assistants orientés client avec gouvernance, escalade et analytique sont des programmes de production. Ceux-ci démarrent à 10 000 USD par an, et les ventes peuvent cadrer les coûts d'usage des modèles avec vous.
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