Qu'est-ce qu'un chatbot GPT et comment en créer un ?

Grâce au LLM ouvert d’OpenAI, vous pouvez créer votre propre chatbot GPT basé sur la technologie d’IA la plus récente au monde.

Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT progressent rapidement chaque année. Cela signifie non seulement qu'ils sont plus puissants, mais aussi qu'il existe de plus en plus de moyens accessibles pour créer votre propre chatbot GPT personnalisé.

Nous avons aidé plus de 750 000 personnes à créer et déployer leur propre chatbot basé sur un LLM. Nous savons donc comment utiliser le moteur GPT pour personnaliser votre propre assistant conversationnel.

Dans cet article, je vais vous expliquer :

• Les bases des chatbots GPT
• L’entraînement du modèle GPT
• Les étapes pour créer votre propre chatbot GPT

Qu’est-ce qu’un chatbot GPT ?

Un chatbot GPT (Generative Pre-trained Transformer) est un agent conversationnel qui utilise un modèle GPT pour interagir avec les utilisateurs.

En général, on pense à ChatGPT quand on parle de chatbots GPT. Mais le moteur GPT d’OpenAI peut alimenter de nombreux types de chatbots : certains sont créés directement sur OpenAI, d’autres sur des plateformes de chatbots qui utilisent le moteur GPT.

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En dehors de ChatGPT, les chatbots GPT sont personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques, que ce soit un assistant d’étude IA, un chatbot de service client, un chatbot de vente, un bot de prise de rendez-vous ou même un chatbot RH.

Ces chatbots GPT peuvent exister sur une page web – comme ChatGPT ou un bot de support client d’entreprise – ou être déployés sur d’autres plateformes ou canaux (comme un chatbot WhatsApp).

Vous pouvez déployer un canal GPT personnalisé sur Telegram, ou même le connecter à des plateformes comme Zendesk ou Salesforce. Il peut utiliser les données de votre entreprise pour informer vos clients ou aider vos employés à prendre des décisions.

Pourquoi créer un chatbot avec GPT ou un autre LLM ?

Aujourd’hui, la plupart des chatbots sont conçus à partir de grands modèles de langage (LLM) existants comme GPT.

Pourquoi ? Ils sont puissants, deviennent plus abordables à chaque nouvelle version, et la technologie est bien trop complexe pour que la plupart des entreprises la développent elles-mêmes.

Donc, si vous avez une tâche conversationnelle numérique, vous finirez probablement par utiliser un chatbot GPT.

Les bots GPT sont puissants

Une étude de la City University de Hong Kong met en avant la puissance des chatbots GPT personnalisés, expliquant qu’en « utilisant des données personnalisées, le chatbot peut fournir aux utilisateurs des informations plus ciblées et adaptées, améliorant ainsi l’expérience globale ».

Cette capacité à fournir des réponses personnalisées et contextuelles fait des chatbots GPT un outil précieux : quand, dans l’histoire, avons-nous pu utiliser une IA avancée pour réserver un vol ou planifier un repas ?

Les bots GPT deviennent plus abordables à chaque version

La plupart de nos utilisateurs (environ… 95 % d’entre eux) choisissent les modèles GPT plutôt que ceux d’autres entreprises. Pourquoi ? Au moment où nous écrivons ces lignes, le modèle 4o offre le meilleur rapport qualité-prix.

Les modèles OpenAI sont donc actuellement les plus abordables pour une expérience IA fiable. Mais dans six mois, qui sait quel modèle sera en tête ?

À quoi sert un chatbot GPT ?

En résumé, vous pouvez utiliser un chatbot GPT pour toute tâche conversationnelle liée à l’IA.

Les cas d’usage les plus courants sont le service client, la vente, le marketing, les bots de réservation et les chatbots internes pour les employés (comme les bots RH ou IT).

Mais si vous utilisez une plateforme de chatbot flexible, vous pouvez créer tout ce que vous imaginez. Un humoriste de poche. Un planificateur personnel. Des chatbots éducatifs ou des bots santé. Tout est possible.

Certains de nos clients ont créé des chatbots immobiliers, des chatbots pour restaurants et même des chatbots pour hôtels qui réservent des chambres et coordonnent le personnel.

Vous pouvez recevoir des mises à jour quotidiennes sur les marchés grâce à un agent crypto. Vous pouvez créer un assistant d’étude IA. Vous pouvez même créer un chatbot GPT pour WhatsApp qui interagit avec vos utilisateurs sur une messagerie. Les possibilités sont infinies.

Comment fonctionnent les chatbots GPT ?

Saisie et prétraitement

Un utilisateur écrit ou dicte un message au chatbot. Le texte est nettoyé et structuré — parfois enrichi du contexte comme l’historique de la conversation ou des métadonnées. Ce prétraitement aide le modèle à comprendre la demande dans le bon contexte.

Traitement par le modèle de langage

Le chatbot envoie l’entrée au moteur GPT (par exemple, GPT-4o).

GPT prédit le mot suivant le plus probable, un par un, jusqu’à former une réponse complète et naturelle. Il s’appuie sur les schémas appris à partir d’énormes volumes de données, donc vous n’avez pas besoin de l’entraîner. Merci au traitement du langage naturel !

Cependant, si vous souhaitez entraîner un chatbot sur des informations spécifiques (comme des historiques clients), une bonne plateforme de création de chatbot vous permettra d’ajouter vos propres supports d’entraînement.

Mémoire de conversation

Pour suivre le fil des échanges, les chatbots utilisent des fenêtres de contexte ou des fonctions de mémoire.

Le modèle ne se souvient pas des conversations précédentes tout seul, donc les développeurs lui fournissent à chaque fois l’historique pertinent. Cela lui permet de répondre comme s’il « se souvenait » de ce qui a été dit.

Si c’est un aspect important pour votre chatbot, renseignez-vous sur les capacités de mémoire de la plateforme — beaucoup ne le proposent pas ! Des plateformes comme Botpress ou des frameworks comme LangChain offrent cette fonctionnalité.

Logique métier et intégrations

La plupart des chatbots GPT ne sont pas de simples « GPT bruts ». Ils sont connectés à des outils, bases de données ou API.

Cela signifie que si vous demandez le statut de votre commande, le chatbot utilise GPT pour comprendre la demande, interroge ensuite le système de commandes de l’entreprise, puis génère une réponse naturelle avec les données récupérées.

Post-traitement et garde-fous

Avant que le message n’arrive à l’utilisateur, les développeurs peuvent ajouter des règles, des filtres ou du formatage. C’est ici qu’interviennent les ajustements de ton, les contrôles de sécurité des contenus ou les politiques spécifiques à l’entreprise. Ces garde-fous garantissent que le chatbot répond conformément à la marque et aux exigences de conformité.

Sortie vers l’utilisateur

Enfin, le chatbot délivre la réponse générée via le canal choisi : widget web, application de messagerie ou assistant vocal. Le cycle recommence avec le prochain message utilisateur.

Comment créer un chatbot GPT en 5 étapes

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Si vous souhaitez créer votre propre chatbot GPT, soufflez un peu. Le plus difficile a déjà été fait par les experts. Aujourd’hui, tout le monde peut personnaliser le puissant moteur GPT pour ses propres besoins.

Il existe deux grandes façons de créer votre chatbot GPT : créer un GPT personnalisé sur OpenAI, ou créer un chatbot GPT personnalisé sur une plateforme tierce. Pas d’inquiétude, il existe de nombreuses options gratuites.

Étape 1 : Définir votre périmètre

Décidez à quoi servira votre chatbot. Il s'agira peut-être d'un bot personnel pour suivre vos dépenses alimentaires et vous aider à planifier vos repas. Ou bien votre entreprise cherche un agent IA pour orchestrer le service client et la gestion de l'information.

Votre périmètre doit inclure pour qui vous créez le chatbot – vous-même, vos clients, vos employés, vos utilisateurs, ou toute personne sur internet – et quelles fonctionnalités il devra avoir pour atteindre ses objectifs.

Par exemple, si vous souhaitez un chatbot pour l’immobilier ou un hôtel, choisissez une plateforme qui propose une intégration native avec Facebook Messenger, Telegram ou WhatsApp, afin de communiquer directement avec votre public.

Une fois votre audience et les fonctionnalités nécessaires définies, vous pouvez choisir une plateforme qui les prend en charge.

Étape 2 : Choisir votre plateforme

Quel que soit le type de chatbot que vous souhaitez créer, il existe une plateforme qui répond à vos besoins.

Par exemple, si vous voulez créer un bot sans écrire une seule ligne de code, il existe des solutions no-code.

Si vous souhaitez un chatbot très personnalisé, connecté à vos systèmes et processus sur mesure, privilégiez une plateforme très extensible qui permet de tout imaginer.

Si vous voulez créer un bot GPT pour WhatsApp ou un chatbot Slack, il vous faudra une plateforme avec une intégration native.

Si vous cherchez de l’inspiration, consultez notre liste des 9 meilleures plateformes de chatbot.

Étape 3 : Rassembler vos données

Si vous souhaitez faire du prompting avancé ou du fine-tuning, il vous faudra constituer le jeu de données qui alimentera votre chatbot.

Par exemple, pour soulager votre équipe support en créant un bot qui imite ses techniques, vous pouvez collecter des transcriptions d’appels clients réussis.

Étape 4 : Personnaliser et intégrer

La partie la plus passionnante ? Construire réellement votre chatbot GPT.

Votre plateforme de chatbot vous permettra de personnaliser les actions de votre bot, le ton ou la personnalité qu’il adopte, et les différents scénarios de conversation.

Vous pouvez même demander à votre chatbot d’accomplir une tâche précise, et il pourra la réaliser de façon autonome.

Vous devrez aussi connecter votre chatbot aux sources d’information nécessaires. Par exemple, s’il doit expliquer vos produits, il doit être relié à votre site web et à votre catalogue.

Étape 5 : Déployer et tester

Où souhaitez-vous que votre chatbot GPT soit accessible ?

Vous voudrez probablement le déployer sur un site web, mais il peut aussi être utile de le proposer sur d’autres canaux. Selon son objectif, vous pouvez l’installer sur la messagerie préférée de vos clients, ou sur les plateformes les plus utilisées par vos employés.

Une fois votre chatbot créé, vous ou votre équipe devrez le tester dans différentes situations et l’améliorer au fil du temps.

Comment entraîner un modèle GPT ?

Si vous souhaitez créer votre propre chatbot GPT, il est utile de comprendre comment le modèle GPT a été conçu.

Un modèle GPT naît d’un pré-entraînement, puis peut être spécialisé par fine-tuning. Cependant, il est aussi possible de créer un chatbot GPT personnalisé sans fine-tuning, ce qui est un processus lourd et coûteux.

Pré-entraînement

Le pré-entraînement est un processus long et coûteux qui, pour l’instant, n’est accessible qu’aux grandes entreprises disposant de moyens importants. Si vous créez votre propre chatbot GPT, vous ne réaliserez pas cette étape.

Le pré-entraînement consiste à entraîner le modèle à prédire le mot suivant dans une phrase naturelle. Après avoir été exposé à un grand volume de textes, le modèle apprend à anticiper les mots qui suivent dans une phrase.

L’équipe commence par rassembler un jeu de données massif. Le modèle apprend ensuite à découper ces textes en mots ou sous-mots, appelés tokens.

C’est là que le « T » de GPT intervient : ce traitement du texte est effectué par une architecture de réseau de neurones appelée « transformer ».

À la fin du pré-entraînement, le modèle comprend globalement le langage, mais n’est pas encore spécialisé dans un domaine particulier.

Ajustement (fine-tuning)

Si vous disposez d’un vaste jeu de données, l’ajustement peut être envisagé.

L’ajustement consiste à entraîner un modèle sur un jeu de données spécifique afin qu’il devienne spécialiste d’une fonction particulière.

Par exemple, vous pouvez l’entraîner sur :

• Des textes médicaux, pour améliorer le diagnostic de cas complexes
• Des textes juridiques, pour rédiger des documents adaptés à une juridiction donnée
• Des scripts de service client, pour qu’il connaisse les problèmes fréquents de vos clients

Après l’ajustement, votre chatbot GPT bénéficie des capacités linguistiques acquises lors du pré-entraînement, mais il est aussi spécialisé pour votre cas d’usage.

Cependant, l’ajustement n’est pas nécessaire pour la plupart des projets de chatbots GPT. Il n’est pas indispensable si vous souhaitez simplement personnaliser un chatbot.

En réalité, l’ajustement n’est pertinent que si vous disposez d’un très grand jeu de données pertinentes (comme les transcriptions d’appels d’un grand service client). Si votre jeu de données est trop limité, l’investissement en temps et en argent n’en vaut pas la peine.

Heureusement, des techniques avancées de prompt et la RAG (génération augmentée par récupération) suffisent presque toujours pour personnaliser un chatbot GPT – même pour un déploiement à grande échelle.

Quelles alternatives à l’entraînement d’un chatbot GPT ?

Si le processus d’entraînement vous semble complexe, bonne nouvelle : vous n’en aurez probablement pas besoin.

Le fine-tuning d’un chatbot GPT est utile pour les besoins spécifiques des grandes entreprises – et disponible pour nos clients Enterprise – mais la plupart des entreprises et créateurs de chatbots peuvent obtenir les résultats souhaités sans passer par ce processus coûteux.

Si vous souhaitez entraîner votre propre GPT chatbot pour :

• Parler avec la voix de votre marque 
• Allier empathie et efficacité
• Détecter correctement un problème spécifique rencontré par vos clients
• Diffuser des informations précises sur votre marque

Alors il n’est pas nécessaire de passer par le fine-tuning. Les plateformes de création de chatbots permettent un prompting avancé qui adapte votre bot à vos besoins exacts.

Prompting avancé

Les meilleures plateformes de chatbot offrent des possibilités de prompting avancé lors de la création de votre chatbot GPT.

Différents types de prompting avancé vous permettent d’indiquer à votre bot comment réagir dans certains scénarios. Si vous voulez qu’il mette en avant un produit plutôt qu’un autre, ou qu’il diffuse des informations fiables sur l’histoire romaine, vous pouvez le configurer dès la phase de création.

Certains créateurs utilisent le chaining de prompts IA ou le prompting en chaîne de raisonnement, deux stratégies qui améliorent la logique et l’explicabilité du modèle.

RAG

La génération augmentée par récupération (RAG) est une méthode qui permet à votre chatbot d’aller chercher des informations dans une source précise – généralement vos tableaux internes, documents ou sites web – et de générer une réponse basée sur ces données.

Si vous craignez que votre chatbot GPT recommande un concurrent ou propose de fausses offres, le RAG permet de limiter ses réponses à un jeu de données précis. La plupart des entreprises qui utilisent un chatbot GPT s’appuient sur le RAG pour sécuriser les réponses.

« L’hallucination de l’IA est très facile à résoudre », a déclaré Jensen Huang, PDG de Nvidia, précisant que le RAG transforme l’IA en « assistant de recherche qui résume pour vous ».

Donc, si vous n’avez ni le temps ni les ressources pour faire du fine-tuning, pas de panique. Il n’est pas nécessaire de fine-tuner un chatbot pour créer un GPT personnalisé et conforme à votre marque.

Quelle est la différence entre un modèle entraîné sur mesure et un modèle entraîné à la volée ?

En résumé : les GPT personnalisés sont adaptés avec des données spécifiques à l’entreprise pour une meilleure précision, tandis que les GPT entraînés de manière ad hoc s’appuient sur des ensembles de données génériques pour des réponses plus larges mais moins spécialisées.

GPT personnalisés

Les GPT personnalisés sont créés en les entraînant sur des ensembles de données spécifiques.

Ces ensembles incluent des questions et réponses pertinentes de clients, liées à l’activité pour laquelle ils sont utilisés. Cette approche permet aux entreprises de garantir que leur chatbot propose des solutions précises et adaptées à leurs besoins.

GPT entraînés de manière ad hoc

Les GPT entraînés de manière ad hoc utilisent des ensembles de données existants conçus pour un usage général. Ils nécessitent moins de personnalisation que les GPT personnalisés, mais leur précision peut être légèrement inférieure à celle de ces derniers.

Cependant, avec une technologie d’IA adaptée comme le NLP, ces bots deviennent des outils puissants capables de générer des réponses pertinentes même lors de conversations complexes.

Créer un chatbot GPT personnalisé

Associer la puissance du moteur GPT à la flexibilité d’une plateforme de chatbot vous permet d’exploiter la technologie IA la plus récente pour les cas d’usage spécifiques à votre organisation.

Botpress propose un studio en glisser-déposer pour créer des chatbots GPT personnalisés pour tous les usages. Nous vous permettons de mettre l’IA à votre service, quelle que soit la façon dont vous souhaitez la déployer.

Nous proposons une plateforme d’apprentissage complète, Botpress Academy, ainsi qu’une chaîne YouTube détaillée. Notre serveur Discord réunit plus de 20 000 créateurs de bots, pour que vous puissiez toujours obtenir l’aide dont vous avez besoin.

Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.

Ou contactez notre équipe commerciale pour en savoir plus.

FAQ

Le GPT est-il exclusif à OpenAI ?

Le nom GPT est propre à OpenAI, même si le droit d’auteur leur a été refusé. Mais la méthode pour créer un GPT peut être utilisée par toute personne disposant des ressources nécessaires. En général, quand on parle de « bot GPT », on fait référence à un chatbot alimenté par un LLM utilisant un modèle GPT.

Dois-je procéder à un fine-tuning de mon chatbot ?

Sauf si vous êtes une grande entreprise, il n’est probablement pas nécessaire d’affiner votre chatbot. Des méthodes comme le prompt avancé et le RAG suffisent à la plupart des sociétés souhaitant créer un chatbot sur mesure.

Comment personnaliser un chatbot GPT ?

Les moyens les plus simples de personnaliser un bot GPT sont le prompt avancé ou l’utilisation du RAG (génération augmentée par récupération). Ces méthodes vous permettent de définir le comportement de votre bot et la source de ses connaissances. Elles sont généralement suffisantes pour concevoir un chatbot personnalisé et performant.

Est-ce difficile de créer un chatbot GPT ?

Créer un chatbot alimenté par GPT n’est pas forcément compliqué, surtout avec l’essor des plateformes low-code. Il est même possible de concevoir un bot GPT sans écrire de code, grâce à des plateformes de création de bots en glisser-déposer comme Botpress.