Bostik – Chatbot Factory - Eurelis (original) (raw)

Industrialiser la relation client grâce à une usine à chatbots intelligente

Contexte et enjeux

Acteur international majeur des solutions de collage et d’étanchéité, Bostik souhaitait renforcer la qualité et la réactivité de son support client digital.
Avec des gammes de produits très diversifiées et des marchés multiples (grand public, professionnels, industriels), la marque faisait face à un double défi : répondre efficacement aux demandes récurrentes tout en garantissant une cohérence d’expérience à l’échelle mondiale.

L’ambition était de concevoir une “Chatbot Factory”, une véritable usine à chatbots permettant de déployer rapidement et à grande échelle des assistants conversationnels spécifiques à chaque marque, langue ou pays — tout en mutualisant la base technologique et les outils d’apprentissage.

Notre accompagnement

Eurelis a accompagné Bostik tout au long du projet, depuis la définition du concept jusqu’à la mise en production multi-marchés, dans une approche mêlant innovation technologique, data intelligence et industrialisation.

Une démarche complète et collaborative

• Co-élaboration du concept avec les équipes Bostik
• Analyse des corpus de contenus (fiches produits, FAQs, supports techniques)
• Définition des axes de réponse adaptés aux cibles BtoC et BtoB
• Structuration de la stratégie de prompting pour encadrer les comportements des chatbots
• Évaluation et sélection des modèles de génération et d’embeddings
• Implémentation de la solution et orchestration du workflow ReAct
• Pilotage de l’apprentissage et supervision des performances
• Hébergement Cloud et déploiement progressif sur les différents marchés

L’approche technique

L’architecture repose sur une conception modulaire, performante et scalable, pensée pour faciliter le déploiement international tout en garantissant la cohérence technologique.
Le backend Python (Flask) gère la logique métier et les interactions avec les modèles d’IA, tandis que LlamaIndex structure les données et orchestre les appels aux modèles selon le workflow ReAct.
Les contenus métiers sont vectorisés via les embeddings OpenAI, puis stockés dans une base vectorielle MongoDB, assurant une recherche sémantique rapide et pertinente.
Le modèle GPT d’OpenAI génère des réponses contextualisées, adaptées à chaque marché et typologie d’utilisateur.

Le frontend React a été choisi pour sa flexibilité et son indépendance technologique : il peut être intégré sur les différents sites web du groupe, quelle que soit la stack technique sous-jacente, sans dépendance forte avec le CMS ou le framework existant.
Enfin, l’ensemble de la solution est hébergé sur AWS Cloud, garantissant une infrastructure élastique, sécurisée et adaptée à une montée en charge internationale.

Cette approche assure à Bostik une usine à chatbots évolutive, capable d’intégrer de nouveaux marchés, langues ou gammes de produits en toute autonomie.

Les résultats

• Mise en ligne d’un prototype fonctionnel en quelques semaines, validant la valeur métier du dispositif.
• Déploiement progressif sur plusieurs marques et marchés avec adaptation locale des connaissances.
• Réduction du temps de mise à disposition d’un nouveau chatbot de plusieurs mois à quelques jours.
• Amélioration mesurable de la qualité des réponses et du taux de satisfaction client.
• Centralisation de la gouvernance et mutualisation des apprentissages.

Les bénéfices pour Bostik

• Industrialisation du déploiement : création rapide d’instances spécifiques à chaque marché.
• Expérience client homogène : cohérence de ton et de qualité des réponses à l’échelle mondiale.
• Autonomie accrue : capacité des équipes locales à enrichir leurs bases de connaissances.
• Réduction des coûts de maintenance grâce à une plateforme unifiée et évolutive.
• Innovation continue : supervision du comportement des chatbots et optimisation du prompting en temps réel.

Les moyens

Expertises mobilisées

• Conseil en innovation et stratégie conversationnelle
• Architecture logicielle et intégration IA
• Ingénierie de prompt et modélisation sémantique
• UX/UI et intégration front-end
• Pilotage de projet agile et déploiement multi-pays

Technologies utilisées

• Backend : Python / Flask
• Framework IA : LlamaIndex
• Workflow raisonné : ReAct
• Embeddings : OpenAI text-embedding
• LLM : OpenAI GPT
• Base vectorielle : MongoDB
• Frontend : React (intégration agnostique à la stack du site)
• Infrastructure : AWS Cloud