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Agents conversationnels multilingues

Un service client qui répond en français, en arabe dialectal et en wolof, avec des réponses fondées sur vos documents.

68%
Requêtes résolues sans humain
-80%
Réduction du temps de réponse
+22 pts
Satisfaction client (CSAT)
>95%
Réponses ancrées et sourcées

Le défi

Les centres de contact d'Afrique de l'Ouest font face à une diversité linguistique unique : français, arabe standard, arabe dialectal (hassaniya), wolof, souvent mêlés dans une même conversation. Les chatbots génériques, entraînés sur l'anglais, échouent sur ces langues et frustrent les clients avec des réponses hors sujet.

À cela s'ajoute le risque des grands modèles de langue laissés seuls : ils « hallucinent » des réponses plausibles mais fausses, inacceptables quand il s'agit de conditions tarifaires, de démarches réglementaires ou de conseils financiers. Le défi est d'offrir un service naturel, multilingue et fiable, ancré dans la connaissance réelle de l'entreprise.

Notre approche

ADST conçoit des assistants conversationnels fondés sur une architecture RAG (génération augmentée par récupération). Plutôt que de laisser le modèle inventer, nous connectons le grand modèle de langue à votre base documentaire : FAQ, contrats, procédures, catalogue. Chaque réponse est générée à partir des passages réellement pertinents, avec citation des sources.

Le socle linguistique est adapté au contexte local : détection de langue, compréhension du français, de l'arabe (standard et dialectal) et du wolof, y compris le code-switching et les transcriptions phonétiques. Les intentions sont reconnues même dans un langage familier ou approximatif.

L'assistant gère les tâches courantes de bout en bout — consultation de solde, suivi de commande, réclamation, prise de rendez-vous — et transfère intelligemment vers un agent humain avec tout le contexte lorsque la situation l'exige. Des garde-fous encadrent les réponses sensibles, et chaque conversation alimente l'amélioration continue.

Architecture

  • Récupération : base vectorielle, embeddings multilingues, recherche hybride sémantique/lexicale
  • Génération : LLM avec RAG, citation des sources, garde-fous anti-hallucination
  • Compréhension : détection de langue, NLU FR/AR/dialectal/wolof, gestion du code-switching
  • Intégration : connecteurs WhatsApp/web/voix, escalade vers agent humain, journalisation
Modèles utilisés
Grand modèle de langue (LLM génératif)Embeddings multilingues (récupération sémantique)Classification d'intentions (NLU)Reconnaissance vocale (ASR multilingue)Reconnaissance d'entités nommées (NER)
Données requises
Base documentaire (FAQ, procédures, contrats, catalogue)Historique de conversations et transcriptions d'appelsLexiques et corpus arabe dialectal / wolofRéférentiel d'intentions et de réponses métierJournaux de tickets du service client
Retour sur investissement

Une entreprise de télécom automatise deux tiers de ses demandes entrantes et réduit fortement son coût par contact tout en améliorant la satisfaction.

Secteurs concernés
TélécomBanqueServices publics
Services associés
Intelligence ArtificielleConseil IAData & Analytics

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