Agents conversationnels multilingues

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.

Shift 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.