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Le résumé
Directeur marketing de GoodBarber, Jérôme Granados annonce le lancement de RAG Chatbot, un nouveau module d'IA générative pour les éditeurs d’applications de sa plateforme. Il explique que si les bots font partie de l'avenir des applications, ils n'en sont pas l'unique avenir.
🤖 Qu'est-ce que RAG Chatbot ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technologie de chatbot conçue pour ajouter de la valeur aux applications des clients. Son fonctionnement est le suivant : 📈 Avantages et coûts
Selon Jérôme Granados, cette technologie améliore "le taux d'efficience ou de taux de satisfaction" de l'utilisateur avec l'application, plutôt que directement les taux de conversion.
Bénéfices utilisateur : Pour les applications thématiques (comme un média), l'utilisateur n'a plus besoin de faire une recherche : il pose une question. L'assistant fournit une réponse directe tout en donnant des liens vers les contenus sources dans l'appli, permettant à l'utilisateur d'accéder plus rapidement à l'information.
Coûts : Il y a un coût par requête (estimé à environ un centime) , qui se décompose en coût d'indexation (le moins cher) et, surtout, en coût de recherche et de génération de la réponse. Ce coût varie selon le modèle d'IA utilisé (par exemple, un modèle récent sera plus précis mais plus cher qu'un modèle "mini", plus rapide et sobre).
Réduction des coûts : Les économies viendront principalement des fournisseurs de modèles d'IA qui travaillent à baisser les "coûts d'inférence" (génération de réponse). De son côté, Good Barber applique des optimisations (ex: ne pas indexer deux fois le même contenu ) et s'assure que sa fonctionnalité reste ouverte à différents fournisseurs d'IA pour laisser le choix à l'utilisateur.
💻 Vibe Coding vs No-Code
L'interview se termine sur une comparaison entre le "vibe coding" (générer du code via l'IA) et le "no-code" (plateformes comme GoodBarber).
Directeur marketing de GoodBarber, Jérôme Granados annonce le lancement de RAG Chatbot, un nouveau module d'IA générative pour les éditeurs d’applications de sa plateforme. Il explique que si les bots font partie de l'avenir des applications, ils n'en sont pas l'unique avenir.
🤖 Qu'est-ce que RAG Chatbot ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technologie de chatbot conçue pour ajouter de la valeur aux applications des clients. Son fonctionnement est le suivant :
- Indexation : Le contenu de l'application est transformé en "vecteurs" (objets mathématiques) pour que la machine en comprenne le sens.
- Question : Lorsqu'un utilisateur pose une question, celle-ci est également traduite en vecteur.
- Comparaison : La machine compare le vecteur de la question aux vecteurs du contenu pour trouver les correspondances les plus proches.
- Réponse : Une réponse en langage naturel est générée par un LLM (grand modèle de langage) à partir des contenus pertinents identifiés.
Selon Jérôme Granados, cette technologie améliore "le taux d'efficience ou de taux de satisfaction" de l'utilisateur avec l'application, plutôt que directement les taux de conversion.
Bénéfices utilisateur : Pour les applications thématiques (comme un média), l'utilisateur n'a plus besoin de faire une recherche : il pose une question. L'assistant fournit une réponse directe tout en donnant des liens vers les contenus sources dans l'appli, permettant à l'utilisateur d'accéder plus rapidement à l'information.
Coûts : Il y a un coût par requête (estimé à environ un centime) , qui se décompose en coût d'indexation (le moins cher) et, surtout, en coût de recherche et de génération de la réponse. Ce coût varie selon le modèle d'IA utilisé (par exemple, un modèle récent sera plus précis mais plus cher qu'un modèle "mini", plus rapide et sobre).
Réduction des coûts : Les économies viendront principalement des fournisseurs de modèles d'IA qui travaillent à baisser les "coûts d'inférence" (génération de réponse). De son côté, Good Barber applique des optimisations (ex: ne pas indexer deux fois le même contenu ) et s'assure que sa fonctionnalité reste ouverte à différents fournisseurs d'IA pour laisser le choix à l'utilisateur.
💻 Vibe Coding vs No-Code
L'interview se termine sur une comparaison entre le "vibe coding" (générer du code via l'IA) et le "no-code" (plateformes comme GoodBarber).
- No-code : S'adresse aux non-techniciens pour réaliser un projet sans écrire de code.
- Vibe coding : S'adresse selon Jérôme principalement aux développeurs pour augmenter leur productivité. Il estime que si un non-développeur l'utilise, il risque de se retrouver avec du code qu'il ne peut ni lire, ni maintenir, ni faire évoluer.
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