Alors comme ça, vous voulez créer un chatbot qui fait vraiment des choses ? Nous avons tous vu des bots qui se contentent de répondre à des questions, mais les utilisateurs d’aujourd’hui en attendent plus. Ils veulent une expérience de chat capable de consulter leur commande, d’ouvrir un ticket informatique ou de réserver une réunion directement depuis la conversation.
C’est là qu’intervient le ChatKit d’OpenAI. Il vous fournit les composants front-end pour une interface de chat élégante. Mais la véritable magie pour le rendre interactif réside dans sa fonctionnalité Actions, surtout lorsque vous travaillez avec le SDK Python.
Ce guide est un aperçu direct et concis des Actions du SDK Python de ChatKit. Nous verrons ce qu’elles sont, ce que vous pouvez construire avec, et peut-être le plus important, le travail de l’ombre qui est souvent négligé. Nous passerons en revue tout le processus, de la configuration aux difficultés de la mise à l’échelle, et nous vous montrerons comment une plateforme plus intégrée peut vous aider à vous épargner les tâches les plus lourdes et à mettre en service un agent IA prêt pour la production beaucoup plus rapidement.
Que sont les Actions du SDK Python de ChatKit ?
Avant d’entrer dans les détails techniques, décomposons rapidement les différents éléments.
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Le ChatKit d’OpenAI : Pensez-y comme à un ensemble de briques Lego pour le front-end de votre chatbot. C’est la fenêtre de chat, la zone de texte, les boutons et les autres éléments visuels que l’utilisateur voit et avec lesquels il interagit. C’est une partie de la suite AgentKit plus large d’OpenAI.
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Le SDK Python : C’est la bibliothèque qui permet à votre serveur Python de communiquer avec les services d’OpenAI, y compris le backend de votre interface ChatKit.
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Les Actions : C’est la colle qui relie l’interface utilisateur à votre code. Les Actions du SDK Python de ChatKit vous permettent de déclencher une action sur votre serveur lorsqu’un utilisateur clique sur un bouton ou soumet un formulaire dans le chat. Au lieu de simplement envoyer un message texte à un modèle, l’utilisateur peut déclencher une logique réelle, comme extraire des données d’une base de données, appeler une autre API ou mettre à jour un enregistrement dans un service d’assistance.
En gros, les Actions transforment votre chatbot d’une simple tête parlante passive en un assistant actif capable d’accomplir des tâches.
Capacités de base : Ce que vous pouvez faire avec les Actions du SDK Python de ChatKit
Le but des Actions est de déclencher et de gérer la logique côté serveur directement depuis la fenêtre de chat. Cela rend l’expérience beaucoup plus semblable à une véritable application qu’à un simple bot de type texte-entré, texte-sorti. Voici un aperçu de ce que vous pouvez faire, basé sur la documentation d’OpenAI.
Déclencher des actions à partir de widgets de l’interface utilisateur
Vous pouvez attacher une "ActionConfig" à différents widgets interactifs dans votre interface de chat. Lorsqu’un utilisateur clique ou sélectionne quelque chose, une action est envoyée à votre serveur avec un "type" et un "payload" spécifiques que vous définissez.
Ceci est généralement utilisé pour des choses comme :
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Boutons : Un utilisateur clique sur un bouton "Vérifier le statut de la commande", ce qui déclenche une action "check_order_status".
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Menus de sélection : Un utilisateur choisit une option dans un menu déroulant, comme "Transférer à un humain", envoyant une action "escalate_ticket".
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Événements personnalisés : Vous pouvez également déclencher des actions depuis votre propre code en fonction d’autres événements se produisant dans votre application.
Gérer les actions sur votre serveur Python
Lorsqu’une action est déclenchée, votre code côté serveur (utilisant le SDK Python de ChatKit) la capture. Vous configurez une méthode de gestionnaire qui écoute certains types d’actions. À l’intérieur de ce gestionnaire, vous pouvez exécuter n’importe quel code Python que vous souhaitez.
Voici à quoi cela ressemble en pratique :
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Un utilisateur clique sur un bouton "Vérifier le statut" dans l’interface ChatKit.
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Une action est envoyée à votre serveur. Elle pourrait ressembler à quelque chose comme "{type: ‘check_status’, payload: {order_id: ‘123’}}".
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Votre serveur Python reçoit l’action et regarde son "type".
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Si le type est "check_status", il exécute votre fonction personnalisée, peut-être quelque chose comme "lookup_order(action.payload.id)".
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Votre fonction appelle une API externe, récupère les détails de la commande et rapporte les informations.
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Enfin, votre serveur renvoie la réponse à l’interface ChatKit pour que l’utilisateur la voie.
Recueillir les saisies de l’utilisateur avec des formulaires
Les Actions deviennent vraiment utiles lorsque vous les associez à des formulaires. Vous pouvez afficher un ensemble de champs de saisie (zones de texte, menus déroulants, etc.) à l’intérieur d’un widget "Form". Lorsque l’utilisateur clique sur "Soumettre", les valeurs de ces champs sont soigneusement regroupées dans le payload de l’action. C’est idéal pour des tâches comme :
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Créer un nouveau ticket de support.
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Déposer une demande informatique.
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Planifier une réunion.
Le widget "Form" gère même la validation de base, comme s’assurer qu’un champ est "obligatoire" avant que l’utilisateur ne puisse soumettre l’action.
Cas d’utilisation courants pour les Actions du SDK Python de ChatKit
Avec ces outils, vous pouvez construire des agents qui font bien plus que simplement répondre à des questions. Voici quelques exemples pratiques.
Construire un bot de statut de commande pour l’e-commerce
Un client demande : « Où est ma commande ? ». Au lieu de simplement deviner, l’agent peut répondre avec un champ de texte demandant le numéro de commande et un bouton "Vérifier le statut".
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L’utilisateur saisit son numéro de commande et clique sur le bouton.
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Une action avec "type: "lookup_order"" est envoyée, transportant l’ID dans son payload.
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Votre serveur Python reçoit l’action, appelle votre API Shopify ou votre API interne de gestion des commandes, et récupère le dernier statut d’expédition.
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L’agent renvoie une réponse claire : "Votre commande #123 est actuellement en transit et devrait arriver mardi."
Créer un agent de service d’assistance informatique interne
Un employé a besoin d’accéder à un nouveau logiciel.
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Il dit au chatbot : « J’ai besoin d’un accès à Figma. »
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L’agent affiche un formulaire simple demandant une justification commerciale.
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L’employé le remplit et clique sur "Soumettre la demande".
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Une action avec "type: "create_it_request"" est envoyée avec l’ID et la justification de l’employé.
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Le gestionnaire du serveur appelle alors l'API Jira pour créer un nouveau ticket, déjà rempli avec les bons détails.
La complexité cachée : Les limites d’une approche DIY
Bien que ChatKit soit excellent pour l’interface utilisateur, il est important de se rappeler que ce n’est que l’interface utilisateur. La construction d’un agent IA de qualité production implique beaucoup plus, et toute cette responsabilité supplémentaire vous incombe. C’est là que de nombreux projets s’enlisent.
Vous devez construire et héberger tout le backend
ChatKit n’est pas un service de chatbot complet. Vous êtes responsable de l’écriture, du déploiement et de la maintenance du serveur Python (en utilisant quelque chose comme FastAPI) qui alimente toute la logique. Cela inclut la gestion de l’authentification, s’assurer que le serveur peut gérer le trafic sans tomber, et le maintenir en ligne 24h/24 et 7j/7.
L’intégration des connaissances repose entièrement sur vous
Un agent IA n’est intelligent que par les informations auxquelles il peut accéder. ChatKit n’a aucun moyen intégré de se connecter à vos sources de connaissances. Vous voulez que votre bot réponde aux questions basées sur votre…
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Centre d’aide Zendesk ou Intercom ? Vous devrez construire un connecteur personnalisé.
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Confluence interne ou Google Docs ? Vous devrez écrire une intégration pour extraire, analyser et indexer ce contenu.
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Anciens tickets de support ? C’est encore plus difficile. Vous devez exporter, nettoyer et traiter des milliers d’anciennes conversations pour les rendre utiles à une IA.
C’est un projet énorme en soi qui nécessite de sérieuses compétences en ingénierie des données.
L’avantage d’eesel AI : C’est exactement le genre de problème qu’une plateforme comme eesel AI est conçue pour résoudre. Elle dispose de plus de 100 intégrations en un clic, vous pouvez donc connecter en toute sécurité toutes vos sources de connaissances, des services d’assistance comme Zendesk aux wikis comme Confluence, sans écrire une seule ligne de code. Elle apprend même automatiquement de vos anciens tickets de support.
Une infographie montrant comment eesel AI centralise les connaissances de diverses sources comme Zendesk, Confluence et Google Docs, simplifiant le processus d'intégration requis pour les Actions du SDK Python de ChatKit.Pas de framework de test ou de simulation intégré
Comment pouvez-vous être sûr que votre agent est prêt pour de vrais clients ? Si vous construisez une solution personnalisée avec ChatKit, vous ne pouvez pas vraiment le savoir. Il n’y a aucun moyen de simuler comment votre agent réagira à des milliers de questions du monde réel à grande échelle. Vous devez soit croiser les doigts et espérer que tout se passe bien, soit passer des mois à construire vos propres outils d’évaluation et de test.
Une capture d'écran du mode de simulation d'eesel AI, qui permet de tester l'agent IA sur des données historiques avant le déploiement, une fonctionnalité non disponible avec les Actions du SDK Python de ChatKit.Cela rend le déploiement de changements risqué et la mesure des performances ou le calcul d’un retour sur investissement potentiel assez difficile.
Comprendre les coûts
ChatKit lui-même n’a pas de frais distincts, mais vous payez toujours pour le modèle OpenAI et l’infrastructure sous-jacents. L’agent que vous construisez sur votre backend effectuera des appels API à des modèles comme GPT-4o pour le raisonnement et la génération de réponses.
Selon les tarifs d’OpenAI, un plan business commence à 25 $ par utilisateur et par mois (facturé annuellement), mais c’est principalement pour utiliser l’interface ChatGPT avec votre équipe. Pour les agents pilotés par API, les coûts peuvent varier considérablement en fonction du modèle que vous utilisez, de la fenêtre de contexte et du nombre d’interactions que vous avez. Et ces coûts d’API ne sont qu’une partie du puzzle. Vous devez également prendre en compte l’hébergement du serveur, les salaires des développeurs pour tout construire et maintenir, et tous les outils tiers dont vous avez besoin.
eesel AI : L’alternative prête pour la production
Construire un agent personnalisé avec ChatKit est un choix solide pour les équipes disposant de nombreuses ressources de développement et ayant besoin d’une interface utilisateur entièrement personnalisée. Mais pour la plupart des entreprises qui veulent mettre en service un agent de support IA puissant et fiable sans un projet de plusieurs mois, l’approche DIY peut être lente et coûteuse.
eesel AI offre une plateforme complète qui gère toutes les parties délicates de l’approche DIY, vous permettant d’être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois.
Voici une comparaison rapide :
| Défi avec ChatKit | La solution eesel AI |
|---|---|
| Développement manuel du backend | Entièrement hébergé et simple : C’est une plateforme complète avec des intégrations en un clic. Aucun codage ou gestion de serveur n’est nécessaire. |
| Pas de connecteurs de connaissances intégrés | Unifiez vos connaissances, instantanément : Connectez-vous automatiquement à Zendesk, Confluence, Slack, Google Docs et aux anciens tickets. |
| Pas d’interface utilisateur pour les actions personnalisées | Un moteur de flux de travail visuel : Un éditeur par glisser-déposer vous permet de définir des actions personnalisées, des consultations d’API et des règles de triage de tickets sans code. |
| Pas de simulation ou de reporting | Testez en toute confiance : Un puissant mode de simulation teste votre IA sur vos propres tickets historiques avant de la mettre en service, vous donnant des prévisions de performance précises. |
| Coûts d’API imprévisibles | Tarification claire et prévisible : Des frais mensuels fixes basés sur votre utilisation. Pas de factures surprises. |
Avec eesel AI, vous obtenez le même type de puissance et de personnalisation que les Actions de ChatKit, mais tout est regroupé dans une plateforme gérée conçue pour l'automatisation du support au niveau de l’entreprise.
Construire ou acheter : Choisir la bonne voie
Les Actions du SDK Python de ChatKit d’OpenAI offrent aux développeurs une boîte à outils fantastique pour créer des expériences de chat interactives et axées sur les tâches. Si vous avez une équipe d’ingénierie dédiée et un long calendrier, cela offre la flexibilité de créer quelque chose de vraiment personnalisé à partir de zéro.
Cependant, le chemin entre un simple prototype ChatKit et un agent IA sécurisé, évolutif et réellement utile est long. Il exige un investissement important dans le développement backend, l’intégration de données et les tests.
Pour les équipes qui ont besoin d’obtenir des résultats maintenant, une plateforme comme eesel AI offre une voie plus intelligente. Elle s’occupe de la complexité, vous permettant de lancer un agent IA puissant, conscient de vos connaissances et entièrement intégré en une fraction du temps et du coût.
Prêt à voir ce qu’un agent de support IA prêt pour la production peut faire pour vous ? Commencez gratuitement avec eesel AI.
Foire aux questions
Les Actions du SDK Python de ChatKit servent de pont entre l’interface utilisateur de votre chatbot et la logique côté serveur de votre backend. Elles permettent à votre chatbot d’aller au-delà de la simple réponse aux questions et de réaliser activement des tâches ou de récupérer des informations spécifiques.
Vous pouvez déclencher les Actions du SDK Python de ChatKit en utilisant divers widgets interactifs dans l’interface de ChatKit, tels que des boutons, des menus de sélection ou des événements personnalisés. Chaque déclencheur envoie un type d’action et un payload définis à votre serveur.
Oui, ChatKit fournit un widget "Form" qui vous permet de collecter des saisies utilisateur structurées via des champs comme des zones de texte et des menus déroulants. Lorsque l’utilisateur soumet le formulaire, ces valeurs sont regroupées dans le payload de l’action et envoyées à votre serveur.
Vous êtes responsable de construire, déployer et maintenir un serveur Python personnalisé (par exemple, en utilisant FastAPI) pour recevoir et traiter ces actions. Ce serveur contient la logique pour interagir avec des API externes, des bases de données ou d’autres services.
Les applications pratiques incluent la création d’un bot de statut de commande pour l’e-commerce capable de rechercher des détails d’expédition, ou un agent de service d’assistance informatique interne capable de créer de nouveaux tickets de support dans des systèmes comme Jira.
Non, ChatKit n’offre pas d’intégration de connaissances intégrée. Connecter votre bot à des sources de connaissances externes comme des centres d’aide ou de la documentation interne nécessite un développement personnalisé et des efforts d’ingénierie des données.
Les principaux facteurs de coût incluent les appels API effectués aux modèles d’OpenAI, les dépenses pour l’hébergement et la maintenance de votre serveur backend Python personnalisé, et les salaires des développeurs impliqués dans la construction et le soutien de l’ensemble du système.
