Votre guide complet pour créer un GPT de base de connaissances en 2025

Avez-vous déjà essayé de demander à une IA de répondre à des questions en utilisant les documents de votre entreprise, pour qu'elle les ignore complètement ? Si c'est le cas, vous n'êtes pas seul. Il y a une frustration silencieuse qui gronde sur les forums du monde entier : vous téléchargez méticuleusement vos guides internes et vos documents de support dans un bot personnalisé, vous posez une question simple, et il vous répond avec une assurance déconcertante une réponse qu'il vient d'inventer.

Lorsque vous le mettez au pied du mur et lui demandez s'il a utilisé vos fichiers, il pourrait même répondre « oui », mais vous savez bien que non.

Toute cette comédie met en lumière un fossé énorme entre une IA générique et un outil réellement utile pour votre entreprise. La solution ne consiste pas à rédiger des prompts plus sophistiqués, mais à utiliser un meilleur outil. Ce que vous cherchez vraiment, c'est un GPT de base de connaissances.

Un GPT de base de connaissances est un modèle d'IA personnalisé, spécialement conçu pour extraire des réponses des informations privées de votre entreprise. Il vous fournit des réponses précises et pertinentes, basées sur vos données, et non sur le Far West d'Internet. Ce guide vous expliquera ce qu'est un GPT de base de connaissances, couvrira les trois principales méthodes pour en créer un, et vous aidera à décider quelle voie est la plus judicieuse pour vous.

Qu'est-ce qu'un GPT de base de connaissances ?

Imaginez un GPT de base de connaissances comme une IA spécialisée qui connecte un cerveau puissant comme GPT-4 à la bibliothèque d'informations privées de votre entreprise. C'est comme donner à une IA brillante et omnisciente une copie du manuel interne de votre entreprise en lui disant : « N'étudie que ceci. »

La technologie qui rend cela possible s'appelle la Génération Augmentée par Récupération (RAG). Le nom peut sembler un peu intimidant, mais le concept est assez simple. Avant de répondre à votre question, l'IA récupère d'abord des morceaux d'informations pertinents de votre base de connaissances spécifique, votre centre d'aide, vos anciens tickets de support, vos wikis internes, etc. Ensuite, elle utilise uniquement ces informations triées sur le volet pour générer une réponse précise.

C'est ce qui distingue un GPT de base de connaissances d'un chatbot standard comme ChatGPT. ChatGPT possède une connaissance vaste et générale du monde jusqu'à un certain point, mais il ne peut pas jeter un œil à vos fichiers privés. Un GPT de base de connaissances, en revanche, possède une connaissance approfondie, spécifique et à jour de vos produits, politiques et historique client. C'est ainsi que vous vous débarrassez des « hallucinations » (lorsque l'IA invente des faits), que vous fournissez des réponses réellement utiles et que vous travaillez avec vos propres données en toute sécurité.

Comment créer un GPT de base de connaissances : trois approches courantes

Bon, l'idée semble bonne. Mais comment en créer un concrètement ? Vous avez généralement trois voies à choisir, chacune avec ses propres avantages et inconvénients en termes de coût, de complexité et de niveau de contrôle.

Approche 1 : Créer un GPT de base de connaissances avec le constructeur de GPT personnalisé d'OpenAI

C'est la première étape pour de nombreuses personnes curieuses de l'IA personnalisée. Le constructeur de GPT d'OpenAI, qui est inclus dans un abonnement payant à ChatGPT, vous permet de créer une version personnalisée de ChatGPT en téléchargeant des fichiers et en lui donnant des instructions. Il est conçu comme un moyen simple et sans code de créer un bot personnalisé.

Il vous suffit de souscrire à un abonnement, d'aller dans le constructeur de GPT, de télécharger quelques documents et de dire au bot comment se comporter.

Mais bien qu'il soit amusant pour des projets personnels, il montre rapidement ses limites dans un contexte professionnel. Voici pourquoi :

• Vous atteindrez vite un mur en matière de scalabilité. Vous êtes limité au téléversement de seulement 20 fichiers. C'est suffisant pour quelques newsletters, mais c'est loin d'être assez pour la bibliothèque complète d'articles d'aide, de documents pour développeurs et d'années de tickets de support d'une entreprise.

• Il est étonnamment pointilleux sur les formats de fichiers. Comme beaucoup de gens le découvrent à leurs dépens, l'outil de téléversement bute sur tout ce qui est un tant soit peu complexe, comme les PDF avec des colonnes ou des tableaux. Vous pouvez facilement passer des heures à convertir vos documents en fichiers texte brut pour que le bot coopère.

• Vous n'avez que très peu de contrôle réel. C'est le point le plus important. Vous ne pouvez pas forcer le GPT à n'utiliser que vos documents. Il se rabat souvent sur ses connaissances générales ou invente simplement une réponse, ce qui est exactement le problème que nous essayions de résoudre.

• La connaissance est figée dans le temps. Vous ne pouvez pas la connecter à des données en direct. Il ne sera pas au courant du ticket de support qui vient d'être résolu, d'une mise à jour récente de votre page Confluence ou d'un changement dans votre produit.

• C'est un outil grand public avec des interrogations sur la sécurité. Télécharger des données d'entreprise sensibles dans un outil qui n'a pas été conçu pour la sécurité d'entreprise peut être un pari risqué. Vous n'obtenez pas de contrôle granulaire sur la rétention des données ou les fonctionnalités de sécurité dont les entreprises ont réellement besoin.

En ce qui concerne la tarification, la création d'un GPT personnalisé nécessite un abonnement payant. Le plan Plus est destiné aux particuliers, tandis que les plans Business et Enterprise sont disponibles pour les équipes. Mais la fonctionnalité de GPT personnalisé elle-même ressemble plus à un bac à sable pour les particuliers qu'à une solution d'entreprise sécurisée et gérée de manière centralisée.

Approche 2 : Construire un système RAG personnalisé à partir de zéro

Si le constructeur de GPT est trop limité, l'étape suivante pour une équipe de développeurs pourrait être de construire son propre système à partir de rien. C'est la voie du « fait maison », en utilisant des outils open-source comme LlamaIndex ou LangChain pour connecter l'API d'un modèle à une base de données spécialisée.

Dans ce scénario, votre équipe d'ingénieurs choisirait un LLM, mettrait en place une base de données vectorielle (comme Pinecone) pour stocker et indexer vos connaissances, et écrirait tout le code pour tout gérer, du traitement des documents à la gestion des questions des utilisateurs.

Cette voie offre une flexibilité totale, mais elle a un coût élevé en temps, en argent et en maux de tête.

• C'est un projet colossal, pas un projet secondaire. Vous aurez besoin d'ingénieurs en IA qualifiés qui peuvent non seulement construire et lancer le système, mais aussi rester pour le maintenir et l'améliorer. C'est un effort de développement logiciel sérieux.

• Les coûts peuvent vite grimper en flèche. Vous êtes responsable de chaque appel API à OpenAI ou à un autre LLM, en plus des coûts d'hébergement de la base de données vectorielle, sans parler des salaires des développeurs. Il est facile que ces coûts opérationnels deviennent imprévisibles.

• Vous n'obtenez aucune fonctionnalité professionnelle prête à l'emploi. Un système fait maison n'est que le moteur brut. Il n'inclut pas de tableau de bord convivial, d'analyses pour voir ses performances, de moyen sûr de tester les changements, ou de connexions prêtes à l'emploi avec des outils comme Zendesk ou Slack. Votre équipe devrait également construire tout cela à partir de zéro.

Approche 3 : Utiliser une plateforme dédiée

Alors, si l'outil simple est trop faible et que la voie du fait maison représente une montagne de travail, que reste-t-il ? Cela nous amène à la solution moderne, axée sur l'entreprise : une plateforme d'IA dédiée. Ce sont des outils conçus dès le départ pour vous aider à créer, gérer et déployer un GPT de base de connaissances sécurisé pour des tâches réelles comme le support client ou les services d'assistance internes.

Le processus entier est beaucoup plus simple. Au lieu de vous battre avec des téléversements de fichiers ou d'écrire du code, il vous suffit de connecter vos outils existants via des intégrations en un clic. Une plateforme comme eesel AI gère pour vous toute la mécanique complexe du RAG, en rassemblant automatiquement les connaissances de toutes vos sources, des tickets de service d'assistance et des wikis aux outils de chat.

Cette approche est conçue pour vous donner la puissance d'un système personnalisé sans les inconvénients des deux autres options.

Pourquoi une plateforme dédiée est le meilleur choix pour votre entreprise

Pour toute utilisation professionnelle sérieuse, une plateforme dédiée est pratiquement la seule option logique. Elle vous offre la puissance d'un système sur mesure avec la simplicité d'une application facile à utiliser.

Soyez opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois

Alors qu'un système fait maison peut prendre des mois de développement, une plateforme dédiée peut vous rendre opérationnel en un clin d'œil. Par exemple, eesel AI propose une configuration entièrement en libre-service. Vous pouvez vous inscrire, connecter votre service d'assistance et vos sources de connaissances, et avoir un agent IA fonctionnel prêt à l'emploi en quelques minutes, sans avoir besoin de parler à un commercial ou d'embaucher un développeur. Il s'intègre parfaitement à votre flux de travail actuel au lieu de vous obliger à tout changer.

Un workflow montrant le processus de configuration rapide pour une plateforme de GPT de base de connaissances dédiée comme eesel AI.

Connectez tout, pas seulement quelques fichiers

Oubliez cette limite de 20 fichiers. Une véritable IA d'entreprise a besoin de tout savoir. Une plateforme comme eesel AI se connecte à tous les endroits où les connaissances de votre équipe sont stockées : les anciens tickets dans Zendesk ou Freshdesk, les articles dans votre centre d'aide, les pages dans Confluence ou Notion, et même les conversations qui ont lieu dans Slack. Cela crée une source unique de vérité, de sorte que l'IA dispose toujours des meilleures informations pour travailler.

Une infographie démontrant comment une plateforme dédiée intègre les connaissances de diverses sources pour un GPT de base de connaissances complet.

Obtenez un contrôle total et testez en toute confiance

L'un des aspects les plus frustrants des outils d'IA de base est de ne pas savoir ce qu'ils vont dire. Les plateformes dédiées résolvent ce problème. Avec eesel AI, vous obtenez un contrôle précis pour définir quels sujets l'IA doit gérer seule et lesquels elle doit immédiatement transmettre à un humain.

Encore mieux, vous pouvez tout tester sans aucun risque. Le mode simulation d'eesel AI vous permet d'exécuter votre configuration d'IA sur des milliers de vos anciens tickets de support dans un environnement sûr. Vous pouvez voir exactement comment elle aurait répondu, obtenir des prévisions solides sur les taux de résolution et ajuster son comportement avant qu'elle ne parle à un client en direct. C'est une fonctionnalité vitale que vous n'obtenez tout simplement pas avec les constructeurs de base ou les configurations faites maison.

Le mode de simulation d'eesel AI vous permet de tester votre GPT de base de connaissances sur des données passées avant sa mise en ligne.

Dormez sur vos deux oreilles avec une sécurité de niveau entreprise

Utiliser un outil grand public pour des données d'entreprise sensibles n'est tout simplement pas une option. Les plateformes dédiées sont construites avec une sécurité sérieuse à l'esprit. Des plateformes comme eesel AI garantissent que vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner leurs modèles. Toutes vos informations sont chiffrées, séparées de celles des autres clients, et peuvent être hébergées dans des régions spécifiques (comme l'UE) pour répondre aux besoins de conformité. C'est le niveau de sécurité et de confidentialité dont les entreprises ont besoin pour fonctionner en toute sécurité.

Choisissez le bon outil pour votre GPT de base de connaissances

Construire un GPT de base de connaissances peut complètement changer la façon dont votre entreprise utilise ses connaissances internes, mais choisir la bonne approche est essentiel.

Le constructeur de GPT d'OpenAI est un outil sympathique pour des expériences personnelles. Un système RAG construit à partir de zéro vous donne un pouvoir ultime, mais coûte une fortune en temps et en ressources. Pour la plupart des entreprises, aucune de ces options n'est la bonne.

Fonctionnalité	Constructeur de GPT d'OpenAI	Système RAG fait maison	Plateforme dédiée (eesel AI)
Temps de configuration	Heures	Mois	Minutes
Compétence requise	Non technique	Développeur expert	Non technique
Scalabilité	Très faible	Très élevée	Élevée
Contrôle & Tests	Faible	Élevé (si intégré)	Granulaire & Intégré
Sécurité	Niveau grand public	Personnalisée	Niveau entreprise
Coût	Faible (Abonnement)	Élevé (Dév + Infra)	Prévisible (SaaS)

Pour toute entreprise ayant besoin d'un GPT de base de connaissances fiable, sécurisé et scalable sans les tracas, une plateforme dédiée est clairement la meilleure solution. Elle offre la puissance dont vous avez besoin avec la rapidité et la simplicité que votre équipe appréciera.

Prêt à construire un GPT de base de connaissances qui fonctionne réellement pour votre entreprise ? Essayez eesel AI gratuitement et découvrez à quelle vitesse vous pouvez commencer à automatiser le support avec vos propres connaissances.