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Qu’est-ce que ChatBotKit ?

ChatBotKit est une plateforme d’agents intelligents modulables destinée aux entreprises, aux équipes de développement et aux entrepreneurs de produits d’IA, gérée par la société britannique CBK.AI LTD. Les utilisateurs peuvent combiner des bases de connaissances, des compétences, des intégrations externes, des modèles et des canaux de déploiement pour créer des assistants IA pour le service client, les ventes, les opérations internes ou au sein des produits.

La plateforme propose à la fois une conception visuelle en Blueprint, ainsi que des REST API, un SDK officiel, un fournisseur Terraform et des intégrations avec divers canaux de messagerie. L’orchestration complexe de modèles, la recherche, l’exécution d’outils et l’infrastructure de sessions s’exécutent principalement dans le service hébergé par ChatBotKit.

Une phrase pour présenter

ChatBotKit permet aux équipes de créer, de manière visuelle ou via du code, des agents intelligents IA capables de rechercher les connaissances de l’entreprise, d’appeler des outils et d’être déployés sur plusieurs canaux, grâce à des modules réutilisables tels que Dataset, Skillset, Integration, Model et Blueprint.

Composants essentiels

Fonction principale

Blueprint combinable

Blueprint relie le Dataset, le Skillset, l’Integration, la mémoire et les modèles en une configuration d’agent intelligent. L’équipe peut remplacer un modèle ou une source de données sans avoir à réécrire toute la logique métier.

Base de connaissances RAG et recherche sémantique

Le dataset utilise des embeddings vectoriels et une recherche sémantique pour fournir un contexte pertinent aux réponses, et peut créer une base de connaissances à partir de documents, d’enregistrements, de CSV ou de JSON. Les utilisateurs peuvent également choisir de réorganiser le modèle et définir des instructions en cas de résultat trouvé ou non.

Compétences et capacité d’action

Un Skillset est composé d’une ou plusieurs Abilities, permettant à l’agent d’envoyer des e-mails, de rechercher dans des bases de données, de créer des événements calendaires, d’appeler des interfaces d’entreprise ou de se connecter à des services tiers. La plateforme officielle prend également en charge des fonctions et des API personnalisées, idéales pour transformer les conversations en actions concrètes.

Modèles multiples et clés de modèle intégrées

Tous les forfaits payants peuvent utiliser les multiples modèles fournis par la plateforme, et il est également possible d’ajouter des clés de fournisseurs de modèles personnalisés. Parmi les fournisseurs officiellement listés figurent OpenAI, Anthropic, Mistral et d’autres modèles ; la plateforme prend également en charge les modèles hébergés soi-même ou personnalisés.

Déploiement multicanal

Le même agent peut être publié sous forme de widget ou d’espace web, et peut également se connecter à Slack, Discord, WhatsApp, Telegram, Messenger, Instagram, Google Chat et Microsoft Teams. Les développeurs peuvent aussi utiliser des API ou des SDK pour créer des interfaces utilisateur entièrement personnalisées.

Intégration de MCP et d’automatisation

ChatBotKit offre une intégration entre le MCP Server et le Skill Server, et prend en charge des solutions d’automatisation telles que GitHub Actions, Zapier et Trigger. Les équipes peuvent intégrer les agents dans leurs processus de développement, pour l’automatisation des opérations métier ou dans des environnements d’outils compatibles avec MCP.

Analytique, Traçabilité et Gouvernance

La plateforme offre un historique des sessions, une analyse de l’utilisation, un journal des événements, Trace, une modération du contenu, un filtrage des PII, ainsi que des fonctionnalités de politique et d’authentification. Pro et Scale ajoutent également des niveaux différents d’enregistrements d’audit et de surveillance des événements.

Marque blanche et capacités des partenaires

ChatBotKit permet aux entreprises de créer des expériences d’IA à marque propre dans leurs produits. La version Pro permet de supprimer la marque de la plateforme Widget, Scale prend en charge des noms de domaine personnalisés, et Enterprise offre une personnalisation de la marque et des options de déploiement encore plus poussées.

Comment ChatBotKit fonctionne

1. Créer un compte et définir les tâches de l’agent, les utilisateurs, les canaux ainsi que les actions commerciales autorisées.
2. Créer un Dataset, importer des fichiers, des pages web ou des enregistrements, et tester les résultats de recherche sémantique.
3. Créer un Skillset pour ajouter aux agents les capacités prédéfinies nécessaires ou des fonctions personnalisées.
4. Configurer le modèle, le contexte du système, la mémoire, les règles de contenu et les options de confidentialité.
5. Dans Blueprint, combiner connaissances, compétences, intégration et modèles pour créer des conceptions réutilisables.
6. Connectez des widgets, des espaces ou des plateformes de messagerie pour tester plusieurs sessions dans un environnement isolé.
7. Après la publication, un suivi continu et des améliorations sont effectués grâce à Usage, Event, Trace et les journaux d’audit.

Tutoriel pour créer un agent de base de connaissances

1. Créez un nouveau Dataset et donnez-lui un nom en fonction du produit, du département ou de la portée des droits d’accès, afin d’éviter de mélanger des informations non pertinentes.
2. Ajoutez d’abord une petite quantité de Record ou de fichiers de haute qualité pour vérifier si l’extraction du texte et l’indexation sont précises.
3. Configurer les instructions correspondantes et non correspondantes, en précisant clairement en l’absence de fondement.
4. Choisissez d’activer ou non le Reranker, puis comparez les résultats de recherche à l’aide de la question réelle.
5. Créer un Bot et le connecter à un Dataset, en définissant le rôle, la langue de réponse, le ton et la stratégie de citation.
6. Tester les informations obsolètes, les données en conflit, les fautes d’orthographe et l’injection de suggestions, corriger les connaissances et les instructions.
7. Déployer le Bot dans un Widget ou un canal cible, et mettre en place des processus de mise à jour des données et de tests de régression.

Tutoriel d’intégration via API et SDK

1. Créez un token API à des fins spécifiques dans le compte, et sauvegardez-le immédiatement dans un système de gestion de clés sécurisé.
2. Utilisez le modèle de route autorisée pour limiter l’accès des tokens uniquement aux ressources et opérations nécessaires.
3. Choisissez l’outil REST API, Node, Python, Go ou Terraform en fonction de la pile technologique.
4. Initialiser le client du côté serveur, créer un Bot, un Dataset ou une Conversation et tester le retour en flux.
5. Gérer le pagination, les délais d’attente, les codes d’erreur, l’idempotence, les limites de consommation et les pannes du modèle.
6. Utilisez respectivement les tokens de développement, de test et de production ; il est interdit de laisser exposer les tokens au niveau de l compte dans le navigateur.
7. Après le lancement, effectuer des audits des appels, rotationner les tokens, et supprimer immédiatement les identifiants des systèmes désactivés.

Points clés pour les ensembles de données et l'utilisation de RAG

• Diviser les grandes bases de connaissances en fonction des droits d’accès, des produits et de la date de mise à jour, afin d’éviter de retrouver des contenus non pertinents.
• Après l’importation du fichier, vérifiez le texte extrait ; les scans et les tableaux complexes peuvent nécessiter un prétraitement.
• Conserver les canaux et les métadonnées pour Record, afin de faciliter la mise à jour, la suppression et le suivi des résultats.
• Tester le Reranker dans des requêtes complexes, tout en observant les retards et les coûts supplémentaires.
• Définir une instruction de non-collision, exigeant que l’agent reconnaisse son manque de connaissances et passe à un processus manuel.
• Lors de la synchronisation de données en changement fréquent à l’aide d’une API, mettre en place des mécanismes de suppression des doublons, de gestion des versions et de tentative de réessai en cas d’échec.

Canaux et intégration

Prix et forfaits

Les prix ci-dessous ont été vérifiés le 21 août 2026, en dollars américains, en utilisant les noms Basic, Pro, Scale et Enterprise figurant sur la page de tarification officielle actuelle du site web. Certains documents d’aide utilisent encore des noms anciens tels que Team ou Pro Plus ; ces documents anciens ne peuvent pas remplacer les forfaits actuels.

Différences de fonctionnalités des forfaits

La page officielle indique la possibilité d’une abonnement annuel, mais ne présente pas sur la page de tarifs publique le montant annuel fixe ni le pourcentage de réduction. Pro affiche une porte d’entrée pour une version d’essai ; la durée exacte de l’essai, les modes de paiement et les restrictions dépendent du processus d’abonnement.

Comment fonctionne la facturation des Credit Tokens

ChatBotKit enregistre de manière unifiée la consommation de calcul des différents modèles à l’aide de tokens de crédit, selon la formule : le token du modèle d’origine multiplié par son ratio de token. Les modèles à faible ratio conviennent aux conversations fréquentes, tandis que les modèles à fort ratio sont adaptés à un petit nombre de raisonnements complexes ou à des tâches multimodales.

La documentation officielle de facturation indique qu’il est possible d’acheter un Booster unique pour ajouter 1 million de tokens de crédit, mais le prix du Booster n’apparaît pas sur la page publique actuelle. La disponibilité de l’achat, les forfaits applicables et le montant à payer doivent être vérifiés sur la page de facturation du compte.

À qui s’adresse-t-il

• Équipe des produits d’IA : création de propres interfaces de chat, de Copilot ou de produits d’agents intelligents sous marque blanche à l’aide d’API et de SDK.
• Équipe clientèle et ventes : publier les connaissances de l’entreprise ainsi que les procédures commerciales sur le site web et les canaux de messagerie.
• Équipe de développement et d’opérations : gérer les ressources et les processus d’IA à l’aide de GitHub Actions, MCP et Terraform.
• Équipe de connaissances d’entreprise : création de datasets réutilisables pour fournir des connaissances cohérentes aux agents de plusieurs départements.
• Équipe d’automatisation : combine Skillset, Ability et intégration de tiers pour accomplir des tâches inter-systèmes.
• Fournisseur de solutions : création d’expériences de bots, de datasets, de noms de domaine et de marques isolées pour plusieurs clients.
• Grandes organisations : négociation de déploiements privés, SLA, réservations et exigences régionales via Enterprise.

Scénarios d'utilisation typiques

• Service client IA du site : répond aux questions concernant les produits, les politiques et les pannes, et transfère les tâches complexes aux systèmes métier.
• Assistant de connaissances interne : permet aux employés de trouver des réponses dans les systèmes, les projets et les documents techniques.
• Robot communautaire : Fournit des réponses et une assistance en continu sur Slack, Discord ou Telegram.
• Assistant e-commerce et de vente : recherche de produits, organisation de réunions, collecte d’informations et déclenchement de processus ultérieurs.
• Développement d’agents collaboratifs : exécution de tâches auxiliaires dans les issues GitHub, les demandes de fusion ou l’intégration continue.
• Processus multi-acteurs : permettre aux bots spécialisés de se répartir les tâches grâce à leurs compétences et à la communication.
• Back-end des produits RAG : ChatBotKit gère l’indexation, l’orchestration des modèles et les sessions, tandis que l’interface utilisateur reste personnalisable.

Avantages du produit

• Les datasets, les skillsets et l’intégration peuvent être réutilisés entre les bots, ce qui réduit la configuration repetitive.
• Prend en charge à la fois les Blueprints visuels et la programmation API, afin de s’adresser aux non-développeurs et aux équipes d’ingénierie.
• Les fournisseurs de modèles peuvent être remplacés et prennent en charge le BYOK, ce qui facilite le choix entre capacité, coût et conformité.
• Les canaux couvrent les sites web, les principales plateformes de collaboration en équipe et les services de messagerie sociale.
• Les outils de développement officiels comprennent Node, Python, Go, l’Agent SDK, la CLI et le fournisseur Terraform.
• RAG intégré, Reranker, modération du contenu, traitement des PII, politique et observabilité.
• Un chemin d’extension clair s’établit, allant du Basic à 25 dollars jusqu’à l’Enterprise sur mesure.
• Enterprise permet de négocier l’hébergement d’environnements privés ou une mise en œuvre locale, au lieu de ne proposer que le cloud public.

Restrictions d'utilisation et précautions

• Les ressources de la plateforme sont également limitées par les tokens de crédit, les sessions, les messages, les bots, les ensembles de données, les fichiers et le nombre de pages extraites.
• Le Credit Token n’est pas le token du modèle original ; le ratio entre différents modèles peut modifier de manière significative la quantité disponible.
• BYOK ne dispense pas de la mesure par la plateforme ; l’utilisateur doit également assumer la facturation indépendante du fournisseur du modèle.
• Bien que le SDK Python ait un code source open source, sa licence est clairement propriétaire et conserve tous les droits.
• La documentation du Node SDK indique que les fonctionnalités non marquées comme stables peuvent subir des changements incompatibles.
• La fonction de confidentialité n’est pas activée par défaut ; il faut l’activer et la tester pour chaque bot ou intégration.
• L’identification automatique des PII peut entraîner des omissions ou des erreurs de jugement ; les secteurs sensibles doivent donc continuer à traiter ces données eux-mêmes avant et après l’accès.
• Les messages de tiers, les modèles et l’intégration métier entraînent des coûts supplémentaires, ainsi que des droits et des parties chargées du traitement des données.
• Lorsque l’agent exécute des actions externes, cela peut entraîner des changements dans le fonctionnement de l’entreprise ; il convient donc de mettre en place une authentification, une confirmation et un audit.
• La documentation d’aide publique contient des noms de forfaits anciens ; les achats doivent se baser sur les prix actuels et la page de facturation.
• Le serveur de la plateforme n’est pas un projet open source ; l’hébergement auto-géré ou le déploiement local nécessitent une négociation avec Enterprise.

Confidentialité, sécurité et gouvernance des données

ChatBotKit offre des fonctionnalités telles que la modération du contenu, le contrôle d’accès, les politiques de sécurité, ainsi que l’identification et l’anonymisation des PII. Les options de confidentialité doivent être activées manuellement dans la configuration de chaque bot, intégration ou API ; on ne peut pas supposer que les nouveaux robots sont par défaut déjà démasqués.

Une fois activé, le système scannera les informations personnelles telles que les noms, adresses, numéros de téléphone et adresses e-mail, puis remplacera le texte original par des entités anonymisées au moyen d’un hachage ou de la tokenisation, avant de transmettre le texte anonymisé au modèle sous-jacent. L’interface personnalisée doit gérer correctement la mise en correspondance des entités afin d’éviter toute réexposition ou mauvaise association des informations.

La politique de confidentialité indique que les données personnelles ne sont conservées que pendant la durée raisonnablement nécessaire à la réalisation des objectifs pour lesquels elles ont été collectées, mais que des plaintes ou des litiges potentiels peuvent prolonger cette conservation. La politique rappelle également qu’il n’est pas possible de garantir la suppression de toutes les données stockées ; l’entreprise doit donc s’assurer de la suppression, des sauvegardes et de la portée des sous-traitants avant d’acheter et de mettre en service un système.

API et SDK officiel

L’API REST ChatBotKit permet de créer et de gérer des bots, des conversations, des ensembles de données, des skillsets, des fichiers, de la mémoire, des plans, des tâches, des équipes, des espaces, des politiques, des intégrations et d’autres ressources. Le SDK reprend la structure des ressources API et prend en charge les conversations en flux continu, le pagination ainsi que le traitement des erreurs.

GitHub et l’état open source

ChatBotKit dispose d’une organisation officielle sur GitHub, qui met à disposition des SDK pour Node, Python et Go, un fournisseur Terraform ainsi que de nombreux exemples. Les dépôts publics comprennent principalement des outils clients, des fournisseurs et du code de démonstration ; l’orchestration des modèles, les plateformes d’hébergement et les produits serveur ne sont pas entièrement open source.

Les licences des différents entrepôts ne sont pas uniformes, et même le code source public peut être soumis à une licence propriétaire. Le répertoire des outils doit indiquer que le produit n’est pas open source, et préciser dans les capacités du développeur la licence ISC du Node SDK, la licence propriétaire du Python SDK, ainsi que la licence MPL-2.0 du Terraform Provider.

Plateforme de support

Informations de base

Indice de recommandation

Le score de recommandation est de 4,6 sur 5. L’architecture modulaire de ChatBotKit, RAG, Skillset, l’intégration multicanal et les SDK multilingues offrent une couverture complète, ce qui le rend adapté aux équipes souhaitant combiner et gérer continuellement plusieurs agents intelligents IA sur un même backend.

Le principal défaut réside dans le fait que la gestion des ressources et du facturation par tokens de crédit nécessite des calculs précis ; le document contient des noms d’abonnements obsolètes, les licences SDK ne sont pas uniformes en termes de stabilité, et les fonctionnalités de confidentialité ne sont pas activées par défaut. Les entreprises doivent valider les coûts, les droits d’accès, la conservation des données et la gestion des pannes dans des conditions de trafic réel.

Questions fréquentes

ChatBotKit est-il gratuit ?

Le tarif officiel actuellement publié commence à 25 dollars par mois pour l’option Basic, et la page Pro propose une version d’essai. La documentation d’aide mentionne Free ou Trial, mais le montant gratuit exact n’est pas indiqué sur la page de tarification principale actuelle ; il convient donc de se référer à la page d’inscription réelle.

Quel est le plafond du forfait Basic ?

Basic comprend 5 bots, 1 million de tokens de crédit par mois, 1000 sessions, 5000 messages, ainsi que 10 datasets, 10 skillsets et 10 intégrations chacun. Il inclut également 10 fichiers et 200 pages de capture de sites web.

Qu’est-ce qu’un Credit Token ?

Le Credit Token est l’unité de facturation unifiée de la plateforme, égale au Token d’origine du modèle multiplié par son Token Ratio. L’utilisation de modèles plus coûteux, de contextes longs ou d’outils à plusieurs étapes consomme plus rapidement les crédits.

Quels types de documents peuvent être téléchargés ?

Le dataset prend en charge les fichiers PDF, Word, tableurs, texte et autres documents courants, et permet également d’importer des fichiers CSV, JSON, des enregistrements manuels et du contenu de sites web. Les scans complexes, les tableaux et les médias doivent faire l’objet d’une vérification préalable des résultats d’extraction.

ChatBotKit prend-il en charge le chinois ?

La plateforme prend en charge les modèles multilingues et les dialogues multilingues, mais la qualité pour le chinois dépend du modèle choisi, du contenu de connaissances et des paramètres d’instruction. Avant le lancement, il convient de tester les versions simplifiée et traditionnelle, les termes techniques et la recherche interlingue.

Est-il possible de se connecter à Slack et WhatsApp ?

Oui, il prend également en charge Discord, Telegram, Messenger, Instagram, Google Chat et Microsoft Teams, entre autres. Les comptes tiers, les frais de messagerie et la vérification par la plateforme doivent être gérés séparément.

ChatBotKit propose-t-il une API ?

Une API REST complète est fournie pour gérer les bots, les sessions, les datasets, les skillsets, les intégrations, les politiques et d’autres ressources. Les tokens API peuvent être utilisés avec un modèle de routage pour restreindre les permissions.

Quels SDK officiels existent ?

Les fournisseurs officiels proposent Node, Python, Go, l’Agent SDK, la CLI et le Terraform Provider. Le degré de maturité et les licences varient selon les outils ; il convient de les examiner un par un lors du choix.

ChatBotKit est-il open source ?

La plateforme elle-même n’est pas open source. Certains SDK et fournisseurs mettent en ligne leur code source, mais le SDK Python est soumis à une licence propriétaire ; être lisible publiquement ne signifie pas être open source.

La masquage de la vie privée est-il activé par défaut ?

Non. La fonction de confidentialité doit être activée manuellement dans chaque bot, intégration ou flux API, et une fois activée, il convient également de tester les cas d’omission et d’erreurs de détection des PII.

Peut-on le privatiser ou l’installer localement ?

Enterprise permet de négocier l’hébergement de déploiements privés ou d’installations locales ; les forfaits publics ne comprennent pas cette fonctionnalité. Les frais, les modèles, les mises à niveau, la maintenance et les zones de données nécessitent un contrat séparé.

Puis-je apporter ma propre clé API de modèle ?

Oui, les forfaits payants prennent en charge BYOK. L’utilisateur doit également payer le fournisseur du modèle, et ChatBotKit peut toujours enregistrer des Credit Tokens conformément aux règles de la plateforme.

Résumé

ChatBotKit est adapté aux équipes qui souhaitent utiliser des connaissances, des outils, des modèles et des canaux comme des briques réutilisables pour construire des agents intelligents. Il couvre à la fois l’assemblage visuel, les interfaces de développement, RAG, la publication multicanal et la gouvernance de la production.

Avant l’adoption officielle, il convient d’utiliser un bot pour vérifier la précision des recherches, les droits des outils, la consommation réelle de tokens de crédit ainsi que la stabilité du canal. Ensuite, on décide s’il est nécessaire de passer à l’édition Pro, Scale ou Enterprise, et on définit clairement les responsabilités en matière de confidentialité, d’audit et de gestion des clés.