Comment entraîner un chatbot IA sur une base de connaissances WordPress : étude de cas réelle

Transformez votre site WordPress en assistant IA qui répond

Nous avions un problème. Notre thème WordPress Listeo comporte 130 articles de documentation, et les clients continuaient à ouvrir des tickets de support pour poser des questions déjà traitées dans la documentation. Ça vous rappelle quelque chose ?

Que vous dirigiez une entreprise SaaS avec une base de connaissances WordPress, une boutique WooCommerce avec des FAQ produits, un site d’adhésion avec un centre d’aide, ou que vous vendiez des produits numériques avec des guides d’installation, vous avez probablement vécu la même chose. Votre documentation contient les réponses. Les utilisateurs ne peuvent tout simplement pas (ou ne veulent pas) les trouver.

Nous avons donc entraîné un chatbot IA sur notre base de connaissances WordPress pour gérer automatiquement le support client. Après 30 jours : 482 conversations, 4 670 messages et une baisse significative des tickets de support répétitifs.

Cette étude de cas montre comment nous avons mis en place un assistant IA basé sur le RAG pour la documentation WordPress, quelles questions il a traitées et comment vous pouvez faire de même pour n’importe quelle base de connaissances basée sur WordPress.

Nous avons utilisé AI Chat & Search Pro – notre propre chatbot développé de A à Z pour les utilisateurs de WordPress. Il fonctionne sur n’importe quel site WordPress.

Pourquoi nous avions besoin d’un assistant IA pour notre documentation WordPress

Listeo est un thème WordPress de répertoire et marketplace riche en fonctionnalités : systèmes de réservation, passerelles de paiement, champs personnalisés, intégration Elementor, prise en charge de Dokan. Nous avons tout documenté dans 130 articles de base de connaissances.

Mais les clients ne consultent pas la documentation. Ils veulent des réponses instantanées. C’est là qu’intervient un chatbot de base de connaissances propulsé par l’IA.

Mais voilà le problème : les clients ne lisent pas la documentation. Ou plus exactement, ils ne veulent pas fouiller dans la documentation. Ils veulent des réponses immédiatement.

Ce n’est pas propre aux thèmes WordPress. Si vous exécutez :

• Un produit SaaS avec une documentation basée sur WordPress
• Une boutique WooCommerce avec des FAQ produits et des politiques de livraison
• Un cours en ligne ou un site d’abonnement avec des guides pratiques
• Une entreprise de logiciels utilisant WordPress pour votre centre d’assistance
• Toute entreprise de services disposant d’une section FAQ sous WordPress

…vous êtes probablement confronté au même problème. La documentation existe. Personne ne la lit. 😅

Vous voulez le tester vous-même ? Essayez-le sur notre documentation ici →

Avant le chatbot, notre flux de support typique ressemblait à ceci :

1. Le client a une question
2. Le client essaie peut-être la barre de recherche (peut-être)
3. Le client ne trouve pas la réponse immédiatement
4. Le client ouvre un ticket d’assistance
5. Nous répondons avec un lien vers l’article de documentation qui répond à leur question
6. Répéter 50 fois par semaine

Nous agissions essentiellement comme des moteurs de recherche humains. Ce n’est pas une bonne utilisation du temps de qui que ce soit.

Le processus de configuration en 10 minutes

Voici la partie qui nous a le plus surpris : la mise en place du chatbot a pris environ 10 minutes. Pas des heures. Pas des jours. Dix minutes. Voici un aperçu rapide, mais si vous avez besoin, consultez le tutoriel détaillé étape par étape ici :

Nous avons utilisé notre propre plugin AI Chat & Search Pro (oui, nous utilisons nos propres outils), mais le processus est similaire pour tout chatbot WordPress basé sur le RAG :

Étape 1 : Installez le plugin et ajoutez une clé API

Télécharger Chat & Recherche IA →

Nous avons opté pour le modèle Gemini 3 Flash – il est rapide et offre une excellente compréhension du contexte à faible coût. Vous pouvez aussi utiliser GPT si vous préférez. La configuration de la clé API prend environ 1 minute.

Étape 2 : Sélectionnez le contenu sur lequel former le modèle

AI Chat & Search gère les types de contenu personnalisés, donc si votre site web/base de connaissances utilise des CPT – aucun problème.

AI Chat & Search handles custom post types, so if your website/knowledge base use CPT – no problems.

Étape 3 : Cliquez sur « Commencer l’entraînement »

Le plugin a traité les 130 articles en moins de 5 minutes. Il a créé des embeddings pour chaque contenu, en stockant le tout dans la base de données MySQL locale.

Étape 4 : Configurer l’invite système

C’est ici que vous indiquez à l’IA comment se comporter. Nous avons ajouté du contexte sur Listeo, la terminologie courante et des instructions telles que :

You are a helpful support assistant for Listeo WordPress theme.
Focus on answering questions about theme features, settings, and troubleshooting.
If you can't find the answer in the documentation, suggest the user contact support.

Et voilà. Le chatbot était en ligne et répondait aux questions à partir du contenu réel de la documentation.

De plus, nous avons ajouté cette règle simple pour le LLM afin d’améliorer la correspondance sémantique lorsque l’utilisateur pose une question dans une autre langue que l’anglais :

CRITICAL RULE when searching:
- If user question is NOT in English → translate query to English before searching
- If user question IS in English → use as-is (add keywords if needed)

L’IA traduit la requête pour correspondre à la langue de notre base de connaissances, recherche dans la base de données vectorielle, puis répond dans la langue d’origine de l’utilisateur. Meilleure similarité sémantique, plus besoin de maintenir des documents traduits.

Real Results: 30 Days of Data

Après une semaine, nous disposions de données solides à analyser. Voici les chiffres bruts :

Metric	Value
Total conversations	482
Total messages exchanged	4670
Average messages per conversation	9.7
Simple questions resolved by AI	~80%
Complex questions resolved by AI	~30%
Documentation articles trained	130
Setup time	10 minutes
API cost for the week	~$5

Le taux de résolution de 80 % pour les questions simples a été la grande réussite. Il s’agissait de questions dont la réponse existait déjà dans notre documentation, mais que les utilisateurs ne trouvaient pas (ou ne voulaient pas chercher). L’IA l’a trouvée pour eux en quelques secondes.

Le taux de résolution de 30 % pour les questions complexes correspond à nos attentes. Certaines demandes nécessitent un jugement humain, une connexion au site du client, des extraits de code personnalisés ou une investigation sur des configurations de sites spécifiques. L’IA a correctement identifié ces cas et a suggéré de contacter le support.

Ce que les utilisateurs ont réellement demandé

Nous avons catégorisé plus de 250 questions pour comprendre ce avec quoi les utilisateurs ont du mal :

• Paiements & monétisation (le plus courant) : configuration PayPal, délais de traitement des paiements, frais de commission, packs d’annonces payants, paramètres de devise. Les utilisateurs veulent savoir comment ils sont payés et comment la plateforme génère des revenus. L’IA a bien géré ces points, car nous avons une documentation détaillée pour chaque scénario.
• Paramètres & Configuration : questions du type « Comment activer X ? » lorsqu’il existe un bouton d’activation qu’ils n’ont pas trouvé. Exemple classique : l’utilisateur demande comment activer les filtres de barre latérale, et la réponse est une seule case à cocher dans les paramètres. L’IA est devenue un moteur de recherche conversationnel indiquant les chemins de menus exacts.
• Questions d’intégration : « Pourquoi le plugin A ne fonctionne-t-il pas avec le plugin B ? » Expliquer comment deux produits fonctionnent ensemble. Nos questions sur Dokan + Listeo nécessitaient souvent des étapes de configuration spécifiques que l’IA pouvait récupérer dans la documentation.
• Recherche & Cartes : Comment les utilisateurs trouvent du contenu sur les sites d’annuaires. Questions sur les paramètres par défaut de la recherche par rayon (50 km), les problèmes de centrage de la carte, le comportement des filtres. Il s’est avéré qu’expliquer les paramètres par défaut était une réponse fréquente de l’IA.
• Cas limites : Des questions très spécifiques comme « Comment traduire en espagnol les valeurs de cases à cocher de champs personnalisés avec Loco Translate ? » Enfouies au fin fond de la documentation, mais l’IA les a trouvées instantanément.

Le schéma commun à toutes les catégories : les utilisateurs posent leurs questions à leur manière, sans utiliser la terminologie exacte de votre documentation. Quelqu’un demande « pourquoi ma carte affiche New York » au lieu de chercher « emplacement par défaut du centre de la carte ». La recherche traditionnelle échoue ici. L’IA comprend l’intention.

Analyse des données

Notre assistant IA propose des statistiques de recherche. Chaque requête de recherche effectuée par l’IA est enregistrée. Ces données peuvent être exportées au format CSV et analysées plus en profondeur pour identifier les points faibles de votre base de connaissances.

Les schémas de « moment aha »

L’analyse de ces conversations a révélé quelque chose d’important : la plupart des questions suivaient des schémas prévisibles. Et ces schémas s’appliquent à pratiquement n’importe quelle base de connaissances WordPress, pas seulement à la nôtre.

Modèle 1 : la requête de « paramètre manquant »

L’utilisateur demande : « Comment faire X ? » Réalité : Il existe un interrupteur dans les réglages de Listeo Core qu’il n’a pas trouvé. Réponse de l’IA : « Allez dans Tableau de bord → Listeo Core → [onglet spécifique] → activez [option] »

C’étaient les gains les plus faciles. L’IA est essentiellement devenue un moteur de recherche plus conversationnel pour les réglages.

Pour les autres entreprises : C’est l’équivalent de « Où puis-je modifier mon plan d’abonnement ? » (SaaS), « Comment puis-je suivre ma commande ? » (e‑commerce), ou « Comment puis-je accéder à mon contenu de cours ? » (sites d’abonnement). Les utilisateurs n’arrivent pas à trouver ce qu’ils ont pourtant sous les yeux.

Modèle 2 : la requête de « friction d’intégration »

L’utilisateur demande : « Pourquoi le [Plugin A] ne fonctionne-t-il pas avec le [Plugin B] ? » Réalité : les deux produits ont des attentes différentes ou des paramètres conflictuels. Réponse de l’IA : explique la configuration spécifique nécessaire pour que les deux plugins fonctionnent ensemble.

Les questions concernant Dokan + Listeo entraient souvent dans cette catégorie.

Pour les autres entreprises : « Est-ce que cela fonctionne avec Zapier ? » « Comment puis-je me connecter à mon outil d’e-mail marketing ? » « Existe-t-il une intégration WooCommerce ? » Tout produit avec des connexions tierces reçoit ces questions.

Modèle 3 : la requête « cas limite très spécifique »

L’utilisateur demande : « Comment puis-je traduire en espagnol la valeur de la case à cocher ‘Yes’ pour les champs personnalisés ? » Réalité : Cette information est enfouie profondément dans la documentation concernant Loco Translate. Réponse de l’IA : soit elle trouve l’article spécifique, soit elle admet qu’elle a besoin de l’aide d’un humain.

Ces questions de longue traîne sont précisément ce dans quoi les chatbots IA excellent. Aucun humain n’a envie de répondre sans cesse à la même question ultra spécifique.

Pour d’autres entreprises : « Quelle est la politique de retour pour les articles achetés pendant une promotion ? » « Puis-je mettre mon abonnement en pause au lieu de l’annuler ? » « Expédiez-vous vers des boîtes postales en Alaska ? » Toutes ces questions étranges et très spécifiques auxquelles votre documentation répond techniquement, mais que personne n’arrive à trouver.

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Comment le système RAG fonctionne réellement

Pour ceux qui sont curieux de l’aspect technique, voici ce qui se passe lorsqu’un utilisateur pose une question :

1. L’utilisateur saisit une question comme « Comment configurer PayPal ? »
2. L’IA crée un embedding de cette question (la convertit en un vecteur de nombres qui en représente le sens)
3. La recherche sémantique s’exécute sur l’ensemble des 130 articles de documentation, en trouvant le contenu le plus pertinent en fonction du sens, pas seulement des mots-clés
4. L’IA reçoit le contexte à partir des articles les plus pertinents
5. Le LLM génère une réponse en utilisant ce contexte, en répondant en langage naturel

C’est ce qu’on appelle la génération augmentée par récupération (RAG). La principale différence avec les chatbots classiques est que l’IA lit réellement votre contenu avant de répondre, au lieu d’inventer des réponses.

Nous avons rédigé un article détaillé où nous expliquons comment fonctionnent les chatbots RAG, étape par étape →

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Chatbot IA vs. Recherche traditionnelle dans la base de connaissances : comparaison

Fonctionnalité	Traditional KB Search	AI Chatbot on Website
Requêtes en langage naturel	❌ Keywords only	✅ Full sentences
Understanding intent	❌ Exact match	✅ Semantic understanding
Multi-step questions	❌ One search at a time	✅ Conversation context
Finding buried answers	❌ Depends on user patience	✅ Searches entire KB
Handling “I don’t know what to call it”	❌ User must know terms	✅ Understands descriptions
Response personalization	❌ Static articles	✅ Tailored answers
24/7 availability	✅ Always accessible	✅ Always accessible

La conclusion : les chatbots IA sont plus efficaces pour trouver des réponses que les utilisateurs n’arrivent pas à formuler clairement. La recherche traditionnelle est moins coûteuse mais exige que les utilisateurs sachent ce qu’ils recherchent.

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Répartition des coûts : ce que cela coûte réellement

Let’s talk money. Here’s the real cost for our 7-day period. Plugin cost: $59 one-time (we used AI Chat & Search Pro). API costs for 560 messages: ~$1 (cost varies but each message sent to LLM contains ~3000 words from docs articles to provide AI context).

Cela revient à environ 0,002 $ par message. Pour un mois avec un trafic similaire, vous dépenseriez environ 8 à 10 $ en frais d’API.

Comparez cela aux plateformes de chatbot par abonnement :

• Tidio: $29-99/month
• Intercom: $74+/month
• Zendesk: $55+/month

Sur une année, le modèle de paiement unique permet d’économiser 500 à 1 000 $+ pour la plupart des sites de petite à moyenne taille.

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Astuces pro pour de meilleurs résultats

Après une semaine de fonctionnement, voici ce que nous avons appris :

• Astuce 1 : Gardez votre documentation à jour L’IA n’est aussi performante que le contenu sur lequel elle est entraînée. Documentation obsolète = réponses obsolètes.
• Astuce 2 : Utilisez l’invite système comme aide-mémoire Les questions fréquentes courantes peuvent être placées directement dans l’invite système. L’IA peut y répondre sans même interroger la base de données.
• Astuce 3 : Créez un article FAQ dédié Rédigez un article FAQ complet couvrant les questions les plus courantes. L’IA le trouvera rapidement.
• Astuce 4 : Passez en revue les transcriptions de chat chaque semaine Repérez les questions avec lesquelles l’IA a du mal. Améliorez votre documentation ou ajoutez ces réponses au prompt système.
• Astuce 5 : Fixez les attentes Indiquez clairement aux utilisateurs qu’ils parlent à une IA. La transparence renforce la confiance.

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Foire aux questions

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Qui devrait entraîner un chatbot sur sa base de connaissances WordPress ?

Notre étude de cas portait sur un thème WordPress, mais cette approche fonctionne pour tout site WordPress disposant de documentation ou de contenu de FAQ. Voici qui en profite le plus :

Propriétaires de boutiques WooCommerce

Vous avez déjà des descriptions de produits, des FAQ, des politiques de livraison et des informations sur les retours sur votre site. Formez un chatbot avec ce contenu et vos clients obtiendront instantanément des réponses à des questions comme « Expédiez-vous au Canada ? » ou « Quelle taille dois-je commander ? » sans attendre une réponse humaine. P.-S. Nous avons rédigé un article de comparaison de chatbots pour les propriétaires de boutiques WooCommerce

Entreprises SaaS utilisant WordPress pour la documentation

De nombreuses entreprises de logiciels hébergent leur documentation sur WordPress (souvent avec des plugins comme BetterDocs ou Heroic Knowledge Base). Au lieu que les utilisateurs fouillent dans les résultats de recherche, ils posent leurs questions naturellement : « Comment me connecter à Zapier ? » ou « Quelle est la limite de débit de l’API ? »

Créateurs de cours en ligne et sites d’adhésion

Les étudiants posent constamment les mêmes questions : « Comment puis-je accéder au module 3 ? » « Où se trouvent les bonus ? » « Puis-je télécharger les vidéos pour les regarder hors ligne ? » Si ces réponses existent déjà dans votre contenu WordPress, un chatbot peut s’en charger.

Entreprises de services avec pages FAQ

Cabinets d’avocats, agences, consultants, toute personne disposant d’un site WordPress et de questions fréquemment posées. Au lieu d’une page FAQ statique, les visiteurs bénéficient d’un assistant conversationnel qui trouve la bonne réponse.

Les développeurs de plugins et de thèmes (comme nous)

Si vous vendez des produits WordPress avec de la documentation, vous connaissez déjà la charge que représente le support. Un chatbot entraîné devient votre première ligne de défense contre les questions répétitives.

Le point commun : vous avez dans WordPress un contenu utile que les utilisateurs ont du mal à trouver. Le chatbot rend ce contenu accessible.

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Le mot de la fin

Former un chatbot IA sur votre base de connaissances WordPress n’est pas compliqué. Notre configuration a pris 10 minutes, a coûté moins de 60 $ pour le premier mois (plugin inclus) et a permis de résoudre 80 % des questions simples de documentation sans intervention humaine.

L’idée clé : les utilisateurs ne veulent pas fouiller la documentation. Ils veulent des réponses. Un chatbot IA entraîné sur votre contenu leur offre exactement cela, dans leurs propres mots, disponible 24h/24 et 7j/7.

Que vous gériez une boutique WooCommerce, un site de documentation SaaS, une plateforme d’abonnement ou que vous vendiez des produits WordPress comme nous, les chiffres restent les mêmes. Votre documentation est enfin utilisée. Votre file de support s’allège. Vos utilisateurs obtiennent des réponses plus rapidement.

Si vous avez du contenu WordPress qui répond aux questions de vos clients, vous avez tout ce dont vous avez besoin pour configurer cela.

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Prêt à l’essayer vous-même ? Découvrez notre plugin AI Chat & Search Pro ou lisez le guide d’installation détaillé étape par étape.