Loop engineering : un chatbot qui apprend de l'équipe vétérinaire

🔁 Un chatbot de clinique, ça se dégrade en silence. Pas parce qu'il fonctionne mal. Parce que la clinique, elle, bouge : nouveaux horaires, protocole modifié, question que les clients posent tous les jours et qui n'existait pas au départ. L'agent, lui, répond toujours avec ses instructions du premier jour. 📉 La méthode habituelle, vous la connaissez : quelqu'un repère une réponse à côté, la note dans un coin, et attend le prochain point avec le prestataire. Sur un projet précédent, il nous a fallu huit mois pour arriver à un agent réellement fiable. 🔄 Sur le site d'une clinique cliente, nous avons pris le problème par l'autre bout. Chaque échange entre un client et l'agent est archivé. L'équipe vétérinaire peut y déposer ce qu'elle observe : une erreur, une précision à ajouter, une formulation à corriger. En français, sans rien connaître à la programmation d'agents IA. Et chaque semaine, une automatisation relit ces archives, reprend les retours de l'équipe, et réécrit les instructions de l'agent. ⏱️ À la mise en ligne, l'équipe poussait un feedback par jour. Trois mois plus tard, un par mois. Le même niveau de fiabilité, atteint en trois mois au lieu de huit. 💡 C'est le principe du loop engineering : on ne cherche plus la consigne parfaite du premier coup, on construit la boucle qui la fait progresser toute seule. 🐾 Reste le point qui compte vraiment. Cette boucle n'apprend rien par elle-même : elle apprend ce que l'équipe lui dit. L'agent exécute, les vétérinaires décident. C'est toute la différence entre un outil qui dérive et un outil qui ressemble de plus en plus à la clinique. 👉 Vous avez un projet d'agent IA qui mériterait ce genre de boucle ? Réservons 30 minutes pour en parler : https://tidycal.com/lamantmathieu/30-minute-meeting