Créer un assistant, c'est facile. Le rendre intelligent, c'est autre chose.

Je voulais juste un assistant qui réponde bien.

Un petit bot sympa, pour Adorable Sailing, mon entreprise de voiles à Bacalar.
Je voulais qu’il dise bonjour, qu’il explique les tours, qu’il réponde aux questions fréquentes. Rien de fou.

Mais au début...

il était con comme un balai.

Je lui écrivais : “Est-ce que c’est privé ?”
Il me répondait : “Je suis désolé, je ne comprends pas.”

Je lui disais : “Y a-t-il un guide français à bord ?”
Il répondait : “Je suis un modèle IA, je n’ai pas cette information.”

Phase 1 - Le système de questions-réponses

Alors j’ai codé un système de questions prédéfinies.
Pour chaque question fréquente, je définissais une réponse fixe.

Ça marchait. Un peu.
Mais seulement si tu posais exactement la bonne formulation.

Sinon ?
Retour du balai.

Phase 2 - L'idée des synonymes

Je me suis dit : “OK. Et si je permettais plusieurs formulations ?”

J’ai créé une mini base de synonymes, de déclencheurs, d’expressions similaires.
Du genre : “C’est privé ?” = “Est-ce qu’on est seuls ?” = “Excursion exclusive ?”
Et tout pointait vers la même réponse.

C’était mieux. Mais pas scalable.
Je passais mon temps à anticiper les manières de parler des gens.

Phase 3 - Les triggers intelligents

Alors j’ai codé un système de triggers.
Quand une phrase contient un mot-clé, ou un groupe de mots... on déclenche la bonne réponse.

Ça marchait super bien dans mon cas d’usage.
Mais plus tu ouvres l’outil à d’autres gens, plus ça casse.
Chaque business, chaque ton, chaque vocabulaire est différent.

Phase 4 - Le début du SaaS

Je me suis dit : “Pourquoi pas créer un éditeur visuel ?”

J’ai construit une interface où on peut :

Écrire ses réponses.
Choisir le ton.
Ajouter des couleurs, un nom, un logo.
Créer des questions fréquentes.
Ajouter des triggers.

Le tout multilingue. Responsive. Élégant.
Bref : un vrai SaaS.

Murmure était né.

Mais il restait un gros problème : la compréhension.

Phase 5 - La recherche vectorielle (le game changer)

Un jour, je suis tombée sur un article qui parlait de recherche vectorielle.
J’ai plongé dedans.

J’ai compris que GPT, seul, ne sait pas chercher dans une base de données.
Il lui faut un outil de recherche. Un vrai. Intelligent. Sémantique.

J’ai appris ce qu’est un embedding.
J’ai vectorisé toutes mes questions/réponses.
J’ai codé un système de similarité.
Et j’ai branché ça à GPT pour qu’il réponde mieux, plus vite, avec contexte.

Et là...

C'était bluffant.

Il répondait avec plus de justesse que moi.
Il faisait des liens. Il allait chercher la bonne info, même planquée sous une autre formulation.

👉 En savoir + sur la recherche vectorielle

Aujourd’hui

Murmure n’est plus juste un assistant.
C’est un système complet.

Un des plus puissants, flexibles et abordables que tu puisses trouver.

Il combine :

des réponses fixes ultra rapides (comme un site statique),
de l’IA générative (comme ChatGPT),
de la recherche vectorielle avancée (comme Perplexity),
et une logique auto-apprenante qui s’améliore dans le temps.

Il peut répondre en :

texte,
image,
audio,
vidéo,
et même avec ta propre voix enregistrée.

Tu peux :

le personnaliser à fond (couleurs, nom, ton, logo, fond),
l’intégrer en iframe, en widget, ou via lien magique,
le rendre public ou privé, multilingue, avec historique ou non,
choisir quand utiliser des prompts IA ou non,
visualiser les stats, améliorer les réponses, ajouter du contenu en 1 clic.

Et malgré tout ça, tu peux créer ton Murmure en moins de 10 minutes.

(Et si t’as pas envie de te casser la tête, je peux le faire pour toi.)

Ce n’est plus un chatbot.
C’est une extension intelligente de ta voix.

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