Développer un assistant virtuel avec Google Gemini
Comment concevoir et déployer un chatbot IA métier avec l'API Gemini : architecture, prompt engineering, et intégration dans un CRM existant.
Google Gemini n'est pas qu'un chatbot grand public. Avec l'API Gemini et les Gems personnalisés, il devient un outil puissant pour créer des assistants virtuels métier. Voici comment nous en avons développé un pour CP Formation.
Le besoin : un assistant métier
Le besoin était clair : CP Formation, organisme de formation, avait besoin d'un assistant capable d'analyser des documents métier, de répondre aux questions des stagiaires, et de s'intégrer dans leur workflow existant. Un chatbot générique ne suffisait pas — il fallait un outil entraîné sur les spécificités de leur activité.
Étape 1 : Le prompt system
La première étape est la conception du prompt system — le « cahier des charges » de l'assistant. On définit son rôle (expert formation professionnelle), son périmètre (Dendreo, financement OPCO/CPF, réglementation), son ton (professionnel mais accessible), et ses limites (ne pas inventer de données). Un bon prompt system représente 80% du résultat final.
Étape 2 : L'intégration API
L'intégration API se fait en plusieurs couches. Le cœur : des appels à l'API Gemini avec le prompt system en contexte. La couche données : connexion à l'API Dendreo pour accéder aux informations en temps réel (dossiers, conventions, paiements). La couche sécurité : filtrage des données sensibles et gestion des quotas API pour maîtriser les coûts.
Infographie
Architecture en couches — Assistant Gemini métier
Du prompt system aux données filtrées en sortie
Prompt system
Rôle · périmètre · ton
API Gemini
Cœur conversationnel
API Dendreo
Données métier temps réel
Couche sécurité
Filtrage + quotas
Réponse utilisateur
Validée + tracée
Cas concret : l'Analyste Badgeage
Un cas d'usage concret : l'analyse de documents de badgeage Kelio. Nous avons créé un Gem Gemini « Analyste Badgeage » capable de lire les exports Kelio, d'identifier les anomalies (absences non justifiées, heures supplémentaires), et de générer un rapport synthétique. Ce qui prenait 2 heures manuelles se fait désormais en 2 minutes.
Leçons techniques
- commencez par un Gem personnalisé (gratuit, sans code) avant de passer à l'API
- testez abondamment le prompt system avec des cas réels avant de déployer
- prévoyez un système de fallback si l'API est indisponible
- documentez chaque modification du prompt system car c'est votre asset le plus critique
Guillaume
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