Hub IA
Délégation, performance & interactivité
📊 Ce cycle en chiffres
Avec cette release, Hub IA franchit un cap : vos chatbots acquièrent la capacité de déléguer des tâches à des sous-agents spécialisés, ce qui améliore leur performance, réduit les coûts d'inférence et préserve la qualité de raisonnement.
Délégation par Subagent
Vos chatbots peuvent confier des missions à des sous-agents spécialisés (clone, documentaliste web, expert chatbot) pour répondre mieux et plus loin.
Image transformée
Édition d'images depuis toutes les sources : uploads, RAGRetrieval-Augmented Generation — le chatbot cherche dans sa base de connaissances avant de répondre., web, MCPModel Context Protocol — protocole standard permettant au chatbot d'utiliser des outils externes.. Le chatbot voit, édite et combine les visuels.
Chat fiable & interactif
Reconnexion SSE automatique, questions structurées, navigation moderne et contrôle du modèle en direct.
📋 Sommaire
Ce release note couvre la version 1.2 — de la délégation par Subagent à la migration vers le mode agent.
Évolutions majeures
2 fonctionnalités structurantes qui transforment
l'expérience et les capacités de Hub IA
🏛️ Rappel — Le paradigme Hub IA
Toutes les nouveautés de la v1.2 reposent sur le même paradigme. Comprendre ces 2 principes, c'est comprendre comment configurer et piloter chaque fonctionnalité.
Tool-centric
Chaque outil donne une nouvelle capacité au LLM : chercher sur le web, appeler un expert, gérer des tâches, éditer une image… Sans outils, le LLM ne sait que discuter. Avec, il peut agir.
La v1.2 ajoute de nombreux nouveaux outils — donc de nombreuses nouvelles capacités. Activer un outil, c'est donner un nouveau pouvoir à votre chatbot.
Prompt-driven
Vous ne codez pas pour changer le comportement. Vous écrivez du texte (le prompt système) — et le chatbot adapte ses décisions en conséquence.
Quand utiliser un outil, comment l'utiliser, dans quels cas s'abstenir : tout cela se pilote par des instructions en langage naturel.
💡 Concrètement, pour chaque fonctionnalité présentée ensuite :
L'interface définit
quels outils sont
disponibles
Le LLM décide
seul quand
les utiliser
Le prompt permet
d'influencer ces
décisions
Le chatbot a la recherche web activée. Il décide seul quand chercher, selon ses heuristiques par défaut.
“Ne cherche sur le web que si l'utilisateur pose une question factuelle datée. Pour les questions d'opinion, réponds uniquement depuis tes connaissances.”
→ Le chatbot respecte cette consigne et ne déclenche la recherche que dans les cas prescrits.
📖 Glossaire des outils internes
Tous les outils intégrés nativement dans Hub IA (hors outils MCP externes). Les outils marqués NEW sont introduits dans cette version 1.2.
| Outil | Description | Activation |
|---|---|---|
| Todo Write | Gestion de tâches multi-étapes : le chatbot crée et suit une liste de tâches pour montrer sa progression | Paramètres d’opération > premier toggle |
| Knowledge Base Search | Recherche sémantique dans la base de connaissances du chatbot (RAG à la demande) | Paramètres d’opération > Connaissances |
| Knowledge Retriever | Récupération d’un document spécifique par son identifiant dans la base de connaissances | Paramètres d’opération > Connaissances |
| Web Fetch | Lit le contenu d’une URL (page web ou image) et l’intègre au contexte de la conversation | Deux modes : toggle « Outil de récupération web » dans Paramètres d’opération, ou activé automatiquement avec Recherche web simple |
| Subagent — type general NEW | Clone temporaire du chatbot qui exécute une sous-tâche dans un contexte isolé et rend sa synthèse | Automatique (mode agent) |
| Subagent — type web_search NEW | Chercheur web méthodique qui orchestre SearXNG Search (+ Web Scrape en Deep) pour produire une synthèse sourcée | Paramètres d’opération > Recherche web ≥ “Recherche simple” |
| SearXNG Search | Lance une recherche web et retourne les résultats les plus pertinents avec extraits | Appelé par le Subagent web_search (Recherche web ≥ “Recherche simple”) |
| Web Scrape NEW PREMIUM | Navigation avancée dans une page web : extraction du contenu réel. Utilisé par le Deep Search. | Appelé par le Subagent web_search (niveau Deep) — nécessite feature flag ENABLE_DEEP_SEARCH activé par l’éditeur |
| Subagent — type chatbot_call NEW | Appelle un chatbot expert dans un contexte isolé. Mode automatique ou ciblé par l’admin. Remplace l’ancien outil Chatbot Call. | Paramètres d’opération > Collaboration |
| Forward Response | Transmet la réponse d’un chatbot appelé directement à l’utilisateur, sans reformulation | Automatique (avec Subagent chatbot_call) |
| Image Generation | Génère une image à partir d’une description textuelle. Peut aussi éditer une image existante en la passant en input avec des instructions de modification. | Ajout de l’outil “Génération d’image” via l’interface Outil |
| Composite Image NEW PREMIUM | Composition avancée : inpaint (modifier une zone), outpaint (étendre), assemblage multi-images | Automatique (mode agent) — nécessite feature flag ENABLE_IMAGE_COMPOSITING activé par l’éditeur |
| Ask User Crop Area NEW PREMIUM | Demande à l’utilisateur de sélectionner visuellement une zone sur une image (pour inpaint/outpaint) | Automatique (mode agent) — nécessite feature flag ENABLE_IMAGE_COMPOSITING activé par l’éditeur |
| Ask User Question NEW | Le chatbot s’arrête et pose une question de clarification à l’utilisateur avant de continuer | Automatique (mode agent) — nécessite feature flag ENABLE_ASK_USER_QUESTION activé par l’éditeur |
| Outils MCP EXTENSIBLE | Tout outil externe connecté via le protocole MCP (Model Context Protocol). Permet d’ajouter des capacités illimitées : bases de données, APIs métier, systèmes internes, etc. | Ajout via Admin > Outil (type MCP) |
🤝 Subagent
Vos chatbots apprennent à déléguer :
clone, chercheur web et appel d'expert
🤝 La délégation par Subagent
Hub IA introduit une capacité de délégation : le chatbot principal formule un objectif et le confie à un sous-agent dédié. Seule la synthèse finale remonte — pas les étapes intermédiaires.
🔧 Le mécanisme — 3 niveaux d'exécution
Le chatbot orchestre et délègue des tâches à des subagents, chacun dans son contexte isolé. Chaque subagent raisonne et consomme des outils de manière autonome. Seul le résultat de la tâche remonte au chatbot — pas les étapes intermédiaires.
⚡ Les avantages concrets
Performance sur la tâche
Le subagent travaille sur une tâche unique et dédiée. Il n'a pas à gérer l'historique de conversation ni les autres préoccupations du chatbot principal. Il est donc plus focalisé et performant sur son objectif.
Préservation de la "smart zone" du LLMLarge Language Model — le modèle d'IA qui génère les réponses (GPT, Claude, Mistral…).
Le contexte du chatbot principal ne grossit pas avec les étapes intermédiaires (recherches multi-tours, appels de outils en cascade, contenu brut des pages lues). On reste dans la zone d'attention optimale du modèle.
Économie de coûts d'inférence
Moins de tokensUnités de texte traitées par l'IA. Un token ≈ ¾ d'un mot. Plus de tokens = plus de coût. injectés dans le contexte principal = moins de tokens facturés à chaque échange suivant. Les traitements lourds sont contenus dans le subagent et n'alourdissent pas la conversation globale.
Efficience énergétique
Chaque requête LLM embarque moins de tokens inutiles. Le traitement est proportionnel à la tâche réelle, pas à l'accumulation de toutes les étapes passées dans une seule fenêtre.
Architecture extensible
La primitive Subagent est conçue pour accueillir de nouveaux types au fil du temps. Les 3 types actuels (general, web_search, chatbot_call) sont un point de départ, pas un point d'arrivée.
🧬 Subagent general — Le clone fonctionnel
Un clone temporaire du chatbot principal : mêmes outils, même modèle — mais une mission explicite dans un contexte isolé. Comme un stagiaire à qui on confie une tâche et qui revient avec le résultat.
🧬 Identité
| Dimension | Valeur |
|---|---|
| 🧰 Outils | Clonés du chatbot principal (sauf Subagent) |
| 🧠 Modèle | Le même que l'appelant |
| 📜 Prompt | Générique de sous-agent + mission explicite |
| 🔐 Disponibilité | Toujours actif en mode agent |
| 🔁 Profondeur | 1 seul niveau (pas de clone du clone) |
⚡ Bénéfice central
Décompression du contexte principal
Le clone effectue N étapes (lectures, recherches, appels d'outils) dans son propre espace. Le contexte principal ne reçoit que la synthèse finale — un seul échange, quelle que soit la complexité du travail délégué.
Résultat : la qualité de raisonnement du chatbot principal reste stable, même sur des tâches longues.
🧠 Quand le LLM décide-t-il de déléguer à un clone ?
- Tâche autonome et large — multi-étapes, multi-sources
- Seul le résultat final est utile à la conversation
- Sous-tâches parallélisables (fan-out)
- Risque de saturation du contexte si traité directement
- Tâche simple (1 seul appel d'outil suffit)
- Résultats intermédiaires nécessaires pour la suite
- Interaction utilisateur requise pendant la tâche
- La posture métier du chatbot est indispensable
- Un type plus spécialisé existe (
web_search,chatbot_call)
general est disponible automatiquement dès que le mode agent est activé. Le LLM décide seul de l'utiliser, guidé par les heuristiquesMéthode de résolution basée sur des règles pratiques plutôt que sur un calcul exact. Dans Hub IA : règles intégrées au chatbot pour juger quand utiliser un outil. Modifiables via le prompt système. injectées dans son prompt système.
📝 Piloter la délégation via le prompt système
Le LLM décide seul quand déléguer, selon ses heuristiques par défaut.
“Quand l’utilisateur te demande une analyse complète, décompose systématiquement le travail en 3 sous-agents : un qui collecte les données, un qui les analyse, et un qui rédige la synthèse finale.”
→ Le chatbot applique votre stratégie et orchestre 3 sous-agents en parallèle.
🔍 Subagent web_search — Le chercheur méthodique
Un documentaliste numérique mis à disposition du chatbot. Il effectue plusieurs recherches, lit les pages pertinentes, et rend une synthèse structurée avec citations. Ce n'est pas un simple accès web — c'est un agent de recherche discipliné qui alterne méthodiquement entre exploration et lecture.
🔐 Conditions d'activation
Prérequis
- Mode agent activé sur le chatbot
- Simple Search activé (au minimum)
Dès que ces deux conditions sont réunies, le LLM peut décider de lancer le chercheur web.
Résultat garanti
- Synthèse structurée avec citations
- Sources traçables dans tous les modes
- Modèle d'extraction dédié (géré par l'admin)
🧠 Quand le LLM décide-t-il de lancer une recherche web ?
- Info à jour ou postérieure au cutoff du modèle
- Plusieurs sources web à croiser et synthétiser
- Réponse nécessitant des citations vérifiables
- Info absente du RAG interne et de la connaissance générale
- La réponse existe dans le RAG interne
- La connaissance du modèle suffit
- La question relève d'un chatbot expert →
chatbot_call - Tâche autonome sans besoin web →
general
📝 Prompt-driven : ces conditions sont les heuristiques par défaut. Vous pouvez les affiner via le prompt système. Ex : “Ne cherche sur le web que si l'utilisateur te le demande explicitement” ou “Cherche systématiquement avant de répondre à toute question factuelle”.
🌊 Deep Search — Quand une recherche simple ne suffit pas
La recherche web de base trouve des résultats et les lit. Le Deep Search va beaucoup plus loin : il navigue dans les pages, extrait le contenu pertinent de manière avancée, itère ses recherches, et produit une synthèse plus riche et mieux sourcée.
🔍 Recherche simple vs Deep Search — Quelle différence pour l'utilisateur ?
- ✓ Cherche sur le web et lit les pages trouvées
- ✓ Synthèse rapide avec citations
- ✓ Idéal pour des questions factuelles simples
"Quel est le dernier taux directeur de la BCE ?"
- ✓ Navigue dans les pages comme un humain (scrapingExtraction automatique du contenu d'une page web pour le lire et l'analyser. avancé)
- ✓ Itère : lit les résultats, rebondit, affine ses recherches
- ✓ Croise jusqu'à 20 sources en une seule réponse
- ✓ Synthèse approfondie, sourcée et structurée
"Fais-moi un état de l'art des solutions de RAG en 2026, avec avantages et inconvénients de chaque approche."
⚙️ Deux intensités de Deep Search
Deep Search
Le chercheur effectue jusqu'à 6 recherches, lit en profondeur jusqu'à 20 pages, en naviguant réellement dans leur contenu (pas un simple aperçu).
Idéal pour les questions qui nécessitent de croiser plusieurs sources fiables.
Super Deep Search
Budget massivement élargi : jusqu'à 25 recherches et 80 pages lues. Le chercheur effectue plusieurs passes, rebondit sur ce qu'il découvre, et produit une analyse exhaustive.
Pour les analyses de marché, états de l'art, ou benchmarks comparatifs.
🧠 Comment ça fonctionne concrètement ?
Le chercheur applique une discipline stricte : il ne relance jamais une nouvelle vague de recherches tant qu'il n'a pas lu les meilleurs résultats de la vague précédente. Chaque source consultée est référencée et traçable dans la réponse finale.
Pour qui ?
Les chatbots qui ont besoin d'informations à jour, vérifiées et croisées depuis le web. Veille technologique, analyses concurrentielles, recherche documentaire approfondie — tout ce qui dépasse une simple question factuelle.
ENABLE_DEEP_SEARCH. La recherche simple reste disponible sans activation supplémentaire pour tout chatbot avec le mode agent et la recherche web activés.
🎓 Subagent chatbot_call — Appel d'expert unifié
Le chatbot_call existait déjà : votre chatbot pouvait interroger un autre chatbot du système et recevoir sa réponse consolidée. Avec cette release, ce mécanisme est intégré dans la primitive Subagent — il devient un sous-agent custom à part entière, au même titre que general et web_search.
🔄 Ce qui est unifié
Une seule surface API polymorphe
Le chatbot_call est désormais exposé au LLM comme un type du même outil Subagent — même schéma, mêmes conventions, même rendu dans l'UI. Le LLM dispose d'une interface unifiée pour décider entre cloner (general), chercher (web_search) ou consulter un expert (chatbot_call).
Concrètement : une mécanique plus robuste, un cadre de sécurité commun (anti-récursion, schéma adaptatif, traçabilité normalisée), et une extensibilité garantie pour les futurs types.
✅ Ce qui ne change pas
Réponse consolidée
Le chatbot cible renvoie sa réponse finale — pas le détail de ses étapes.
ForwardResponse
Transmission verbatim au utilisateur — toujours disponible.
Traçabilité
Événements de corrélation par invocation — toujours en place.
🔧 Rappel du fonctionnement
🎓 Le principe
Le LLM principal interroge un autre chatbot du système — avec toute sa configuration (RAG, outils, modèle, identité métier). Le chatbot cible répond comme s'il recevait une question utilisateur. C'est un sous-agent custom : défini par configuration admin, pas par code.
Deux modes de sécurité :
- AUTOMATIC — le LLM peut appeler tout chatbot accessible à l'utilisateur
- TARGETED — liste blanche prédéfinie uniquement
📊 Paramètres d'invocation
| Paramètre | Rôle |
|---|---|
includeChatHistory | Passe l'historique de conversation au chatbot cible — pour les questions de suivi |
includeTrace | Retourne la traçabilité détaillée (RAG, outils, raisonnement) du chatbot cible |
Désactivés par défaut pour économiser les tokens. Le LLM les active selon le besoin.
📝 Prompt-driven : le mode (automatique ou ciblé) se configure dans l'interface, mais le comportement d'appel se pilote aussi par le prompt. Vous pouvez même orchestrer un workflow complet : “Étape 1 : appelle le chatbot Analyse pour extraire les données. Étape 2 : appelle le chatbot Rédaction avec le résultat pour produire la synthèse.”
Le bénéfice de l'unification
En devenant un type Subagent à part entière, le chatbot_call bénéficie du cadre commun : schéma adaptatif (seuls les chatbots accessibles apparaissent), gardes-fous partagés, et surtout une interface de décision unifiée pour le LLM — qui choisit entre ses 3 modes de délégation dans un seul et même outil.
🎨 Image
Édition, composition et vérification visuelle
depuis toutes les sources d'images accessibles
🎨 Édition d'image — Toute image est modifiable
Vos chatbots peuvent désormais modifier des images en les passant en entrée de l'outil de génération (jusqu'à 4 images en input). Et surtout : il suffit que le chatbot ait accès à l'URL de l'image pour pouvoir l'éditer.
📷 Toute image accessible = éditable
| Source d'image | Le chatbot y a accès ? | Édition possible ? |
|---|---|---|
| 🖼️ Image uploadée par l'utilisateur | ✅ URL interne | ✅ |
| 📚 Image extraite d'un document (RAG) | ✅ URL interne | ✅ |
| 🌐 Image trouvée par recherche web | ✅ URL externe | ✅ |
| 🔌 Image récupérée via un serveur MCP | ✅ URL proxy | ✅ |
| 🎨 Image générée précédemment | ✅ URL interne | ✅ |
🔍 Fetch Image — Vérification visuelle
Analyse visuelle d'une image
Le outil Fetch Image permet au chatbot d'analyser visuellement le contenu d'une image accessible via URL. Il "voit" ce qu'il y a dans l'image et peut en décrire ou vérifier le contenu.
Workflow : Générer → Vérifier
Le chatbot peut générer une image, puis utiliser Fetch Image pour vérifier visuellement que le résultat correspond bien à ce qui était demandé — et itérer si nécessaire.
Cas d'usage concret
"Reprends le schéma d'architecture qu'on a dans nos documents internes et adapte-le avec notre logo." → Le chatbot récupère l'image depuis le RAG, la passe en input du outil de génération, modifie, vérifie visuellement le résultat, et livre — sans action manuelle de l'utilisateur.
🎯 Image Compositing — Manipulation avancée
Deux primitives de composition d'image qui ouvrent un champ de possibilités immense : collage, superposition, modification ciblée, extension… Le tout combinable avec l'édition IA pour des résultats fluides et naturels.
🧰 Deux primitives, des possibilités infinies
AskUserCropArea
Affiche une carte interactive pour sélectionner une zone sur une image. Rend la main à l'utilisateur — il dessine sa sélection, le chatbot reprend ensuite.
CompositeImage
Place une image sur une autre à des coordonnées précises. Le canevas s'agrandit automatiquement si le placement dépasse les bords. Non interactif — retourne l'image composée.
🎨 Exemples de ce que ça permet
Inpaint
Sélectionner une zone → la modifier → la replacer. Le reste est inchangé au pixel près.
"Change le logo sur cette photo"
Outpaint / Extension
Ajouter du contenu au-delà des bords de l'image. Le canevas s'agrandit tout seul.
"Ajoute un 5ᵉ panneau à cette BD"
Collage
Assembler plusieurs images côte à côte ou empilées — créer des planches, des comparatifs, des mosaïques.
"Mets ces 4 photos en grille 2×2"
Superposition + Édition
Superposer des images puis utiliser l'édition IA pour que la fusion soit fluide et naturelle — pas un simple collage brut.
"Place ce produit dans cette scène de manière réaliste"
Ajout d'éléments
Placer un logo, un filigrane, un badge ou un texte généré à un endroit précis sur n'importe quelle image.
"Ajoute notre logo en bas à droite"
Chaînage itératif
Combiner Crop → Edit → Composite → Re-edit en boucle pour des modifications progressives et contrôlées.
"Modifie zone par zone"
ENABLE_IMAGE_COMPOSITING. Disponible pour tout chatbot en mode agent, qu'il dispose ou non d'ImageGeneration. Lorsque désactivé, les outils sont totalement absents et jamais proposés au modèle.
🔗 En pratique — Des chaînes d'actions puissantes
La vraie puissance vient du chaînage : le chatbot enchaîne recherche, édition, composition et vérification de manière autonome — en une seule demande utilisateur.
📋 Cas 1 — "Fais-moi une planche pas-à-pas à partir de la doc"
Exemple de rendu attendu — affichage miniature, clic pour zoomer
"Récupère les captures d'écran de la doc utilisateur dans ta base de connaissance et fais-moi une planche pas-à-pas annotée, moderne, colorée, avec des coins arrondis, pour expliquer cette fonctionnalité."
Et si une partie ne convient pas ? "Je veux modifier juste cette zone" → le chatbot propose le crop, l'utilisateur sélectionne, l'IA édite uniquement la zone ciblée — le reste de la planche est intact.
🏭 Cas 2 — "Annote ce plan industriel"
"Voici un plan d'usine. Ajoute des repères de sécurité aux emplacements critiques et génère la légende associée à côté."
Le plan original est préservé pixel par pixel — seuls les repères sont ajoutés par-dessus. La légende étend le canevas sur le côté sans toucher au contenu existant.
Le point clé
Chaque capacité (RAG, génération, composition, édition, vérification) est un maillon d'une chaîne. C'est le mode agent qui les orchestre automatiquement — l'utilisateur donne l'objectif, le chatbot construit le pipeline lui-même. Et à tout moment, l'utilisateur peut reprendre la main pour un ajustement ciblé.
Améliorations
Robustesse, performance et mobilité
pour une expérience quotidienne irréprochable
⚡ Robustesse et fluidité du chat
Le chat devient fiable et fluide : les irritants majeurs disparaissent, le défilement est repensé, et votre travail de saisie n'est plus jamais perdu.
🐛 Le bug corrigé — "Plus rien ne se passe"
Au bout de plusieurs échanges dans une même conversation, envoyer un nouveau message ne provoquait… plus aucune réaction. Pas d'erreur, pas de message — juste le silence.
En réalité, la connexion entre votre navigateur et le serveur se coupait silencieusement sans que personne ne s'en rende compte.
- Si la connexion tombe, elle se rétablit automatiquement
- La réponse en cours reprend là où elle s'était arrêtée
- Une bannière vous prévient si un problème réseau survient
- Ce qui a déjà été reçu n'est jamais perdu
🚀 Un affichage plus fluide, même sur les longues conversations
Défilement intelligent
L'affichage suit la réponse en temps réel sans saccade ni à-coup. Et quand vous remontez lire un passage, le chat ne vous force plus à redescendre.
Conversations longues sans ralentissement
Même avec des dizaines d'échanges, l'interface reste rapide. Les messages hors écran ne consomment plus de ressources inutilement.
Clavier mobile respecté
Sur téléphone, l'ouverture du clavier ne cache plus le dernier message. La vue se repositionne automatiquement (iOS + Android).
Présentation unifiée
Tous les éléments du chat (réflexion, recherche, outils) partagent un même style compact avec une animation subtile pendant le travail — et se déplient au clic pour voir le détail.
💾 Votre saisie n'est plus jamais perdue
Brouillon automatique
Vous êtes en train d'écrire un message mais vous changez de page ou de conversation ? Pas de panique. Quand vous revenez, votre texte est toujours là — exactement comme vous l'aviez laissé.
Titre de conversation instantané
Le titre se génère pendant que la réponse arrive — plus besoin d'attendre la fin. Il apparaît en direct dans la barre latérale.
En résumé pour vos utilisateurs
Le chat ne "plante" plus silencieusement, le défilement est fluide, et le travail de saisie n'est jamais perdu — ni par un changement de page, ni par une coupure réseau. C'est une expérience plus fiable et plus agréable au quotidien.
💬 Le chatbot vous rend la main quand il doute
Jusqu'ici, quand le chatbot avait un doute, il devinait et partait dans une direction — parfois la mauvaise. Désormais, il peut s'arrêter et vous rendre la main pour vous demander de préciser, avant de continuer.
💡 Le principe
Le chatbot s'arrête et demande
Quand il détecte une ambiguïté ou qu'il a besoin d'une précision pour continuer correctement, le chatbot interrompt son travail et affiche une carte avec 1 à 4 questions à choix.
L'utilisateur clique sur ses réponses — puis le chatbot reprend son travail avec la bonne direction.
Moins de travail jeté
Au lieu de partir dans la mauvaise direction et de produire un résultat inutile, le chatbot investit 5 secondes de votre temps pour garantir un résultat juste.
Et si la question n'est pas pertinente ? L'utilisateur peut toujours passer (skip) ou écrire sa propre réponse libre.
Utilisateur : "Supprime ces fichiers"
Le chatbot ne savait pas lesquels → il devinait → résultat potentiellement faux → travail à refaire
Utilisateur : "Supprime ces fichiers"
Le chatbot affiche : "Lesquels ?" avec les options cliquables → l'utilisateur choisit → c'est fait du premier coup
⚙️ Activation
Automatique en mode agent
Dès que le mode agent est actif et le feature flag activé, le chatbot décide seul quand poser une question. Pas de configuration supplémentaire. C'est le LLM qui juge s'il a besoin d'une clarification.
L'utilisateur garde le contrôle
- Skip — passer la question, le chatbot continue avec des hypothèses raisonnables
- Texte libre — toujours un champ "Autre" disponible
- Clic rapide — plus rapide que rédiger une réponse
Fonctionnalité en cours de test — Rejoignez les premiers utilisateurs !
Cette fonctionnalité est prête et fonctionnelle, mais encore en phase de validation avant déploiement général. Elle sera disponible pour tous d'ici peu.
En attendant, son activation est réservée à l'éditeur (SPIE ICS).
👉 Vous voulez la tester ? Faites-nous signe !
Contactez-nous et nous l'activons sur votre environnement.
🗂️ Retrouver une conversation en 2 secondes
Jusqu'ici, retrouver une ancienne conversation revenait à scroller indéfiniment dans la barre latérale en espérant tomber dessus. Avec la v1.2, trois nouveaux outils de navigation rendent la recherche instantanée.
- Scroll infini dans la barre latérale d'un chatbot
- Aucune recherche — impossible de filtrer
- Si on oubliait sur quel chatbot on avait eu la conversation → impossible de la retrouver
- "Je sais que j'avais posé cette question la semaine dernière… mais où ?"
- Cmd-K / Ctrl-K depuis n'importe où → recherche tous chatbots confondus
- Recherche par nom de conversation
- Filtres par chatbot, par date, par épinglé
- Organisation claire : Aujourd'hui, Hier, Semaine dernière…
🧭 Trois surfaces complémentaires
Palette rapide Cmd-K
Un raccourci clavier depuis n'importe quelle page. Tapez quelques lettres et voyez instantanément vos conversations qui correspondent — tous chatbots confondus.
Page Historique
Une page dédiée à tout votre historique : classement par date, recherche par titre, filtre multi-chatbot, vue "épinglées uniquement". Idéal pour explorer à tête reposée.
Barre latérale clarifiée
La sidebar distingue désormais deux périmètres : les conversations du chatbot en cours (contexte local) et l'historique global (vue transverse). Plus de confusion.
Pour vos utilisateurs
Fini le "je ne retrouve plus ma conversation d'il y a 3 jours". La recherche est instantanée, globale et accessible d'un raccourci clavier. Plus le nombre de conversations augmente, plus cette fonctionnalité fait la différence.
📱 Hub IA sur mobile — Une vraie application
Hub IA n'est plus seulement une interface web consultable sur téléphone — c'est une application mobile à part entière, installable et optimisée pour le tactile.
📲 Installation guidée
Fenêtre d'installation automatique
À votre deuxième connexion sur mobile, une fenêtre s'affiche pour vous guider pas à pas dans l'installation de Hub IA sur votre écran d'accueil.
Sur Android : un bouton "Installer" en un clic.
Sur iPhone : un guide visuel étape par étape (Partager → Ajouter à l'écran d'accueil).
Une vraie icône sur votre téléphone
Une fois installé, Hub IA apparaît comme n'importe quelle application sur votre écran d'accueil — avec une icône dédiée, adaptée aux conventions iOS (squircle) et Android (themed icons).
Plus besoin d'ouvrir un navigateur et de chercher l'URL.
📱 Interface entièrement repensée pour le mobile
Un travail complet d'adaptation a été réalisé sur l'ensemble de l'interface pour offrir une expérience native et confortable sur petit écran :
👆 Zones tactiles agrandies
Boutons, menus et lignes de conversation sont dimensionnés pour le pouce — plus de clic raté.
⌨️ Clavier géré intelligemment
Le clavier ne cache plus la zone de saisie ni le dernier message — tout reste visible et accessible.
📐 Mise en page adaptative
Grilles, textes et espacements s'adaptent à la taille d'écran — pas de zoom ni de scroll horizontal.
🚀 Raccourcis depuis l'icône
Appui long sur l'icône Hub IA → accès direct à l'Historique ou à la liste des Chatbots, sans ouvrir l'app.
- Interface desktop affichée sur un petit écran
- Texte trop petit, boutons trop proches
- Pas d'installation — il fallait passer par le navigateur
- Interface pensée pour le mobile dès le départ
- Installation en un geste, icône sur l'écran d'accueil
- Expérience comparable à une application native
Pour vos utilisateurs
Hub IA se comporte comme une vraie app mobile — installable, rapide, confortable au pouce. Vos équipes terrain ou en déplacement peuvent l'utiliser aussi naturellement que sur desktop.
Impact & Migration
Changement structurant sur la gestion des outils :
ce qui change et ce que vous devez faire
⚠️ Suppression des outils unitaires — Migration vers le mode agent
Certains outils existaient en tant que types dans le menu Admin > Outil et pouvaient etre ajoutes unitairement a un chatbot. Ces types n'existent plus dans ce menu. Leurs capacites sont desormais integrees au mode agent et s'activent depuis les Parametres d'operation.
🗑️ Types de outils supprimes - Correspondance mode agent
| Ancien type de outil (supprime) | Equivalent mode agent | Section dans Parametres d'operation |
|---|---|---|
| Knowledge Base Search | Toggle "Outil de recherche dans la base de connaissances" | Capacites de l'agent > Connaissances |
| Knowledge Retriever | Toggle "Outil de recuperation de connaissances" | Capacites de l'agent > Connaissances |
| Web Search (SearXNG) | Cartes presets : Desactive / Recherche simple | Capacites de l'agent > Subagent de recherche web |
| Chatbot Call | Toggle "Outil d'appel de chatbot" + mode Automatique / Cible | Capacites de l'agent > Collaboration |
| Forward Response | Integre automatiquement dans "Outil d'appel de chatbot" | (active des que l'appel de chatbot est active) |
| Todo Write | Toggle "Outil de gestion des taches" | Capacites de l'agent (premier toggle) |
Comment identifier les chatbots impactes
Identifier les chatbots impactes
Rendez-vous dans Admin > Outil. Cliquez sur le outil concerne. Dans la sidebar, l'onglet "Chatbots affectes" liste tous les chatbots qui l'utilisent encore.
Notez-les. Apres la mise a jour, ces associations seront supprimees.
Passer ces chatbots en mode agent
Pour chaque chatbot identifie, allez dans Parametres d'operation et selectionnez Mode Agent. Puis activez les capacites equivalentes dans la section appropriee (cf. tableau ci-dessus).
Que se passe-t-il si vous ne migrez pas ?
Les chatbots qui utilisent encore des outils unitaires supprimés perdront ces capacités après la mise à jour.
- Le chatbot continuera de répondre normalement
- Mais il ne pourra plus chercher sur le web, appeler d’autres chatbots, ni utiliser les outils concernés
- L’utilisateur ne verra pas d’erreur — la capacité sera simplement absente
→ La migration est simple (quelques clics), mais elle doit être faite pour chaque chatbot concerné.
Bonne nouvelle
Rien ne disparaît fonctionnellement. Les capacités changent de lieu. Le mode agent offre la même chose avec une meilleure ergonomie et des capacités augmentées.
Le mode agent devient le standard
A partir de cette version, le mode agent est le mode par defaut a la creation d'un nouveau chatbot. Le mode classique reste disponible mais est desormais marque comme deprecie.
- Nouveau chatbot = Mode Classique par defaut
- Mode agent = option avancee a activer manuellement
- Les deux modes au meme niveau
- Nouveau chatbot = Mode Agent par defaut
- Mode classique affiche comme "Mode Classique (deprecie)"
- Vos chatbots existants en mode classique continuent de fonctionner
Calendrier de depreciation
Maintenant
Le mode classique est marque "deprecie" dans l'interface. Tout continue de fonctionner normalement. Vous pouvez migrer a votre rythme.
A terme
Le mode classique sera supprime dans une version future. Nous communiquerons une date precise suffisamment en avance pour vous laisser le temps de migrer.
Ce que nous recommandons
Commencez des maintenant a passer vos chatbots existants en mode agent. Le mode agent offre les memes capacites de RAG (Knowledge Base Search + Knowledge Retriever) plus toutes les nouvelles fonctionnalites (Subagent, recherche web, collaboration, gestion de taches). La migration est un simple changement de toggle dans les Parametres d'operation.
En resume — Ce qui change avec la v1.2
Subagent
Vos chatbots delegent : clone interne, chercheur web, appel d'expert. Plus besoin de tout faire dans un seul prompt.
Image
Edition et composition d'images depuis n'importe quelle source. Le chatbot voit, edite et combine les visuels.
Robustesse
Le bug "plus rien ne se passe" est corrige. Defilement fluide, brouillons persistants, titres en direct.
Interactivite
Le chatbot peut s'arreter et poser une question quand il doute, au lieu de deviner.
Navigation
Cmd-K pour retrouver n'importe quelle conversation en 2 secondes, tous chatbots confondus.
Mobile & PWA
Hub IA s'installe comme une vraie app. Interface repensee pour le tactile.
⚠️ Actions requises
| Action | Quand | Urgence |
|---|---|---|
| Identifier vos chatbots avec des outils unitaires (Admin > Outil > Chatbots affectes) | Avant la mise a jour | Obligatoire |
| Passer ces chatbots en mode agent et reactiver les capacites equivalentes | Avant ou juste apres la mise a jour | Obligatoire |
| Planifier la migration de vos chatbots classiques restants vers le mode agent | A votre rythme | Recommande |
Hub IA v1.2
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