Une personne étudiante en difficulté mérite une réponse juste ou une redirection honnête. Soria est conçue pour que l'agent conversationnel ouvre la conversation, et qu'un humain referme tout ce qui compte.
Ce ne sont pas des intentions posées par-dessus un robot conversationnel. Ce sont les contraintes autour desquelles le produit est construit, et chacune est vérifiable dans un déploiement.
La conversation traite les questions fréquentes, à faible enjeu et bien documentées. Dès qu'une demande devient spécifique, personnelle ou lourde de conséquences, elle quitte l'agent et atteint une personne de votre équipe.
Portée, ton, température, sources de récupération et comportement de refus sont configurés par établissement, visibles pour vos administrateurs et versionnés. Aucune consigne cachée que vos équipes ne pourraient inspecter.
Une réponse inventée sur une échéance, un règlement ou une règle d'admissibilité cause un tort réel. Lorsque Soria ne peut pas ancrer une réponse, elle n'en produit pas.
Escalade
L'escalade est un chemin conçu, avec des déclencheurs définis — pas un repli qui s'active quand le robot plante.
L'agent récupère l'information dans vos documents approuvés et répond en affichant la source. Si la personne est satisfaite, la conversation s'arrête ici — et une courte rétroaction enregistre si cela a aidé.
Si la question est procédurale, l'agent passe la main à un arbre décisionnel avec les étapes, les délais et la référence officielle, plutôt que de paraphraser un règlement.
Confiance de récupération faible, sujet inscrit à la liste des sujets sensibles de votre établissement, demande répétée non résolue, ou demande directe de la personne — l'un ou l'autre arrête l'agent.
La personne étudiante est dirigée vers la bonne équipe avec le contexte déjà recueilli : prise de rendez-vous, billet, courriel ou contact direct — selon le canal que cette équipe surveille réellement. Les demandes sans réponse sont journalisées pour que vos équipes voient exactement où sont les zones à améliorer.
À chaque tour de chaque conversation, « parler à quelqu'un » est visible. Personne n'a à argumenter avec une machine pour joindre un humain, ni à deviner la formulation qui déclenche la redirection.
Fiabilité
Quatre mécanismes, dont chacun suffit à empêcher une réponse fausse et assurée d'atteindre une personne étudiante.
Les réponses proviennent des documents que vos équipes publient et approuvent — règlements, pages de services, procédures — via un index de récupération propre à l'établissement. L'agent n'a aucun mandat pour répondre à partir de connaissances générales sur « comment fonctionnent les universités ».
Chaque réponse affiche la page ou le document officiel dont elle provient. La personne étudiante peut vérifier, et une conseillère ou un conseiller peut corriger la source plutôt que d'argumenter avec le modèle.
Sous le seuil configuré, l'agent refuse et escalade. Ce seuil est un paramètre que votre établissement contrôle, et il peut être resserré pour les domaines sensibles comme l'aide financière ou les sanctions académiques.
Détresse psychologique, harcèlement, manquement à l'intégrité académique, statut migratoire — votre établissement définit la liste, et ces sujets sont acheminés directement à des personnes, sans contenu généré entre les deux.
Gouvernance et transparence
Soria est agnostique quant au modèle par conception. Ce n'est pas une précaution de langage : c'est ce qui permet de contractualiser explicitement le modèle, la région de traitement et les sous-traitants, et de les changer sans reconstruire la solution.
L'agent conversationnel est une interface parmi d'autres. Questionnaires, arbres décisionnels, parcours guidés et catalogue de ressources fonctionnent tous sans aucune composante générative. Un établissement qui n'est pas prêt pour l'IA peut déployer l'outil d'autopositionnement aujourd'hui et activer l'agent plus tard — ou jamais.
| Niveau | Ce qu'il contrôle | Usage typique |
|---|---|---|
| Établissement | Si l'IA générative fonctionne, ou non, pour cet établissement. | Un projet pilote qui démarre sans IA, avec activation en phase deux. |
| Module | Quelles parties de l'outil l'agent peut desservir. | L'agent répond aux questions d'orientation générale mais ne touche jamais à l'aide financière. |
| Contenu | Quels ensembles documentaires l'agent peut consulter. | Les pages de services publiques sont dans la portée ; les manuels de procédures internes ne le sont pas. |
Les questions qu'on nous pose
Les réponses proviennent uniquement d'une couche de récupération construite sur les documents approuvés de votre établissement. Lorsque la récupération ne retourne rien de pertinent, ou que la confiance passe sous le seuil configuré, l'agent ne génère pas de réponse : il le dit et oriente vers l'équipe responsable. Refuser est toujours préférable à deviner.
Sur l'un de quatre déclencheurs : confiance de récupération faible, sujet désigné comme sensible ou à enjeu élevé par votre établissement, demande répétée ou non résolue, ou demande explicite de la personne étudiante. L'escalade est de plus disponible en permanence dans l'interface, à chaque tour.
Oui — par établissement, par module ou par contenu. Les questionnaires, arbres décisionnels et parcours guidés sont pleinement fonctionnels sans aucune composante générative active.
Soria est agnostique quant au modèle et multi-LLM. Pour les déploiements du secteur public et de l'enseignement supérieur, le modèle et sa région de traitement sont contractualisés explicitement afin que l'ensemble des données transmises aux composantes d'IA et générées par celles-ci soit traité au Québec ou au Canada. Les fournisseurs, modèles, lieux de traitement et sous-traitants sont documentés par déploiement.
Non. Les contenus institutionnels et étudiants ne sont pas utilisés pour entraîner, affiner ou évaluer des modèles de fondation tiers. La récupération ancre les réponses dans vos documents au moment de la requête ; les documents restent les vôtres.
Par des décisions de conception, pas par des avertissements. Aucune note, aucun classement, aucun indice de risque, aucune prédiction de réussite. Les résultats sont descriptifs et présentés comme des pistes. Rien n'est conservé sans consentement explicite, et les équipes en soutien voient des tendances agrégées — pas des dossiers individuels constitués dans le dos d'une personne. En savoir plus sur la confidentialité et l'inclusion.
Choisissez la question que votre équipe aimerait le moins voir un robot conversationnel rater. Nous vous montrerons ce que Soria en fait — y compris refuser d'y répondre.
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