Écrans du prototype
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Philosophie
Kendros Copilot part d'un constat : la majorité des recherches dans Kendros suivent des schémas prévisibles en langage naturel (« quels voyagistes pour l'Islande ? », « la France a-t-elle changé sa règle de visa ? »). Plutôt que de remplacer les formulaires structurés — toujours disponibles et faisant autorité — un assistant se superpose à l'en-tête de chaque page, capable de répondre en citant ses sources et de proposer l'action de suivi correspondante (épingler, surveiller, ouvrir la fiche).
Choix de conception
Forces, faiblesses, risques
Forces
- Réduit drastiquement le temps de recherche pour les questions récurrentes en langage naturel.
- La traçabilité systématique désamorce le principal risque de confiance envers une IA dans un outil professionnel.
Faiblesses
- Exige un moteur de compréhension de requêtes fiable ; une mauvaise interprétation érode vite la confiance.
- Deux systèmes de vérité apparents (réponse synthétisée vs tableau brut) à maintenir visuellement cohérents.
Risques
- Une réponse assistant perçue comme définitive sans consultation des sources pourrait induire une erreur commerciale envers un client final.
- Dépendance à une infrastructure IA supplémentaire, absente du Kendros historique.
Pourquoi ce choix convient à Kendros
Le corpus Kendros — prestataires, offres, ambassades, emplois — est structuré et déjà indexé : un terrain idéal pour un assistant qui cite ses sources plutôt qu'un chatbot généraliste. En conservant les écrans historiques intacts sous le panneau assistant, cette proposition reste acceptable pour les utilisateurs qui n'utiliseront jamais l'IA, tout en offrant un gain de vitesse mesurable à ceux qui l'adoptent.