Botpress : guide pour débuter et comprendre la plateforme en 2026
Studio, knowledge bases, tables, actions, intégrations, logs et webchat : ce guide présente les principales briques de Botpress pour commencer.
Botpress : guide pour débuter et comprendre la plateforme en 2026
Botpress permet de créer des chatbots et des agents IA avec une combinaison de workflows visuels, de modèles de langage, de bases de connaissances et d'intégrations.
Quand on ouvre la plateforme pour la première fois, il y a beaucoup d'onglets.
Voici les éléments à comprendre pour démarrer.
La vidéo complète
Je fais le tour de l'environnement dans cette vidéo :
Le Studio
Le Studio est l'espace où vous construisez la logique de l'agent.
Vous pouvez y créer des nœuds, des workflows et des agents autonomes.
Un nœud standard exécute des étapes dans un ordre déterminé.
Un nœud autonome peut choisir les outils à utiliser selon la conversation.
Pour un premier projet, vous pouvez combiner les deux.
Les modèles de langage
Botpress permet de choisir différents LLM selon les besoins.
Le modèle intervient notamment pour :
- comprendre les demandes ;
- générer les réponses ;
- décider quel outil utiliser ;
- rechercher dans la connaissance ;
- exécuter certaines logiques agentiques.
Le choix du modèle joue sur la qualité, la vitesse et le coût.
Je recommande de tester plusieurs modèles sur un jeu de conversations représentatif au lieu de choisir uniquement sur un benchmark.
Les bases de connaissances
Les knowledge bases donnent accès à vos contenus.
Vous pouvez importer :
- documents ;
- pages web ;
- texte ;
- sources structurées ;
- tables selon les cas.
L'agent peut ensuite rechercher des informations dans ces sources.
La qualité de la structure des documents a un impact direct sur la qualité des réponses.
Les tables
Les tables permettent de stocker des données structurées.
Elles peuvent servir à enregistrer :
- leads ;
- demandes ;
- informations de session ;
- réservations ;
- configurations ;
- données métier simples.
Elles peuvent aussi alimenter certaines recherches.
Les actions
Une action est une fonction que vous pouvez donner à l'agent.
Elle peut appeler une API, manipuler une donnée ou exécuter une logique personnalisée.
Vous définissez généralement un nom, des entrées, une sortie et le code associé.
C'est l'une des briques principales pour connecter l'agent au reste de votre entreprise.
Les intégrations
Le Hub permet d'installer des intégrations avec des outils externes.
L'intégration expose ensuite des actions disponibles dans le Studio.
Cela évite de recoder des connexions classiques.
Quand aucune intégration n'existe, vous pouvez passer par une API personnalisée.
Les conversations et les utilisateurs
Depuis le dashboard, vous pouvez consulter les conversations.
C'est une section essentielle après le déploiement.
Vous pouvez regarder les messages, identifier les erreurs et analyser les demandes réelles.
La liste des utilisateurs permet également de suivre l'activité globale.
Les analytics
Les analytics donnent une vue sur l'utilisation du bot.
Selon la configuration, vous pouvez surveiller :
- nombre de conversations ;
- nombre de messages ;
- consommation des modèles ;
- latence ;
- utilisateurs ;
- activité du workspace.
Ces données permettent de suivre le coût et les performances.
Logs et debugging
Les logs sont l'un des onglets que j'utilise le plus.
Ils permettent de voir les actions exécutées, les appels aux outils, les erreurs et le temps passé dans chaque étape.
Lorsqu'un agent ne répond pas correctement, les logs permettent souvent de comprendre si le problème vient du prompt, d'un outil, d'une donnée ou du modèle.
Le webchat
L'onglet Webchat sert à personnaliser l'interface.
Vous pouvez régler :
- nom ;
- description ;
- couleurs ;
- police ;
- apparence générale ;
- informations de contact.
Vous récupérez aussi le script qui permet d'intégrer le chat sur votre site.
Human in the loop
Pour certains projets, il faut permettre à un humain de reprendre la conversation.
Cette logique permet de gérer les cas sensibles ou complexes.
Le transfert humain doit être pensé dès la conception du support.
Par quoi commencer ?
Pour un premier agent, je conseille de choisir un cas simple.
Exemple : répondre sur un catalogue et collecter une demande de contact.
Construisez d'abord :
- une base de connaissances ;
- un agent avec des instructions claires ;
- un outil ou une table si nécessaire ;
- quelques scénarios de test ;
- le webchat.
Vous pourrez ensuite ajouter les intégrations et les workflows avancés.
Si vous voulez créer un premier projet concret, vous pouvez également lire mon article pour créer un chatbot IA sur mesure avec Botpress.
Pour un projet professionnel plus avancé, vous pouvez me contacter.
Vous voulez appliquer ces idées ?
Réservez un diagnostic pour identifier les premiers cas d'usage utiles dans votre activité.