E-commerce
1 juillet 2026
« Sur quoi êtes-vous entraîné ? » Le bot répond « je ne sais pas » ou invente « aucune donnée ». Le client ouvre un ticket traindata_.
Un chatbot IA training data e-commerce répond depuis le registre sources : KB, catalogue, exclusions conversations, fournisseur IA et limites, sans nier l'usage réel ni improviser.
Ce guide #908 couvre intents bot_traindata_*, flow TRAINDATAbot TDB-1 à TDB-8 et guardrails TRAINDATA-REGISTRY-GATE. Paire bot du playbook TRAINDATA (#907). Cas d'usage : transparence données entraînement côté widget.
Sommaire
Pourquoi expliquer les sources d'entraînement côté bot ?
Questions training data arrivent en milieu de chat. Sans copy registre, le bot dévie vers privacy générique ou nie le RAG catalogue. TRAINDATA-REGISTRY-GATE réduit tickets traindata_ #907.
Ce que le bot training data résout tier 1
Sources listées : KB catalogue macros map
Exclusions claires : conversations non utilisées map
Vendor honnête : fournisseur IA DPA map
Opt-out route : handoff #909 si refus
Limits copy : ce que le bot ne fait pas map
Exemple retail DTC
DTC, registry gate widget. traindata_bot_trust_deflect +36 %, traindata_bot_registry_compliance 96 % en 5 semaines.
TRAINDATAbot #908 vs TRAINDATA #907, AITRAN #860, LEARNbot #910 et Opt-out #909
Sept contenus transparence training, sept rôles distincts.
Matrice rapide
#908 TRAINDATAbot : bot expliquer sources limites exclusions vendor tier 1
TRAINDATA #907 : agents traiter tickets traindata TD-4
AITRAN #860 : disclosure statut IA réponse distinct training
AIGENCON #859 : contenu boutique IA distinct sources bot
Opt-out #909 : exécuter exclusion conversations apprentissage
LEARNbot #910 : bot opt-out apprentissage distinct sources
Gouvernance #142 : règles internes distinct copy client
Pipeline : question training widget → #908 tier 1 → handoff #907 ou #909 si complexe.
Quels intents bot_traindata_* configurer ?
Huit intents training mappés TRAINDATA-MAP #907.
Huit intents bot_traindata
bot_traindata_sources_answer : sources_list copy map
bot_traindata_exclusions_answer : exclusions copy map
bot_traindata_conversations_answer : statut_conv copy map
bot_traindata_vendor_answer : vendor_copy DPA map
bot_traindata_limits_answer : limits_copy ce bot ne fait pas map
bot_traindata_opt_out_route : opt_out_process handoff map
bot_traindata_human_review : review_process copy map
bot_traindata_feed_loop : consommer LOG #907 registry map
Chaque réponse logue registry_version intent traindata_* deflect_or_handoff.
Comment consommer TRAINDATA-MAP #907 ?
Le bot lit TRAINDATA-MAP #907 + champs bot : sources_list, exclusions_list, statut_conv, vendor_copy, limits_copy, opt_out_process, review_process, traindata_feed_priority.
Guardrails training data
TRAINDATA-REGISTRY-GATE : réponses uniquement depuis registry sync
NO-DENY-USAGE-BOT : pas nier KB catalogue si registre l'indique
EXCLUSIONS-EXPLICIT-BOT : toujours citer exclusions si demandé
AITRAN-REROUTE-BOT : disclosure seule → #860 AITRAN
OPT-OUT-ROUTE-BOT : refus contribution → #909 ou #910
VENDOR-GROUNDED-BOT : vendor_copy registre pas improvisé
DPO-HANDOFF-BOT : RGPD formel escalate agent
TRAINDATA-FEED-LOOP-BOT : LOG #907 enrichit sources_copy
Policy TRAINDATABOT-SUP en six règles
Six règles transparence training responsable.
TRAINDATA-REGISTRY-GATE : tier 1 depuis registry #907 uniquement
NO-DENY-USAGE-BOT : honnêteté sources documentées
EXCLUSIONS-EXPLICIT-BOT : exclusions_list si question conversations
LIMITS-COPY-BOT : limits_copy limites bot distinct training
OPT-OUT-ROUTE-BOT : opt_out handoff #909 #910 pas traiter seul
TRAINDATA-FEED-LOOP-BOT : chaque LOG #907 review registry sous 48 h
Flow TRAINDATAbot TDB-1 à TDB-8
Flow huit étapes : question entrant classify registry answer route log handoff.
TDB-1 Ingest : message training data entraînement sources
TDB-2 Classify : traindata_* vs aitran #860 vs privacy
TDB-3 Registry gate : TRAINDATA-REGISTRY-GATE lookup
TDB-4 Tier 1 answer : sources exclusions vendor limits
TDB-5 Route : opt_out_route dpo_handoff aitran reroute
TDB-6 Feed loop : LOG #907 ajuste registry widget
TDB-7 Handoff : complexe → agent #907 contexte
TDB-8 Log : trust_deflect registry_compliance
Exemple TPL-TRAINDATAbot-SOURCES
« Nos réponses s'appuient sur : {{sources_list}}. Nous n'utilisons pas : {{exclusions_list}}. Plus de détails : {{policy_link}}. »
Templates TPL-TRAINDATAbot et touchpoints
Quatre templates courts training embed.
TPL-TRAINDATAbot-SOURCES
[sources_copy map.] [exclusions_copy map.] REGISTRY-GATE.
TPL-TRAINDATAbot-CONVERSATIONS
[conversations_copy map.] statut_conv. OPT-OUT-ROUTE si refus.
TPL-TRAINDATAbot-VENDOR
[vendor_copy map.] DPA rétention. VENDOR-GROUNDED.
TPL-TRAINDATAbot-LIMITS
[limits_copy map.] Ce bot informe ne décide pas remboursement.
Touchpoints
« Entraînez-vous sur moi ? » : conversations_answer + exclusions
« Quelles données ? » : sources_answer tier 1
« Je refuse » : opt_out_route #909
LOG TRAINDATA #907 : feed_loop sources_copy
Cas limites et reroutes
Cinq cas hors flow standard.
« Es-tu une IA ? » seul : #860 AITRAN disclose
Description produit IA : #859 AIGENCON
Opt-out apprentissage actif : #910 LEARNbot
Fine-tune mentionné registre : conversations_answer honnête
Ticket traindata_ malgré bot : feed_loop review registry gaps
KPI traindata_bot essentiels
Cinq métriques pilotage TRAINDATAbot et corrélation #907.
traindata_bot_trust_deflect : questions training résolues sans ticket traindata_
traindata_bot_registry_compliance : % réponses alignées registry
traindata_bot_exclusions_cited_rate : % questions conv avec exclusions
traindata_bot_opt_out_route_rate : % opt_out routés #909 #910
traindata_bot_deny_usage_attempts : déni usage réel cible 0
Cible : deny_usage_attempts à zéro et trust_deflect en hausse.
Anti-patterns TRAINDATAbot
Cinq erreurs fréquentes training transparency bot.
Nier usage catalogue : NO-DENY-USAGE si RAG actif
Improviser vendor : VENDOR-GROUNDED registry only
Oublier exclusions : EXCLUSIONS-EXPLICIT sur conversations
Traiter opt-out seul : OPT-OUT-ROUTE #909 #910
Confondre disclosure : AITRAN-REROUTE #860
TRAINDATAbot avec Qstomy
Qstomy sur Shopify : TRAINDATA-MAP sync #907, sources exclusions vendor templates, opt-out route, KPI traindata_bot dashboard.
Scénario : DTC, 5 tickets/mois traindata. Registry gate tier 1. traindata_bot_trust_deflect +36 %, tickets traindata_ -33 % en 5 semaines.
Explorez support IA et demander une démo.
Checklist, FAQ et aller plus loin
Checklist TRAINDATAbot (8 étapes)
Sync TRAINDATA-MAP #907 : sources exclusions vendor limits
Policy TRAINDATABOT-SUP : 6 règles REGISTRY-GATE NO-DENY
8 intents bot_traindata_* : flow TDB-1 à TDB-8
4 templates TPL-TRAINDATAbot-* : SOURCES CONVERSATIONS VENDOR LIMITS
policy_link : page transparence training publique
opt_out_route : handoff #909 #910 configuré
Red team entraînement : sources pas déni test
Dashboard KPI : traindata_bot_* section 9 + delta traindata_
FAQ
Différence #907 ?
#907 = agents tickets complexes DPO. #908 = bot tier 1 sources exclusions.
Différence #860 ?
#860 = cette réponse est IA. #908 = données entraînement sources.
Différence #910 ?
#908 informe sources. #910 exécute opt-out apprentissage côté bot.
Promettre zéro donnée ?
Non si KB catalogue indexés. NO-DENY-USAGE + EXCLUSIONS honnêtes.
Aller plus loin
Cette semaine : sync registry #907, templates sources conversations, opt_out route, mesurer traindata_bot_trust_deflect.
Enzo
1 juillet 2026
