Créer un chatbot interactif sur WhatsApp avec ChatGPT est un excellent moyen d’automatiser les conversations et d’améliorer l’expérience client. Ce guide vous explique comment procéder, étape par étape.
Pourquoi connecter ChatGPT à WhatsApp ?
L’intégration de ChatGPT avec WhatsApp offre plusieurs avantages :
- Automatisation des réponses : le chatbot répond instantanément aux questions courantes.
- Service client 24/7 : il fonctionne sans interruption, améliorant la satisfaction des utilisateurs.
- Personnalisation : il adapte ses réponses en fonction des échanges passés.
- Gain de temps : il libère votre équipe des tâches répétitives.
Voyons maintenant comment créer votre chatbot.
1. Obtenir un compte WhatsApp Business API
Pour utiliser un chatbot sur WhatsApp, vous devez passer par l’API WhatsApp Business. Voici les étapes :
- Inscrivez-vous auprès d’un fournisseur officiel comme Wati, 360dialog ou Twilio.
- Vérifiez votre numéro et obtenez une autorisation d’accès à l’API.
- Configurez un Webhook pour recevoir les messages entrants.
Exemple de création d’un Webhook en Python :
from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/webhook', methods=['POST']) def webhook(): data = request.json print(f"Message reçu : {data}") return "Message reçu", 200 if __name__ == '__main__': app.run(port=5000)
Ce serveur Flask reçoit les messages de WhatsApp et les affiche dans la console.
2. Obtenir une clé API OpenAI
Pour utiliser ChatGPT, vous devez récupérer une clé API sur OpenAI :
- Créez un compte sur OpenAI.
- Rendez-vous sur platform.openai.com et générez une clé API.
- Notez cette clé, car elle est indispensable pour faire fonctionner le chatbot.
3. Développer le chatbot
Connexion entre WhatsApp et ChatGPT
Nous allons maintenant écrire un script Python qui :
- Reçoit un message sur WhatsApp via l’API.
- Envoie la requête à ChatGPT via OpenAI.
- Renvoie la réponse à l’utilisateur.
Code pour interagir avec l’API OpenAI :
import openai import requests # Définir la clé API OpenAI openai.api_key = "VOTRE_CLE_API" # Fonction pour générer une réponse ChatGPT def get_chatgpt_response(message): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": message}] ) return response["choices"][0]["message"]["content"] # Fonction pour envoyer un message WhatsApp via Twilio def send_whatsapp_message(to, message): url = "https://api.twilio.com/2010-04-01/Accounts/VOTRE_SID/Messages.json" data = { "From": "whatsapp:+VOTRE_NUMERO_TWILIO", "To": f"whatsapp:{to}", "Body": message } response = requests.post(url, data=data, auth=("VOTRE_SID", "VOTRE_AUTH_TOKEN")) return response.status_code # Exemple d'utilisation user_message = "Bonjour, comment fonctionne ce service ?" chatgpt_response = get_chatgpt_response(user_message) send_whatsapp_message("+123456789", chatgpt_response)
4. Tester et déployer
Une fois le chatbot développé, effectuez des tests :
- Vérifiez l’envoi et la réception des messages.
- Testez différentes requêtes pour voir si ChatGPT répond correctement.
- Corrigez les erreurs éventuelles avant le déploiement.
Bonnes pratiques pour un chatbot efficace
- Définir un objectif clair : précisez les tâches que doit accomplir votre chatbot.
- Créer des réponses naturelles : ChatGPT doit sembler humain et engageant.
- Optimiser les interactions : évitez les messages trop longs ou répétitifs.
- Mettre à jour régulièrement : ajustez les réponses en fonction des retours utilisateurs.
Conclusion
En suivant ces étapes, vous pouvez créer un chatbot interactif sur WhatsApp avec ChatGPT, améliorant ainsi votre service client et automatisant les échanges.