«Mir Kvestov» lance le bot IA Kvestocha et teste cinq modèles sur 12 gates de sécurité

Depuis le troisième trimestre 2026, l'agrégateur de quests en réalité «Mir Kvestov» confie la première ligne de son chat au bot Kvestocha. Les clients écrivent pour choisir un jeu et le réserver : c'est désormais une IA qui leur répond en premier. L'équipe a publié sur Habr une analyse de l'architecture. Elle décrit un wiki de fichiers markdown à la place du fine-tuning, le masquage des données personnelles avant le modèle, l'accès au catalogue du site via MCP et la comparaison de cinq modèles sur douze gates de sécurité.

Les connaissances vivent dans des fichiers, pas dans les poids

La décision centrale de l'équipe : ne pas fine-tuner le modèle, mais conserver la base de connaissances sous forme de wiki de fichiers markdown. Cette approche a des conséquences concrètes. Les fichiers se lisent à l'œil nu et se versionnent, et pas seulement un ingénieur ML peut les modifier. Les connaissances ne sont pas liées à un modèle précis : si un LLM plus puissant ou moins cher apparaît, le wiki reste le même. Pour un projet qui compare cinq modèles à la fois, c'est un point déterminant.

L'autre élément du système est un cycle nocturne de modifications avec examen. D'après la description, la base de connaissances n'est pas figée. Elle est régulièrement révisée et enrichie, et le résultat est vérifié par un test. L'auteur a réservé les détails du mécanisme à l'article complet. L'idée, elle, est claire : les changements apportés à la source de connaissances doivent être validés comme des changements de code.

Confidentialité et actualité du catalogue

Les données personnelles des clients sont masquées avant que la requête n'atteigne le modèle. C'est une protection au niveau de l'architecture, et non une consigne demandant au LLM de « ne pas en dire trop ». Un chat de réservation collecte inévitablement des coordonnées, et la question de ce que voit un modèle externe passe ici en premier.

Les informations sur le produit transitent par un autre canal. Le catalogue du site est branché via MCP : le bot l'interroge comme un outil. Le wiki stocke les règles, le ton et les scénarios types ; le catalogue fournit les jeux à jour. Cette séparation est logique : les horaires et la disponibilité des créneaux changent plus vite que n'importe quel wiki ne peut être mis à jour.

Cinq modèles, douze gates

Avant le lancement, l'équipe a comparé cinq modèles sur douze gates de sécurité. Un gate est ici, en substance, un contrôle obligatoire : un modèle qui ne le franchit pas n'accède pas à la première ligne. L'annonce ne précise pas quels modèles ont participé ni comment ils se sont classés. Ces données seront la principale valeur de la version complète.

Ce que l'on sait de l'annonce :

• lancement : troisième trimestre 2026, le bot répond en premier dans le chat ;
• connaissances : wiki de fichiers markdown, sans fine-tuning ;
• données clients : masquage avant tout appel au modèle ;
• intégration : catalogue du site via MCP ;
• maintenance : cycle nocturne de modifications avec examen ;
• choix du modèle : 5 candidats, 12 gates de sécurité.

La seconde partie de l'article ne traite pas du code, mais de l'organisation. Elle présente la cartographie des parties prenantes, les attentes des équipes voisines et cinq leçons pour un team lead. Dans les déploiements en service client, cela compte souvent plus que le choix du modèle, car le bot touche simultanément le support, le produit, les juristes et les opérateurs.

Ce qu'il faut retenir pour votre projet

L'approche de «Mir Kvestov» se transpose facilement. Commencez par une base de connaissances en markdown : elle peut être versionnée et montrée aux collègues du support. Branchez les données vivantes via des outils au lieu de les copier dans le prompt. Masquez les données personnelles avant l'appel au modèle. Choisissez les modèles selon des gates de sécurité définis à l'avance, et non selon l'impression laissée par une démo. Et dessinez en amont la cartographie des parties prenantes : au lancement, un bot en première ligne aura plus de parties prenantes que n'importe quelle fonctionnalité du site.