/* =========================
Speak – Knowledge Base (page-scoped)
– Based on Audio & Video Surveys structure
– Knowledge base hub: routes to /audio-knowledge-base and /video-knowledge-base
– Includes SEO body section (800–1,200 words)
– Conserve les extraits de code + schéma FAQ
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.sp-knowledge-base{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
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.sp-knowledge-base *{ box-sizing:border-box; }
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@media (max-width: 920px){
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.sp-knowledge-base .sp-cta-row .elementor-button{
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.sp-knowledge-base .sp-trial{
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.sp-knowledge-base .sp-hero-side{
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.sp-knowledge-base .sp-pill{
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/* Trust bar */
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.sp-knowledge-base .sp-trust-pill{
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.sp-knowledge-base .sp-trust-pill b{ color: var(–sp-text); font-weight: 700; }
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{
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@media (max-width: 1020px){
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
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.sp-knowledge-base .sp-logo{
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.sp-knowledge-base .sp-logo:hover img{
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/* Metrics */
.sp-knowledge-base .sp-metrics{
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margin-top: 1.25rem;
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.sp-knowledge-base .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
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.sp-knowledge-base .sp-metric{
background: #fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
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.sp-knowledge-base .sp-metric b{
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.sp-knowledge-base .sp-metric span{
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/* Cards */
.sp-knowledge-base .sp-grid{
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@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
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@media (max-width: 620px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
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.sp-knowledge-base .sp-card{
background:#fff;
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padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
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.sp-knowledge-base .sp-ic{
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.sp-knowledge-base .sp-ic svg{
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.sp-knowledge-base .sp-card h3{
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.sp-knowledge-base .sp-chip{
font-size: .82rem;
color: var(–sp-muted);
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
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/* Hub split: audio KB vs video KB */
.sp-knowledge-base .sp-split{
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}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: #fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card h3{
margin: 0 0 .5rem;
font-size: 1.08rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card p{
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color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
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.sp-knowledge-base .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
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/* Integrations row */
.sp-knowledge-base .sp-integrations{
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flex-wrap:wrap;
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width:auto;
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/* Reviews */
.sp-knowledge-base .sp-reviews-kicker{
display:flex;
gap: .6rem;
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.sp-knowledge-base .sp-badge{
display:inline-flex;
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border: 1px solid var(–sp-border);
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.sp-knowledge-base .speak-review-grid{
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@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
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.sp-knowledge-base .speak-review-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
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.sp-knowledge-base .speak-review{
border: 1px solid var(–sp-border);
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padding: 1.1rem 1.15rem;
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.sp-knowledge-base .speak-review p{
margin: 0 0 .75rem;
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}
.sp-knowledge-base .speak-review small{
color: var(–sp-muted);
font-size: .88rem;
}
.sp-knowledge-base .speak-review.is-hidden{ display:none; }
.sp-knowledge-base .sp-actions{ margin-top: 1rem; }
/* FAQ (accordion) */
.sp-knowledge-base .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background: #fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq{
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
padding: 0 1.15rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight: 700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content: space-between;
gap: 1rem;
color: var(–sp-text);
font-size: .98rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-q:focus{
outline:none;
box-shadow: var(–sp-focus);
border-radius: 10px;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-ic{
width: 28px;
height: 28px;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight: 800;
color: var(–sp-muted);
flex: 0 0 auto;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Code snippet block */
.sp-knowledge-base .sp-code{
background:#0b1220;
color:#e5e7eb;
border-radius:14px;
padding:14px;
overflow:auto;
font-size:13px;
line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-knowledge-base .sp-code__row{
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:10px;
margin:0 0 10px 0;
}
.sp-knowledge-base .sp-code__label{
font-size:12px;
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font-weight:700;
}
.sp-knowledge-base .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
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border-radius:12px;
padding:8px 10px;
cursor:pointer;
font-weight:700;
font-size:12px;
}
.sp-knowledge-base .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* SEO body */
.sp-knowledge-base .sp-seo{
background:#fff;
border-top: 1px solid var(–sp-border);
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-grid{
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.sp-knowledge-base .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
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}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card h3{
margin: 0 0 .55rem;
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}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
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line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card ul{
margin: 0;
padding-left: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card li{ margin: .35rem 0; }
.sp-knowledge-base .sp-seo p{
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.7;
font-size: 1rem;
margin: 0 0 1rem;
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}
.sp-knowledge-base .sp-seo h3{
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font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
/* Final CTA */
.sp-knowledge-base .sp-final{
background:#fff;
border-top: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
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}
.sp-knowledge-base .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
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}
.sp-knowledge-base .sp-panel .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
Constituez une base de connaissances pour votre agent IA à l'aide de transcriptions, de documents et de conversations réelles.
Transformez vos fichiers audio, vidéo, réunions et documents en une base de connaissances consultable. Connectez-la ensuite à un agent IA pour que vos clients et collaborateurs obtiennent des réponses précises, contextualisées et traçables.
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A modern knowledge base should do more than store articles. Teams now expect an AI agent to answer questions in natural language, cite where the answer came from, and stay aligned with the latest information. That’s why an “agent-ready” knowledge base starts with source material: calls, meetings, training videos, interviews, demos, SOPs, PDFs, and internal docs. Speak is built for exactly that workflow – capture and ingest source content, generate transcripts and structured outputs, then make everything easy to retrieve inside one organized library.
Qu'est-ce qu'une base de connaissances en IA ?
Une base de connaissances pour l'IA est un ensemble de sources soigneusement sélectionnées qu'un agent IA utilise pour répondre aux questions. Au lieu de se fier aux connaissances générales disponibles sur Internet, l'agent consulte votre contenu : documentation produit, échanges avec les clients, tutoriels vidéo, processus internes, documents de politique interne et entretiens de recherche. Lorsqu'une base de connaissances est bien structurée, l'agent peut répondre rapidement et de manière cohérente, et réduire la charge de travail du support sans compromettre la précision.
Pourquoi les centres d'aide traditionnels sont-ils insuffisants ?
La plupart des centres d'aide sont conçus pour la consultation, et non pour la recherche. Ils deviennent rapidement obsolètes, fragmentés et difficiles à maintenir. Or, les informations les plus pertinentes se trouvent souvent en dehors des centres d'aide : enregistrements Zoom, explications Slack, appels commerciaux, sessions d'intégration et formations internes. Si ce contenu n'est pas indexé, votre équipe répond sans cesse aux mêmes questions. S'il n'est pas organisé, les agents ont des réponses confuses ou génériques. Speak résout ce problème en transformant les sources difficiles à exploiter (audio et vidéo) en texte clair, en preuves consultables et en informations structurées.
Comment Speak transforme les conversations en base de connaissances
The workflow is simple. First, you upload your sources (audio, video, or documents) into Speak and organize them into folders. For example: “Product KB,” “Support KB,” “Customer Calls,” or “Onboarding and Training.” Next, Speak generates transcripts and analysis outputs such as summaries, themes, and keywords. Because every file is searchable, you can find the right snippet fast – and you can share evidence with teammates to verify decisions or align on messaging.
Création d'une base de connaissances pour les agents d'IA
Une fois vos sources organisées, vous pouvez connecter les dossiers appropriés à un agent IA. Ceci est utile pour le support client (réponses aux questions fréquentes sur les produits), les opérations internes (procédures opérationnelles standard, politiques et guides pratiques) et la formation (intégration des nouveaux employés, formation et préparation à la vente). Une base de connaissances performante pour un agent comprend généralement trois niveaux :
Premièrement, les références officielles : documentation produit, politiques et règles tarifaires ou d’abonnement en vigueur. Deuxièmement, des exemples concrets et pertinents : appels et réunions expliquant le “ pourquoi ” et les cas particuliers. Troisièmement, des métadonnées structurées : des balises telles que le domaine du produit, le type de client, la région et la version, permettant à l’agent de cibler ses réponses et d’éviter les confusions de contexte.
Que doit contenir une base de connaissances (liste de contrôle pratique)
Pour que votre base de connaissances soit bien référencée dans votre moteur de recherche interne et fonctionne efficacement avec un agent IA, privilégiez la clarté et l'exhaustivité. Commencez par identifier vos principales questions et associez chacune à la ressource la plus pertinente. Pour les équipes de support, il peut s'agir des appels de dépannage et des problèmes connus. Pour les équipes produit, ce sont les discussions sur la feuille de route et les présentations des fonctionnalités. Pour les équipes de recherche, ce sont les entretiens et les groupes de discussion. Pour les équipes commerciales, ce sont les enregistrements de démonstrations et la gestion des objections. Enfin, structurez votre base de connaissances de manière simple : noms de dossiers cohérents, quelques champs de métadonnées et un processus de révision régulier.
Pourquoi les réponses étayées par des sources sont importantes
Le principal frein à l'adoption de l'IA est la confiance. Les utilisateurs cessent d'utiliser les agents lorsque les réponses sont vagues, erronées ou invérifiables. Speak est conçu autour de flux de travail basés sur les preuves : transcriptions, horodatages, texte consultable et contexte partageable. Cela permet aux humains de valider plus facilement les propos de l'agent et d'améliorer la base de connaissances au fil du temps. Lorsque les réponses s'appuient sur des sources fiables, votre agent gagne en fiabilité et votre équipe consacre moins de temps à le corriger.
Base de connaissances pour l'assistance
Pour le support client, l'objectif est la cohérence. Une base de connaissances Speak aide votre équipe à consigner les solutions concrètes apportées lors des appels, à les transformer en transcriptions consultables et à constituer une bibliothèque de référence fiable. Au fil du temps, cette bibliothèque devient la base d'un agent IA capable de traiter les questions récurrentes, de guider les utilisateurs vers les solutions appropriées et de transmettre les cas complexes en leur fournissant un contexte plus précis.
Base de connaissances pour la documentation interne
Les connaissances internes sont généralement dispersées : documents d’intégration, notes de processus, comptes rendus de réunions et échanges informels. En centralisant le contenu dans des dossiers et en ajoutant des métadonnées légères, les équipes peuvent s’affranchir de la mémoire d’une seule personne. Un agent peut ainsi répondre aux questions internes telles que “ Comment procédons-nous pour X ? ” ou “ Quelle est la procédure pour Y ? ” sans avoir à parcourir des conversations interminables.
Base de connaissances pour la recherche et les analyses
Les équipes de recherche disposent souvent d'une mine d'or de données d'entretiens, difficiles à exploiter. La transcription et l'organisation des entretiens et des groupes de discussion transforment cette base de connaissances en un ensemble de données : thèmes consultables, preuves et accès à une multitude de sources. Il devient ainsi plus aisé de répondre à des questions telles que “ Quelles sont les principales plaintes ? ” ou “ Comment les différentes cohortes décrivent-elles la réussite ? ” en citant des extraits précis.
Foire aux questions
Réponses aux questions fréquentes concernant la création d'une base de connaissances Speak pour les agents d'IA, le chargement des sources, l'organisation des dossiers et le maintien de l'exactitude des données.
A Speak knowledge base is a structured library of sources – audio, video, and documents – organized into folders with transcripts, summaries, and searchable outputs your team (and AI Agents) can use.
Oui. Importez les enregistrements de réunions, d'appels, d'entretiens, de formations et de démonstrations. Speak les transforme en transcriptions et en analyses, ce qui vous permet de rechercher et de réutiliser les propos tenus.
Une fois vos sources organisées en dossiers, vous pouvez connecter ces dossiers à un agent d'IA afin qu'il réponde aux questions en se basant sur votre base de connaissances plutôt que de deviner.
Commencez par lister les 25 questions les plus fréquemment posées par vos clients ou votre équipe. Pour chacune d'elles, téléchargez les meilleures sources d'information (documents et quelques enregistrements d'appels réels). Ajoutez ensuite les métadonnées de base, comme le domaine d'application et la version du produit.
Oui. Speak prend en charge plus de 100 langues pour la transcription et l'analyse, ce qui le rend utile pour les équipes internationales et le support ou la recherche multilingues.
Oui. Utilisez des dossiers pour séparer les sources par client, projet ou service. Cela évite de mélanger les contextes et facilite la consultation de votre base de connaissances.
Yes. Start a 7-day trial with free credits included, upload a small set of sources, and validate the workflow end-to-end before scaling.
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Commencez à créer une base de connaissances pour un agent IA en quelques minutes.
Créez un dossier, importez-y vos meilleures sources et rendez-les consultables. Connectez ensuite ces dossiers à un agent IA pour que votre équipe et vos clients puissent trouver des réponses en toute autonomie et en toute confiance.
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Créez un dossier de base de connaissances, téléchargez des sources, générez des transcriptions et des résumés, et testez la FAQ prête pour l'agent pendant votre période d'essai.
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