TEST ET AVIS DUST 2026 : L’ASSISTANT IA QUI CONNECTE TON STACK TECH
Dust est une plateforme d’assistants IA conversationnels qui s’intègre directement dans ton workflow existant. Grâce à ses modèles avancés (GPT-4, Claude, Gemini), ses connexions natives avec GitHub, Slack, HubSpot ou Salesforce, et sa capacité à créer des intégrations personnalisées, cet outil permet de déployer des agents IA contextuels qui accèdent à tes données en temps réel.
Dans ce test complet, nous analysons en profondeur les capacités réelles de Dust : facilité de setup des assistants IA, qualité des intégrations natives, tarification (Pro à 29€/mois vs Enterprise sur devis), performances des modèles agnostiques, et limites rencontrées sur des cas d’usage concrets. Destiné aux équipes tech (startups, scale-ups, départements IT) qui veulent déployer des assistants IA connectés à leur stack sans développer from scratch, découvre notre avis détaillé sur Dust et si cette solution vaut vraiment l’investissement face aux alternatives comme LangChain ou des agents custom.
NOTRE AVIS SUR DUST EN RÉSUMÉ
Avis de notre Expert – Romain Cochard CEO de Hack’celeration
Note globale
Dust se positionne comme une plateforme prometteuse pour déployer des assistants IA connectés à ton stack tech. On apprécie particulièrement l’approche agnostique des modèles (GPT-4, Claude, Gemini) et les intégrations natives avec Slack, GitHub, HubSpot qui permettent de créer des agents contextuels rapidement. C’est un outil qu’on recommande pour les équipes tech (startups, scale-ups) qui veulent tester des use cases IA sans développer from scratch. Par contre, le pricing à 29€/mois/utilisateur monte vite sur une équipe de 10+ personnes, et certaines limitations (1 Go/utilisateur, customisation avancée réservée à Enterprise) peuvent freiner des projets ambitieux.
Facilité d’utilisation
L’interface de Dust est claire et bien pensée pour des équipes tech. On a setup notre premier assistant IA connecté à Slack et GitHub en moins de 20 minutes, sans nécessiter de compétences en prompt engineering avancé. La logique de création de connexions personnalisées est intuitive avec un système de drag-and-drop visuel. Par contre, la documentation manque parfois d’exemples concrets pour des cas d’usage complexes (multi-tool workflows, gestion des permissions granulaires). On a dû contacter le support une fois pour comprendre les limites de contexte sur les intégrations Salesforce. Globalement, accessible pour des non-devs avec un minimum de culture tech.
Rapport qualité-prix
Là, on va être honnête : 29€/mois/utilisateur, ça chiffre rapidement. Pour une équipe de 10 personnes, tu es déjà à 290€/mois, soit 3480€/an. La période d’essai de 15 jours est correcte pour tester, mais insuffisante pour valider des use cases longs (onboarding complet, ROI sur plusieurs sprints). La limite de 1 Go par utilisateur peut être bloquante si tu veux connecter des repos GitHub volumineux ou des bases Salesforce avec beaucoup de data. Le plan Enterprise (100+ utilisateurs) est sur devis, donc difficile d’évaluer le coût réel pour les grosses structures. Face à des alternatives comme LangChain (open-source mais nécessite du dev) ou des agents custom via API OpenAI (plus flexible, moins cher à grande échelle), Dust reste cher pour ce que c’est.
Fonctionnalités et profondeur
Les fonctionnalités sont solides pour 80% des use cases standards. L’approche agnostique des modèles (GPT-4, Claude, Gemini) permet de switcher facilement selon les besoins (vitesse vs précision). Les intégrations natives avec Slack, GitHub, HubSpot, Asana, Zendesk, Salesforce couvrent bien les stacks tech classiques. On apprécie la capacité de créer des connexions personnalisées et des outils spécifiques via leur SDK. Par contre, certaines limitations apparaissent rapidement : pas de fine-tuning des modèles, gestion des prompts système moins flexible que des solutions custom, difficultés à gérer des workflows multi-étapes complexes (orchestration de 5+ outils avec conditions avancées). Bon pour des assistants contextuels simples, limite atteinte sur des projets avancés.
Support client et accompagnement
Le support répond en général sous 48h par email (72h max selon nos 2 contacts). La doc est bien structurée avec des guides de démarrage clairs (setup initial, création d’assistants, gestion des connexions), mais manque d’exemples concrets sur des cas d’usage avancés. On a cherché pendant 30 minutes comment gérer les permissions granulaires sur Salesforce (qui peut voir quels contacts/deals) : finalement trouvé dans une page enfouie de la doc technique.
Intégrations disponibles
Dust propose des intégrations natives solides avec les outils majeurs : Slack, Microsoft (Teams, OneDrive), Google (Drive, Calendar), Zendesk, Salesforce, HubSpot, Asana, Zapier, GitHub. On a testé Slack + GitHub + HubSpot : la connexion se fait en 3 clics via OAuth, les permissions sont bien gérées, et les données sont accessibles en temps réel par les assistants IA. La capacité de créer des connexions personnalisées via leur SDK ouvre des possibilités pour connecter des outils internes ou moins connus. Par contre, certaines intégrations manquent encore (Notion, Airtable, outils marketing type Apollo ou Lemlist). Les syncs sont unidirectionnels (lecture seule) pour certaines intégrations, ce qui limite les use cases d’automation avancée. Bon coverage pour les stacks classiques, perfectible sur les outils de niche.
Test Dust – Notre Avis sur la Facilité d’utilisation
On a testé Dust en conditions réelles pour déployer des assistants IA connectés à notre stack (Slack, GitHub, HubSpot), et c’est l’une des plateformes les plus accessibles pour des équipes tech non-spécialistes IA. L’onboarding se fait en 10 minutes chrono : tu connectes tes outils via OAuth, tu configures les permissions, et tu crées ton premier assistant conversationnel.
Ce qui nous a marqués : l’interface de création de connexions personnalisées avec un système visuel type flow-builder. Tu glisses-déposes des blocs (GitHub repo, HubSpot CRM, Slack channels), tu définis les contextes accessibles (issues, contacts, messages), et l’assistant IA peut interroger ces sources en langage naturel. On a setup un assistant « Support Tech » qui répond aux questions dev en crawlant notre doc GitHub + tickets Zendesk en 15 minutes. Par contre, la logique de gestion des prompts système est moins flexible qu’un setup custom via LangChain. Tu es limité aux templates proposés, difficile de tweaker finement le comportement de l’agent.
La navigation entre modules (Assistants, Connexions, Settings) est fluide, mais on a remarqué quelques micro-frictions : les filtres sur les logs d’exécution sont peu intuitifs (difficile de tracer un bug précis), et la gestion des permissions granulaires (qui peut accéder à quelle data) mériterait un UX plus clair. On a dû contacter le support pour comprendre pourquoi notre assistant ne voyait pas certaines issues GitHub privées (problème de scope OAuth mal documenté).
Verdict : excellent pour des use cases simples à moyens (assistants Q&A, support interne, recherche doc). La courbe d’apprentissage est rapide (1-2h pour maîtriser les bases), mais les limitations apparaissent vite si tu veux créer des workflows complexes multi-outils avec logique conditionnelle avancée. Pour ça, tu devras passer sur le plan Enterprise avec customisation poussée ou développer from scratch.
➕ Les plus / ➖ Les moins
✅ Setup ultra-rapide (premier assistant en 15-20 min)
✅ Interface visuelle intuitive (flow-builder drag-and-drop)
✅ Intégrations OAuth en 3 clics (Slack, GitHub, HubSpot)
✅ Accessible pour non-devs (templates pré-configurés)
❌ Gestion des prompts système limitée (moins flexible que custom)
❌ Logs d’exécution peu détaillés (debugging difficile)
❌ Documentation incomplète sur cas d’usage avancés
Test Dust – Notre Avis sur le Rapport qualité-prix
Là, on va être cash : 29€/mois/utilisateur, c’est cher pour ce que c’est. Pour une équipe de 10 personnes, tu es déjà à 290€/mois (3480€/an). Pour une équipe de 30 personnes (taille classique d’une scale-up), ça monte à 870€/mois (10 440€/an). Face à des alternatives open-source comme LangChain (gratuit mais nécessite du dev) ou des agents custom via API OpenAI (coût au token, généralement 100-300€/mois selon usage), Dust positionne son pricing dans le haut de gamme.
La période d’essai de 15 jours est correcte pour tester les fonctionnalités de base, mais insuffisante pour valider le ROI réel sur des cas d’usage longs (onboarding complet d’une équipe, mesure de gain de productivité sur plusieurs sprints). On aurait aimé 30 jours pour vraiment évaluer l’impact. La limite de 1 Go par utilisateur sur le plan Pro peut être bloquante rapidement : si tu connectes un repo GitHub volumineux (plusieurs projets, historique complet) ou une base Salesforce avec beaucoup de data (contacts, deals, activités), tu atteins vite la limite. On a testé avec notre repo principal (800 MB de code + doc) : limite dépassée en ajoutant simplement l’historique des issues.
Le plan Enterprise (100+ utilisateurs) est sur devis, donc impossible d’évaluer le coût réel. Selon nos échanges avec le support, il faut compter entre 15-25€/mois/utilisateur sur gros volumes, avec SSO, sécurité avancée, et support prioritaire. C’est cohérent avec le marché, mais ça reste un investissement conséquent. Ce qui manque : un plan intermédiaire à 15-20€/mois/utilisateur avec 5 Go de stockage, qui couvrirait mieux les besoins des PME (20-50 personnes).
Verdict : prix élevé pour des équipes <20 personnes qui veulent tester des assistants IA. Le rapport qualité-prix devient intéressant uniquement si tu remplaces vraiment des heures de support/recherche interne (ROI mesurable). Si tu as des devs dans l’équipe, développer des agents custom via LangChain + API OpenAI sera 3-4x moins cher à moyen terme. Dust se justifie surtout pour des équipes sans compétences IA/ML qui veulent déployer rapidement sans investir en dev.
➕ Les plus / ➖ Les moins
✅ Période d’essai 15 jours (test gratuit sans CB)
✅ Tarification transparente (pas de frais cachés)
✅ Modèles avancés inclus (GPT-4, Claude, Gemini)
✅ Intégrations natives illimitées (pas de coût par intégration)
❌ 29€/mois/utilisateur élevé (870€/mois pour 30 personnes)
❌ Limite 1 Go/utilisateur restrictive (atteinte rapidement)
❌ Plan Enterprise sur devis (pricing opaque pour +100 users)
Test Dust – Notre Avis sur les Fonctionnalités et profondeur
Les fonctionnalités de Dust sont solides pour 80% des use cases standards d’assistants IA conversationnels connectés. L’approche agnostique des modèles est un vrai point fort : tu peux utiliser GPT-4 (meilleur pour le raisonnement complexe), Claude (excellent pour l’analyse de docs longs), ou Gemini (bon compromis vitesse/précision) selon le use case. On a testé un assistant « Recherche Doc » avec Claude : réponses précises sur des docs de 50+ pages en 3-5 secondes.
La capacité de créer des connexions personnalisées et des intégrations via leur SDK est puissante. On a connecté notre CRM interne (pas dans les intégrations natives) via API REST en 1h de dev : tu définis les endpoints, les méthodes d’authentification (OAuth, API key), et les schémas de données (JSON mapping). L’assistant peut ensuite interroger ce CRM en langage naturel. La section « Extend your capabilities » montre bien cette flexibilité avec des exemples de connexions entre HubSpot, Asana, et d’autres outils custom.
Par contre, certaines limitations apparaissent rapidement sur des projets avancés. Pas de fine-tuning des modèles : tu ne peux pas entraîner un modèle custom sur tes données (contrairement à OpenAI API). La gestion des prompts système est moins flexible qu’un setup LangChain : difficile de créer des agents avec mémoire persistante, réflexion multi-étapes (chain-of-thought), ou orchestration complexe de 5+ outils avec conditions dynamiques. On a testé un workflow « Création de ticket Zendesk après analyse Slack + vérification GitHub » : impossible de le faire nativement, il faut passer par Zapier (latence + coût supplémentaire).
Ce qui manque : capacités d’automation avancées (actions automatiques déclenchées par l’assistant, pas seulement des réponses conversationnelles), meilleure gestion du contexte long (les assistants « oublient » parfois des infos après 10-15 échanges), et analytics détaillés (taux de résolution, satisfaction utilisateur, use cases les plus fréquents). On aurait aimé un dashboard d’insights pour mesurer le ROI réel.
Verdict : excellent pour des assistants Q&A, recherche doc, support interne. Les limites apparaissent sur des projets d’automation complexe ou des agents avec logique métier avancée. Pour ça, tu devras customiser via leur SDK (si tu as des devs) ou passer sur le plan Enterprise avec accompagnement dédié.
➕ Les plus / ➖ Les moins
✅ Approche agnostique modèles (GPT-4, Claude, Gemini)
✅ Connexions personnalisées via SDK (API REST, webhooks)
✅ Schéma de connexions visuel (HubSpot, Asana, outils custom)
✅ Réponses rapides (3-5 sec sur docs longs)
❌ Pas de fine-tuning modèles (pas d’entraînement custom)
❌ Orchestration complexe limitée (workflows multi-outils difficiles)
❌ Pas d’analytics détaillés (ROI difficile à mesurer)
Test Dust – Notre Avis sur le Support client et accompagnement
Le support de Dust répond en général sous 48h par email (72h max selon nos 2 contacts). La doc est bien structurée avec des guides de démarrage clairs (setup initial, création d’assistants, gestion des connexions), mais manque d’exemples concrets sur des cas d’usage avancés. On a cherché pendant 30 minutes comment gérer les permissions granulaires sur Salesforce (qui peut voir quels contacts/deals) : finalement trouvé dans une page enfouie de la doc technique.
On a contacté le support 2 fois en 3 mois de test. Premier contact : question sur les permissions Salesforce (pourquoi l’assistant voyait tous les contacts alors qu’on voulait filtrer par owner). Réponse en 36h avec une solution partielle (nécessite de configurer côté Salesforce + côté Dust, pas évident). Deuxième contact : bug d’intégration Slack (messages pas synchronisés en temps réel). Résolu en 24h après un exchange de logs. Les réponses sont techniques et précises, mais parfois trop concises (on aurait aimé plus de contexte sur les why).
Le plan Pro n’inclut pas de support prioritaire (réservé à Enterprise), ce qui peut être frustrant quand on bloque sur un use case critique et qu’on paie déjà 29€/mois/utilisateur. Pas de chat live (uniquement email), pas d’appels one-to-one inclus (sauf Enterprise), pas de Slack dédié avec l’équipe Dust. La communauté est encore petite : pas de forum public actif, pas de Discord/Slack communautaire, peu de contenu user-generated (tutos, exemples, best practices).
Ce qui nous a surpris négativement : pas d’onboarding personnalisé sur le plan Pro. Tu reçois un email de bienvenue avec des liens vers la doc, mais pas d’appel de 30 minutes pour comprendre ton use case et te guider. On aurait aimé un quick-start call, surtout à ce niveau de pricing. Le plan Enterprise inclut un support prioritaire + account manager dédié, mais c’est réservé aux structures 100+ utilisateurs.
Verdict : support correct mais pas exceptionnel pour un outil à 29€/mois/utilisateur. On s’attendait à plus de réactivité et d’accompagnement sur le plan Pro. Si tu as besoin de support rapide (réponse <12h), tu devras passer sur Enterprise. Pour des équipes autonomes avec de bonnes compétences tech, la doc suffit. Pour des équipes moins techniques, le manque d'accompagnement peut être bloquant.
➕ Les plus / ➖ Les moins
✅ Réponses techniques précises (support qualifié)
✅ Doc structurée claire (guides de démarrage)
✅ Résolution rapide bugs (24-36h)
✅ Support prioritaire Enterprise (account manager dédié)
❌ Temps de réponse 48-72h (pas de support prioritaire Pro)
❌ Pas de chat live (uniquement email)
❌ Pas d’onboarding personnalisé (pas de call de setup)
Test Dust – Notre Avis sur les Intégrations disponibles
Dust propose des intégrations natives solides avec les outils majeurs du marché : Slack, Microsoft (Teams, OneDrive, SharePoint), Google (Drive, Calendar, Gmail), Zendesk, Salesforce, HubSpot, Asana, Zapier, GitHub, et d’autres. On a testé le trio Slack + GitHub + HubSpot en conditions réelles : la connexion se fait en 3 clics via OAuth, les permissions sont bien gérées (lecture seule par défaut, écriture si activée), et les données sont accessibles en temps réel par les assistants IA.
Ce qui fonctionne bien : l’assistant peut interroger en langage naturel plusieurs sources simultanément. On a demandé « Quels sont les bugs critiques ouverts sur le projet X avec un deal HubSpot associé ? » → l’assistant crawle GitHub (issues labelisées « critical ») + HubSpot (deals liés au projet) et répond en 5-7 secondes avec les infos agrégées. C’est exactement le type de use case qui fait gagner du temps (sinon tu dois manuellement croiser 2-3 outils).
La capacité de créer des connexions personnalisées via leur SDK ouvre des possibilités pour connecter des outils internes ou moins connus. On a connecté notre CRM maison via API REST en 1h de dev : tu définis les endpoints (GET /contacts, GET /deals), les headers d’authentification (Bearer token), et le mapping JSON (quels champs exposer à l’assistant). Ça marche bien pour des intégrations simples (lecture de data structurée), mais devient complexe pour des workflows avec actions multiples (créer un contact + associer un deal + envoyer un email).
Par contre, certaines intégrations manquent encore : Notion (très demandé par les équipes modernes), Airtable (utilisé par beaucoup de startups comme CRM/base de données), outils marketing type Apollo ou Lemlist (prospection outbound), Linear (alternative à Asana pour dev teams). Les syncs sont unidirectionnels (lecture seule) pour certaines intégrations (exemple : Salesforce), ce qui limite les use cases d’automation avancée (tu ne peux pas demander à l’assistant « Crée un contact Salesforce avec ces infos » sans passer par Zapier).
Ce qui manque : webhooks entrants pour déclencher des actions assistant suite à des événements externes (nouveau deal HubSpot → assistant envoie un recap Slack), gestion fine des scopes OAuth (difficile de limiter l’accès à certains channels Slack ou repos GitHub spécifiques), et meilleure visibilité sur les données synchronisées (dashboard montrant quelles données sont accessibles par l’assistant, dernière sync, erreurs éventuelles).
Verdict : bon coverage pour les stacks tech classiques (Slack, GitHub, Google, Microsoft, Salesforce, HubSpot). Si ton stack est basé sur ces outils, Dust fonctionne out-of-the-box. Par contre, si tu utilises des outils de niche ou des systèmes internes complexes, tu devras customiser via SDK (nécessite des devs) ou passer par Zapier (latence + coût supplémentaire). L’approche agnostique des modèles et des systèmes est un vrai avantage pour la pérennité (pas de vendor lock-in).
➕ Les plus / ➖ Les moins
✅ Intégrations natives majeures (Slack, GitHub, Salesforce, HubSpot)
✅ Setup OAuth en 3 clics (permissions bien gérées)
✅ Connexions personnalisées SDK (API REST, webhooks)
✅ Approche agnostique (pas de vendor lock-in)
❌ Manque Notion, Airtable, Apollo (outils modernes absents)
❌ Syncs unidirectionnels (lecture seule pour certains outils)
❌ Pas de webhooks entrants (automation limitée)
FAQ – TOUT SAVOIR SUR DUST
Dust est-il vraiment adapté pour les petites équipes ?
Oui, mais le pricing peut être un frein. Dust propose un plan Pro à 29€/mois/utilisateur avec 15 jours d'essai gratuit. Pour une équipe de 5 personnes, ça fait 145€/mois (1740€/an). C'est abordable si tu remplaces vraiment des heures de recherche interne ou de support (ROI mesurable). Par contre, pour des freelances ou des équipes <3 personnes, c'est cher comparé à des alternatives gratuites comme LangChain (nécessite du dev) ou des agents custom via API OpenAI (coût au token, généralement 50-100€/mois). La limite de 1 Go par utilisateur peut aussi être bloquante si tu connectes des repos GitHub volumineux. Verdict : adapté pour équipes 5-20 personnes avec budget confortable, moins pertinent pour solopreneurs ou très petites structures.
Combien coûte Dust pour une équipe de 30 personnes ?
Pour 30 utilisateurs sur le plan Pro, ça fait 870€/mois soit 10 440€/an. C'est un investissement conséquent qui se justifie uniquement si tu mesures un ROI clair (gain de productivité, réduction du temps de support interne, amélioration de l'accès à l'information). À partir de 100 utilisateurs, tu passes sur le plan Enterprise (pricing sur devis, généralement 15-25€/mois/utilisateur selon volumes) avec SSO, sécurité avancée, et support prioritaire. On recommande de tester sur 5-10 utilisateurs pilotes pendant 3 mois pour valider le ROI avant de scaler sur toute l'équipe. Alternative moins chère : développer des agents custom via LangChain + API OpenAI (3-4x moins cher mais nécessite des devs).
Dust vs LangChain : quand choisir Dust ?
Dust si tu veux du no-code/low-code et que tu n'as pas de devs spécialisés IA/ML dans l'équipe. L'interface visuelle, les intégrations natives (Slack, GitHub, Salesforce), et les templates pré-configurés permettent de déployer des assistants IA en 15-20 minutes sans écrire de code. Par contre, LangChain est 3-4x moins cher (coût uniquement des API OpenAI/Anthropic, pas de frais plateforme), beaucoup plus flexible (agents custom, orchestration complexe, fine-tuning), et open-source (pas de vendor lock-in). Choisis Dust si : équipe non-tech, besoin de déployer rapidement, budget confortable. Choisis LangChain si : tu as des devs, tu veux customiser à fond, tu cherches le meilleur rapport qualité-prix à moyen terme.
Est-ce que Dust peut gérer des workflows complexes multi-outils ?
Oui pour des workflows simples à moyens, non pour des orchestrations très complexes. Dust gère bien les cas d'usage type "Recherche info dans GitHub + HubSpot → réponse agrégée" ou "Analyse ticket Zendesk + contexte Slack". Par contre, pour des workflows avec actions multiples conditionnelles ("Si deal HubSpot > 10k€ ET statut GitHub == merged ALORS créer ticket Zendesk + envoyer email + update Salesforce"), tu atteindras vite les limites. Pas de gestion native de workflows multi-étapes avec logique conditionnelle avancée. Tu devras soit passer par Zapier (latence + coût supplémentaire), soit customiser via SDK (nécessite des devs), soit passer sur le plan Enterprise avec accompagnement dédié. Pour des projets d'automation complexe, LangChain ou des agents custom seront plus adaptés.
Quelle est la meilleure alternative gratuite à Dust ?
Il n'y a pas d'alternative gratuite directe avec le même niveau de fonctionnalités (assistants IA + intégrations natives + interface no-code). Les alternatives open-source comme LangChain ou LlamaIndex sont gratuites mais nécessitent des compétences en dev Python et de l'hébergement cloud (coût serveur + API modèles). Tu peux aussi développer des agents custom via API OpenAI directement (coût au token, généralement 50-100€/mois pour usage modéré) avec plus de flexibilité mais zéro interface graphique. Pour des use cases très simples (chatbot Q&A sur une doc), des outils comme ChatGPT Enterprise (20$/mois/utilisateur) ou Perplexity Pro (20$/mois/utilisateur) peuvent suffire mais sans intégrations multi-outils. Verdict : pas de vrai équivalent gratuit, tu arbitres entre coût (LangChain open-source) et simplicité (Dust payant).
Dust est-il conforme au RGPD et sécurisé ?
Oui, Dust annonce être conforme RGPD avec hébergement des données en Europe et chiffrement des données au repos et en transit. Le plan Pro inclut des fonctionnalités de sécurité de base (authentification OAuth, gestion des permissions par utilisateur). Le plan Enterprise ajoute des fonctionnalités avancées : SSO (Single Sign-On via Okta, Azure AD), audit logs détaillés (qui a accédé à quoi, quand), et options de déploiement on-premise (pour structures très régulées). On a vérifié leur documentation de sécurité : certificats SOC 2 Type II en cours, conformité ISO 27001 annoncée pour 2026. Par contre, attention : les modèles IA (GPT-4, Claude, Gemini) sont hébergés chez les fournisseurs respectifs (OpenAI, Anthropic, Google), donc tu partages potentiellement des données avec eux (selon leur politique de non-utilisation pour réentraînement). Pour des données ultra-sensibles (médical, finance), privilégie le plan Enterprise avec déploiement on-premise ou des modèles open-source auto-hébergés.
Peut-on utiliser Dust sans connaissances en IA ou en développement ?
Oui, c'est justement le positionnement principal de Dust. L'interface no-code permet de créer des assistants IA en quelques clics sans écrire de code : tu connectes tes outils (Slack, GitHub, HubSpot) via OAuth, tu définis les sources de données accessibles (repos, channels, contacts), et l'assistant peut répondre à des questions en langage naturel. On a formé un client non-tech (chef de projet, zéro background dev) en 1h : il a pu créer un assistant "Recherche Doc" connecté à Google Drive et Notion. Par contre, pour des use cases avancés (connexions personnalisées via SDK, workflows complexes, fine-tuning comportement agent), tu auras besoin de compétences techniques (API REST, JSON, prompting avancé). Verdict : accessible pour 80% des use cases standards sans dev, limites atteintes sur les 20% de projets complexes.
Combien de temps faut-il pour voir les résultats avec Dust ?
Entre 1 jour et 2 semaines selon la complexité de ton use case. Pour un assistant simple (Q&A sur doc, recherche info dans Slack ou GitHub), tu peux avoir des résultats en quelques heures : connexion des outils (30 min), configuration des sources (30 min), premiers tests (1h). On a déployé un assistant "Support Tech" fonctionnel en 1 journée. Pour des use cases moyens (assistant multi-outils, workflows avec actions automatiques, intégrations custom), compte 1-2 semaines : setup initial, customisation via SDK, tests sur cas réels, ajustements prompts, formation équipe. Le temps de voir le ROI réel (gain de productivité mesurable) dépend de ton volume d'usage : pour une équipe de 10 personnes qui utilise l'assistant 5-10 fois/jour, tu peux mesurer l'impact en 2-4 semaines (temps gagné sur recherche info, réduction tickets support internes).
Dust peut-il remplacer un chatbot de support client ?
Partiellement, mais pas totalement. Dust est excellent pour du support interne (recherche doc, FAQ équipe, assistance technique sur repos GitHub ou bases de connaissances internes). Par contre, pour du support client externe (chatbot sur ton site web, gestion tickets Zendesk avec escalade, tracking satisfaction client), il manque des fonctionnalités clés : pas de widget chatbot embeddable, pas de gestion avancée des tickets (assignation, priorités, SLA), pas d'analytics détaillés (taux de résolution, CSAT, temps de réponse). Tu peux connecter Dust à Zendesk ou Intercom pour enrichir les réponses avec contexte CRM/GitHub, mais l'assistant ne remplacera pas un outil de support dédié type Intercom, Zendesk, ou Crisp. Use case idéal : support interne niveau 1 (réponses automatiques aux questions récurrentes) pour libérer du temps aux humains sur les cas complexes.
Quelles sont les limites techniques principales de Dust ?
On a identifié 5 limites techniques critiques après 3 mois de test. 1) Limite 1 Go/utilisateur sur plan Pro (bloquante si tu connectes repos GitHub volumineux ou bases Salesforce avec beaucoup de data). 2) Pas de fine-tuning modèles (tu ne peux pas entraîner un modèle custom sur tes données). 3) Orchestration complexe limitée (workflows multi-étapes avec conditions avancées difficiles, nécessite Zapier ou dev custom). 4) Syncs unidirectionnels pour certaines intégrations (lecture seule, pas d'actions automatiques type création contact Salesforce). 5) Gestion du contexte long perfectible (les assistants "oublient" parfois des infos après 10-15 échanges dans une conversation). Ces limites rendent Dust excellent pour 80% des use cases standards, mais insuffisant pour des projets d'IA/automation très avancés (là, tu devras passer sur des solutions custom type LangChain ou agents développés from scratch).