Assistants sur base de connaissances
Questions-réponses internes sur vos procédures, manuels, wikis et anciens tickets, pour que vos équipes cessent de chercher et de demander autour d’elles.
IA et machine learning
Systèmes RAG : une IA qui répond à partir de vos données
Des réponses ancrées dans vos documents, sources à l’appui.
Branchez un assistant sur vos manuels, vos procédures et vos anciens tickets. Il retrouve le bon passage, répond en langage clair et renvoie à la source : chaque réponse reste vérifiable.
Un assistant IA qui connaît votre entreprise.
La génération augmentée par recherche (RAG) relie un modèle de langage à vos propres informations. Quand une question arrive, le système cherche d’abord les passages les plus pertinents dans vos documents, votre wiki, vos tickets ou votre base de données, puis demande au modèle de répondre en s’appuyant uniquement sur ces passages — et indique d’où vient chaque réponse. Le modèle reste généraliste ; la connaissance reste la vôtre, et reste à jour.
Un système RAG ne vaut que par sa recherche. C’est là que passe l’essentiel de l’effort : nettoyer et découper les documents intelligemment, choisir les embeddings et la recherche hybride, réordonner les résultats, respecter les droits d’accès de chacun et mesurer la justesse des réponses sur de vraies questions de vos équipes avant que quiconque s’y fie.
En détail
Les ingrédients d’un système RAG auquel on fait vraiment confiance
01D'abord la recherche
La plupart des assistants RAG décevants échouent avant même l'intervention du modèle de langage : la recherche renvoie le mauvais passage, et le modèle répond à la mauvaise question. Pour nous, la recherche est le cœur du produit.
Cela veut dire découper les documents selon leur vraie structure — sections, tableaux, clauses — plutôt qu'à longueur fixe, combiner recherche sémantique et par mots-clés pour retrouver exactement références et noms, et reclasser les résultats avant que le modèle ne les voie.
02Des réponses sourcées
L'assistant ne répond qu'à partir des passages retrouvés, et chaque réponse renvoie au document et à la section utilisés : chacun peut vérifier en un clic.
Quand vos documents ne contiennent pas la réponse, il le dit et indique à qui s'adresser. Un « je ne sais pas » honnête est ce qui rend ses autres réponses dignes de confiance.
03Des droits d’accès intégrés
Un assistant documentaire ne doit pas contourner vos règles d'accès. Chaque document emporte ses droits dans l'index, et la recherche est filtrée selon la personne qui pose la question : personne ne reçoit de réponse tirée d'un fichier qu'il ne pourrait pas ouvrir.
Pour les assistants destinés aux clients, seul le contenu approuvé pour publication est indexé.
04Mesuré avant le lancement
Avant que quiconque s'y fie, nous constituons un jeu de test à partir des vraies questions de votre équipe, avec les bonnes réponses. Chaque version y est évaluée : la recherche a-t-elle trouvé le bon passage, et la réponse lui est-elle restée fidèle ?
Après le lancement, les questions sans réponse et les retours négatifs alimentent le cycle d'ajustement suivant, et l'index se met à jour automatiquement quand les documents changent.
05Vos données restent les vôtres
Nous choisissons modèles et hébergement selon vos règles : API hébergées sans entraînement sur vos données, infrastructure dans une région de l'UE pour le RGPD, ou modèles ouverts tournant entièrement dans votre propre cloud si les documents ne doivent pas en sortir.
06Là où c'est rentable en premier
Équipes support qui répondent à partir des manuels et des anciens tickets ; nouveaux collaborateurs qui trouvent les procédures sans demander ; équipes commerciales et opérationnelles qui cherchent dans les contrats, spécifications et processus ; et domaines réglementés où chaque réponse doit citer sa source.
Cela fonctionne aussi en français, en allemand et dans d'autres langues — testé sur de vraies questions dans chaque langue.
Systèmes RAG
Ce que nous proposons
Bots de support client
Des réponses issues de votre centre d’aide et de votre documentation produit, avec les sources et un relais vers un humain si besoin.
Pipelines d’ingestion documentaire
Chargement de PDF, de fichiers Word, de pages web, de Confluence, de Notion ou de bases de données, et index tenu à jour au fil des changements.
Recherche vectorielle et hybride
Embeddings, recherche par mots-clés et réordonnancement combinés pour retrouver le bon passage, sur pgvector, Qdrant, Pinecone ou Elasticsearch.
Gestion des accès
Des réponses qui respectent les droits : chacun ne voit jamais que les contenus qu’il a le droit de lire.
Évaluation de la justesse
Questions de test aux réponses connues, scores de recherche et de fidélité, tableaux de bord pour suivre la qualité dans le temps.
Quand c’est le bon choix
- Le savoir est dispersé dans des documents que personne n’arrive à fouiller
- Vos conseillers répondent chaque jour aux mêmes questions à partir des mêmes manuels
- Il vous faut un assistant IA qui cite ses sources, pas un qui a seulement l’air sûr de lui
- Vos informations changent trop souvent pour réentraîner ou affiner un modèle
Comment nous procédons
- 01Cartographie des sourcesNous listons les documents et les systèmes à inclure, qui peut y accéder, et nous rassemblons de vraies questions avec leurs bonnes réponses.
- 02Prototype de rechercheIngestion, découpage et recherche réglés jusqu’à ce que les bons passages remontent sur vos questions de test.
- 03Assistant et interfaceGénération de réponses avec citations, dans une application web, Slack, Teams ou votre propre produit.
- 04Évaluer et exploiterJustesse mesurée avant la mise en service, mises à jour de l’index automatisées, retours des utilisateurs réinjectés dans les réglages.
Technologies
Nos outils pour Systèmes RAG
- LangChain
- LlamaIndex
- pgvector
- Qdrant
- Pinecone
- Elasticsearch
- OpenAI
- Python
Questions fréquentes
Quelle différence entre le RAG et le fine-tuning ?
Le fine-tuning change la façon dont un modèle écrit et se comporte ; le RAG lui fournit des faits au moment de la question. Pour répondre sur vos propres documents, qui évoluent, le RAG revient en général moins cher, se maintient plus facilement à jour et permet de citer les sources.
Quels formats de documents un système RAG accepte-t-il ?
PDF, Word, Excel, HTML, Markdown, ainsi que les contenus d’outils comme Confluence, Notion, Google Drive, SharePoint ou votre propre base de données. Les documents numérisés peuvent être intégrés grâce à l’OCR.
Quelle est la fiabilité d’un assistant RAG ?
Nous la mesurons avant la mise en service sur un ensemble de questions réelles dont les réponses sont connues, et nous vous communiquons les chiffres. Quand la réponse ne figure pas dans vos documents, l’assistant est conçu pour le dire plutôt que de deviner.
Comment empêchez-vous l'assistant d'inventer ?
En contrôlant ce à partir de quoi il peut répondre : uniquement les passages retrouvés, une source pour chaque réponse et la consigne explicite de refuser quand les sources ne couvrent pas la question. Nous le testons ensuite avec des questions sans réponse dans vos documents pour vérifier qu'il refuse au lieu de deviner.
Comment gérez-vous qui peut voir quoi ?
Les droits des systèmes sources suivent chaque document dans l'index de recherche, et chaque recherche est filtrée selon l'identité de la personne. Chacun n'obtient de réponses qu'à partir de contenus qu'il pouvait déjà ouvrir.
Combien de temps et combien ça coûte ?
Un assistant ciblé sur un ensemble de documents bien défini est généralement un prototype fonctionnel en 3 à 6 semaines. Le coût dépend du nombre et de l'état des sources, du modèle de droits d'accès et de l'environnement d'exécution ; notre estimateur donne une première fourchette en quelques minutes, et l'appel de cadrage qui suit est gratuit.
Peut-il fonctionner sans envoyer nos documents à OpenAI ?
Oui. Nous pouvons utiliser des modèles hébergés dont les conditions excluent l'entraînement sur vos données, tout garder dans une région cloud de l'UE ou déployer des modèles ouverts entièrement dans votre environnement.
Prochaine étape
Dites-nous ce que vous voulez construire.
Une consultation gratuite de 30 minutes avec un ingénieur — sans engagement, réponse sous un jour ouvré.
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