Citée
Chaque réponse
Le passage exact et le document d'origine s'affichent avec la réponse. Vérifier prend cinq secondes.
MODULE IA 03
Base de connaissances IA (RAG)
Une IA qui répond à partir de vos documents, pas de ce qu'elle a lu sur internet.
Le RAG — génération augmentée par récupération — force le modèle à chercher dans vos documents avant de répondre, puis à citer ce qu'il a utilisé. C'est la différence entre une IA qui devine et une IA qui retrouve. Nous construisons cette base, la connectons à vos sources et la maintenons à jour à mesure que vos documents changent.
Pour qui
- Organisations assises sur des milliers de pages : devis, contrats, normes, fiches techniques
- Cabinets et bureaux d'experts dont la valeur tient à la précision de la réponse
- Manufacturiers avec des catalogues et des fiches produits qui changent souvent
- Toute équipe qui a essayé un chatbot générique et l'a abandonné faute de fiabilité
Ce que vous vivez aujourd'hui
- L'IA grand public invente des références produits qui n'existent pas chez vous
- Vos documents à jour cohabitent avec trois versions périmées et personne ne sait laquelle fait foi
- La recherche de votre intranet ne trouve que ce dont on connaît déjà le titre exact
- Vos experts passent leur temps à retrouver le bon paragraphe dans le bon PDF
Ce que ça vous apporte
Versionnée
Source de vérité
Quand un document est remplacé, l'ancien sort de la base. Fini les réponses tirées d'une norme abrogée.
Cloisonnée
Confidentialité
Les documents restreints ne remontent que pour les personnes qui y ont déjà accès dans vos systèmes.
Ce qui est inclus
- Audit de vos sources : formats, volumes, doublons, versions concurrentes
- Chaîne d'ingestion automatisée depuis SharePoint, Drive, un SGD ou un dossier réseau
- Découpage sémantique et indexation vectorielle adaptés à vos types de documents
- Moteur de recherche hybride : sens et mots exacts, pour ne pas rater une référence produit
- Interface de consultation et API pour brancher la base sur vos autres outils
- Jeu de tests de non-régression pour vérifier que les bonnes réponses le restent
Comment ça se déroule
01
Audit documentaire
1 à 2 semainesNous mesurons ce que vous avez vraiment : volumes, formats, doublons et documents contradictoires. C'est souvent la première surprise du projet.
02
Chaîne d'ingestion
2 à 4 semainesAutomatisation de la récupération, du découpage et de l'indexation, avec la gestion des mises à jour et des suppressions.
03
Réglage de la pertinence
2 à 3 semainesNous constituons un jeu de questions réelles avec vos experts et ajustons la recherche jusqu'à ce que les réponses tiennent la route.
04
Exploitation
En continuSurveillance de la fraîcheur des documents, suivi des questions mal servies et réindexation au rythme de vos changements.
Délais indicatifs, très dépendants de l'état initial de vos documents. Une documentation propre divise le projet par deux.
Les questions que vous vous posez
Quelle différence avec un simple moteur de recherche ?
Un moteur classique vous rend une liste de documents à ouvrir. Le RAG lit les passages pertinents et rédige la réponse, en indiquant d'où elle vient. Vous passez de « voici vingt PDF » à « voici la réponse, page 34 du manuel 2026 ».
Nos documents partent-ils chez un fournisseur d'IA ?
L'index reste chez vous ou sur l'infrastructure que vous choisissez. Selon la sensibilité, nous configurons un modèle hébergé en cloud privé ou sur vos serveurs, sans transit vers un service public.
Que se passe-t-il quand un document est mis à jour ?
La chaîne d'ingestion détecte le changement, réindexe la nouvelle version et retire l'ancienne. C'est justement le point qui distingue une base maintenue d'une démonstration figée.
Peut-on brancher cette base sur un assistant ou un agent vocal ?
Oui, c'est même l'usage le plus fréquent. La base devient la source de vérité commune : l'assistant interne, le site public et l'agent téléphonique répondent alors tous la même chose.
Vos réponses existent déjà. Encore faut-il les retrouver.
Nous commençons par un audit de vos documents, puis nous construisons une base testée sur vos vraies questions.
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