/ En brefVos procédures, contrats et fiches produits sont une mine d'information : encore faut-il la retrouver. On déploie un système de RAG (Retrieval-Augmented Generation) : vos collaborateurs posent une question en langage naturel et obtiennent une réponse sourcée, tirée de vos documents. Le risque d'hallucination est drastiquement réduit : si l'information n'existe pas dans votre base, l'assistant le dit au lieu d'improviser.
- Principe
- L'IA répond depuis vos documents, sources citées
- Anti-hallucination
- Si l'info n'existe pas, l'assistant le dit
- Démarrage
- Pilote sur un corpus précis, puis extension
- Confidentialité
- Base documentaire chez vous, hébergée en Europe
Le RAG sur documents internes, comment ça marche ?
C'est ce mécanisme qui réduit drastiquement le risque d'hallucination sur votre périmètre : si l'information n'existe pas dans votre base documentaire, l'assistant le dit plutôt que d'improviser. Chaque réponse cite ses sources, ce qui rend l'information vérifiable et traçable. Interroger ses documents avec l'IA devient aussi simple que poser une question à un collègue qui aurait tout lu.RAG signifie Retrieval-Augmented Generation : l'IA ne répond pas de mémoire. Avant de formuler sa réponse, elle retrouve les passages pertinents dans vos propres documents, puis s'appuie uniquement sur ces extraits. La réponse est ancrée dans vos contenus, pas inventée.
Comment fonctionne un RAG, techniquement ?
La qualité d'un RAG d'entreprise dépend autant de l'ingénierie que du modèle : découpage des documents, choix des passages à remonter, instructions données au modèle pour qu'il cite et n'extrapole pas. Pour approfondir, voir notre expertise RAG et bases vectorielles.
Découpage des documents
Vos procédures, contrats et fiches produits sont découpés en fragments cohérents.Indexation vectorielle
Chaque fragment devient une représentation numérique (embedding) stockée dans une base vectorielle.Récupération ciblée
À chaque question, le système retrouve les fragments les plus proches du sens de la demande.Réponse sourcée
Le modèle rédige à partir de ces seuls extraits et cite les documents d'origine. Stack : Python, PostgreSQL, API Claude, hébergement en Europe.Du moteur de réponse à l'agent qui agit
Un RAG répond à des questions ; certains besoins vont plus loin et demandent que l'IA agisse sur la base de ce qu'elle a trouvé. Préparer un dossier à partir des contrats existants, rédiger une réponse type pour le support, croiser plusieurs documents : on franchit alors le pas vers des agents IA qui combinent recherche documentaire et exécution de tâches.On commence en général par un périmètre pilote : un corpus précis (une base de procédures, une documentation produit) sur lequel valider la pertinence et la justesse des réponses. Une fois la fiabilité démontrée, on étend le RAG à d'autres familles de documents et à d'autres équipes.Cette offre s'inscrit dans notre pôle data, BI et IA. Selon votre cas d'usage, le même moteur sert une base de connaissances interne, un support client augmenté ou un assistant de recherche pour des équipes expertes.
/ Cas d'usage
Ce qu'on déploie concrètement.
Quelle différence entre un RAG et ChatGPT ?
Un RAG répond uniquement à partir de vos documents, avec les sources citées. Le risque d'hallucination est fortement réduit sur vos procédures, contrats ou fiches produits : si l'information n'existe pas dans votre base, l'assistant le dit.
Nos documents restent-ils confidentiels ?
Oui : la base documentaire reste dans votre environnement, hébergée en Europe. Vos contenus ne servent jamais à entraîner des modèles tiers.
Combien de temps pour déployer un RAG ?
Un premier assistant documentaire opérationnel se déploie en quelques semaines, selon le volume et la qualité de vos documents. On commence par un périmètre pilote avant d'étendre.
/ Questions fréquentes
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