RAG & bases de connaissances
Une IA qui répond depuis vos documents — avec ses sources
L'essentiel : la génération augmentée par récupération (RAG) connecte un LLM à vos documents, wikis et bases de données pour qu'il réponde depuis votre contenu réel — avec citations — plutôt que depuis des données d'entraînement génériques. C'est l'architecture derrière les chatbots ancrés, les assistants de savoir interne et les workflows documentaires conformes.
Ce que nous livrons
- Architecture de récupération — stratégie de découpage, embeddings, recherche vectorielle ou hybride, et re-classement réglés sur votre corpus, pas sur un jeu de démo.
- Citations & traçabilité — chaque réponse porte son document source et son passage : les utilisateurs vérifient, les auditeurs tracent.
- Jeux d'évaluation — des référentiels questions/réponses construits depuis vos vraies questions, rejoués avant chaque changement.
- Connecteurs — vers vos espaces documentaires, wikis, tickets et bases, avec indexation planifiée.
- Option sur site — toute la pile RAG peut tourner sur votre infrastructure avec des modèles à poids ouverts.
Pourquoi le RAG bat le fine-tuning pour la connaissance
Toujours à jour
Mettez à jour un document, les réponses se mettent à jour — pas de cycle de ré-entraînement, pas de modèle périmé.
Traçable
Les réponses citent leurs sources. Dans les secteurs réglementés, c'est la différence entre une démo et un système déployable.
Respecte les droits d'accès
La récupération respecte vos permissions : chaque utilisateur ne reçoit des réponses que depuis les documents qu'il a le droit de voir.
Moins cher que l'entraînement
Aucun modèle à entraîner ni maintenir — l'intelligence vit dans votre couche de récupération, que vous faites évoluer en continu.
Notre méthode
Découvrir
Nous cartographions les domaines de connaissance, les formats de documents et les règles d'accès.
Concevoir
Nous concevons découpage, récupération et re-classement, puis construisons le jeu d'évaluation depuis vos vraies questions.
Déployer
Nous livrons le pipeline RAG avec citations, connecteurs et supervision.
Transmettre
Nous formons votre équipe à étendre la base de connaissances et lire les tableaux de bord qualité.
Cas d'usage courants
Assistant de savoir interne
Un seul assistant sur wikis, procédures et tickets passés pour toute l'entreprise.
Support client ancré
Vos agents — humains et IA — répondent depuis vos docs avec citations.
Questions contrats & politiques
Posez des questions sur toute votre base de contrats et obtenez des réponses sourcées.
Documentation technique
Des réponses instantanées et sourcées pour les équipes d'ingénierie et terrain.
Tarifs
Les projets RAG cadrés vont généralement de 1 500 à 10 000 € selon la taille du corpus et les connecteurs — confirmés par un devis.
Complétez avec notre service de chatbots & IA conversationnelle pour un assistant orienté client, ou avec le déploiement d'IA open source pour tout garder sur site.
Perguntas frequentes
Le RAG, c'est quoi en clair ?
Plutôt que de demander au modèle de mémoriser votre contenu, le RAG lui permet d'aller le chercher : le système cherche dans vos documents les passages pertinents et le modèle répond à partir de ces passages, en les citant. C'est l'architecture standard des assistants d'entreprise qui doivent être exacts et traçables.
RAG ou fine-tuning ?
Pour la connaissance, le RAG — il reste à jour et traçable. Le fine-tuning change un comportement ou un style, pas des faits. La plupart des projets d'entreprise ont d'abord besoin d'un RAG ; le fine-tuning est rarement le bon outil pour ancrer des connaissances.
Comment évitez-vous les réponses fausses ?
Trois couches : une récupération restreinte à votre corpus approuvé, des citations pour que chaque affirmation soit vérifiable, et des jeux d'évaluation issus de vos vraies questions rejoués avant chaque changement. Quand la réponse n'est pas dans le corpus, l'assistant le dit.
Peut-il respecter les permissions documentaires ?
Oui — la récupération filtre selon les permissions de l'utilisateur qui interroge : personne ne reçoit de réponses depuis des documents qu'il n'a pas le droit de voir. C'est une exigence de conception dès le départ, pas un rajout.