Créez des systèmes intelligents qui comprennent et exploitent vos données pour générer des réponses précises et contextuelles.
Réponses basées sur vos données réelles avec sources vérifiables, pas d'hallucinations
Base de connaissances toujours à jour, ajout de documents en temps réel sans réentraînement
Trouvez l'information par le sens et le contexte, pas juste par mots-clés
Gérez des millions de documents avec des temps de réponse constants
Données privées en interne, gestion fine des accès et traçabilité complète
Compréhension profonde du contexte pour des réponses ultra-pertinentes
Collecte de vos documents, découpage intelligent en segments (chunks) et extraction de métadonnées contextuelles.
Création d'embeddings sémantiques pour chaque chunk et stockage dans une base de données vectorielle optimisée.
Recherche hybride (sémantique + mots-clés) et ranking par pertinence contextuelle pour trouver les meilleures sources.
Synthèse d'une réponse précise par le LLM en se basant uniquement sur les sources récupérées, avec citations.
Assistant intelligent capable de répondre à toute question en s'appuyant sur votre documentation technique, manuels ou guides
Moteur de recherche qui comprend l'intention et le contexte au-delà des simples mots-clés pour des résultats pertinents
Chatbot expert disponible 24/7 sur l'ensemble de votre base documentaire interne ou client
Extraction et structuration automatique de connaissances cachées dans vos documents non structurés
Assistant capable de diagnostiquer problèmes et proposer solutions en s'appuyant sur votre base de tickets résolus
Guide d'intégration interactif qui répond aux questions des nouveaux employés basé sur votre documentation RH
Surveillance et synthèse automatique de grandes quantités de documents sectoriels ou réglementaires
Vérification automatique de conformité en interrogeant votre base de règles et réglementations
Le RAG est la technologie qui permet à une IA de répondre à des questions en s'appuyant sur vos documents d'entreprise — manuels, procédures, contrats, bases de données — plutôt que sur ses connaissances génériques.
Le RAG fonctionne en trois étapes. D'abord, vos documents sont découpés en fragments et convertis en vecteurs numériques (embeddings) stockés dans une base de données vectorielle. Quand un utilisateur pose une question, le système recherche les fragments les plus pertinents par similarité sémantique — pas par mots-clés exacts, mais par sens. Enfin, ces fragments sont fournis au modèle de langage comme contexte pour générer une réponse précise et sourcée. L'avantage majeur : le modèle ne peut répondre qu'avec les informations de vos documents, éliminant les hallucinations et garantissant la fiabilité des réponses.
Une recherche classique (type moteur interne) repose sur des mots-clés exacts. Si vous cherchez « procédure de remboursement » mais que le document parle de « process de retour », vous ne trouverez rien. Le RAG comprend la sémantique : il sait que ces deux expressions parlent du même sujet. De plus, au lieu de retourner une liste de documents, le RAG synthétise une réponse complète avec les sources citées. C'est la différence entre chercher dans une bibliothèque et avoir un expert qui a lu tous vos documents et répond à vos questions instantanément.
Notre solution RAG ingère tous types de documents : PDF, Word, Excel, PowerPoint, pages web, emails, tickets Zendesk, articles Confluence, pages Notion, bases de données SQL, API REST. Les documents sont mis à jour automatiquement — quand vous modifiez une procédure, le RAG en tient compte immédiatement. Nous gérons aussi les documents multilingues : posez une question en français sur un document en anglais, le RAG comprend et répond dans votre langue.
Le RAG trouve sa place partout où des équipes cherchent de l'information. Support client : le chatbot accède à toute votre documentation produit pour répondre aux questions techniques. Juridique : les avocats interrogent une base de contrats pour trouver des clauses spécifiques. RH : les collaborateurs trouvent instantanément les réponses à leurs questions administratives. Formation : les nouveaux employés accèdent à une base de connaissances intelligente. Technique : les développeurs interrogent la documentation interne. Chaque cas d'usage réduit le temps de recherche d'information de 60 à 80%.
Découvrez les concepts clés liés à cette solution
Un chatbot classique génère des réponses basées sur son entraînement général et peut halluciner. Le RAG recherche d'abord dans VOS documents les informations pertinentes, puis génère une réponse basée uniquement sur ces sources vérifiables. C'est plus précis, factuel et traçable.
Tous formats : PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown, JSON, CSV, TXT, images (OCR), audio (transcription), vidéos (transcription). Nous traitons aussi des sources structurées : bases de données, APIs, CRM, wikis internes.
Nos solutions scalent de quelques centaines à plusieurs millions de documents. Par exemple, nous gérons des bases de 500K+ documents avec des temps de réponse < 2 secondes. La taille n'impacte pas les performances grâce à l'indexation vectorielle.
Les données restent dans votre infrastructure (on-premise ou cloud privé). Nous utilisons du chiffrement, des accès contrôlés par utilisateur/groupe, et pouvons implémenter du RAG avec modèles locaux (Llama, Mistral) pour zéro fuite vers APIs externes.
Le RAG limite strictement le modèle aux informations présentes dans vos documents. Si l'information n'existe pas dans la base de connaissances, le système le dit clairement au lieu d'inventer une réponse. Chaque réponse est accompagnée des sources utilisées, permettant une vérification facile. Cette approche réduit les hallucinations de plus de 90% par rapport à un LLM utilisé seul.
La mise à jour est automatique. Dès qu'un document est ajouté, modifié ou supprimé dans vos sources (SharePoint, Confluence, Google Drive, etc.), le système le détecte et met à jour les embeddings en temps réel. Vous pouvez aussi déclencher des synchronisations manuelles. Un tableau de bord vous permet de suivre l'état de la base de connaissances et la fraîcheur des données.
Oui. Notre implémentation RAG est nativement multilingue. Vous pouvez ingérer des documents en français, anglais, allemand ou toute autre langue, et poser des questions dans la langue de votre choix. Le système effectue une recherche sémantique cross-lingue et génère la réponse dans la langue de la question.
Il n'y a pas de limite théorique. Nos déploiements gèrent couramment des bases de 10 000 à 100 000+ documents. La base de données vectorielle est conçue pour des recherches sub-seconde même sur de très grands volumes. Les performances restent constantes grâce à l'indexation vectorielle optimisée.
Un embedding est une représentation numérique du sens d'un texte. Au lieu de comparer des mots-clés, les embeddings permettent de comparer des significations. Deux phrases qui disent la même chose avec des mots différents auront des embeddings similaires. C'est cette technologie qui rend la recherche sémantique du RAG bien plus puissante qu'une recherche par mots-clés traditionnelle.
Créons ensemble votre base de connaissances augmentée par l'IA pour des réponses instantanées et précises.