Un système d’IA ne vaut que par les informations auxquelles il a accès. Nous organisons vos documents et vos données, construisons les flux qui les maintiennent à jour et mettons en place la recherche qui permet à votre IA de répondre à partir de vos propres sources, références à l’appui.
Ce que nous faisons
- Pipelines RAG
- Recherche sémantique
- Flux de données
Lorsqu’un système d’IA donne une mauvaise réponse, le modèle est rarement en cause. Le problème vient d’informations manquantes, obsolètes ou mal organisées.
Vos connaissances sont dispersées entre dossiers partagés, PDF, wikis, e-mails, bases de données et la mémoire de collègues expérimentés. Nous les rassemblons, les nettoyons et les structurons pour que les équipes comme l’IA trouvent la bonne information au bon moment.
Techniquement, on parle de génération augmentée par récupération, ou RAG : l’IA commence par chercher dans vos sources, puis répond à partir de ce qu’elle a trouvé en le citant. Nous développons l’ingestion, l’indexation et la recherche, et nous mesurons la qualité des réponses avant toute mise en service.
C’est pour vous si
- Vos équipes perdent du temps à chercher des documents et des procédures
- Vous voulez un assistant qui réponde à partir de vos propres contenus
- Vos données sont réparties dans plusieurs systèmes qui se contredisent
- Un projet pilote d’IA a donné des réponses assurées, mais fausses
Nous collectons et traitons vos documents où qu’ils se trouvent, y compris les documents numérisés et les PDF complexes.
- Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence
- Reconnaissance de texte pour les documents numérisés
- Mise à jour automatique dès qu’une source change
Ingestion des documents
Nous collectons et traitons vos documents où qu’ils se trouvent, y compris les documents numérisés et les PDF complexes.
- Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence
- Reconnaissance de texte pour les documents numérisés
- Mise à jour automatique dès qu’une source change
- 01
Semaine 1
Inventaire
Nous recensons vos sources, leurs responsables, leurs formats, leur qualité et leurs règles d’accès.
- 02
Semaine 2
Architecture
Nous concevons l’approche de stockage, d’indexation et de recherche adaptée à vos volumes et à vos contraintes.
- 03
Semaines 3 à 6
Développer et évaluer
Nous développons les flux de données et la recherche, puis mesurons la qualité des réponses sur des questions réelles.
- 04
En continu
Exploiter
Les sources restent synchronisées, la qualité est suivie et de nouveaux contenus sont ajoutés au fil de votre croissance.
Bases de données
- PostgreSQL
- pgvector
- Supabase
- Qdrant
- Pinecone
Flux de données
- Python
- Airbyte
- dbt
- Apache Airflow
Recherche
- LlamaIndex
- LangChain
- Recherche hybride
- Modèles de reclassement
Sources
- Google Drive
- SharePoint
- Notion
- Confluence
- Bases de données SQL
- 01
Des réponses exactes, fondées sur vos propres données
- 02
Moins de réponses inventées, plus de confiance
- 03
Une base de connaissances fiable, commune aux équipes et aux agents
- 04
Moins de temps perdu à chercher, pour toutes les équipes
- Inventaire des sources et architecture des données
- Flux d’ingestion et de synchronisation
- Service de recherche et de récupération
- Jeu d’évaluation et rapport de qualité
- Contrôle d’accès et documentation
Avant de répondre, l’IA recherche les passages pertinents dans vos documents, puis rédige sa réponse à partir de ceux-ci en indiquant ses sources. Elle s’appuie sur vos faits plutôt que sur des connaissances générales.
Pour aller plus loin
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