Solutions IA et LLM : assistants RAG

La planète calculée avant d’être vue.

Neptune a été découverte par le calcul, à partir de légers écarts dans l’orbite d’Uranus, avant d’être observée au télescope. L’IA, elle aussi, tire des conclusions des traces laissées dans vos données. Nous créons des assistants, des intégrations de LLM et des automatisations intelligentes qui travaillent avec les données de votre entreprise.

Ce que nous proposons

Assistant d’entreprise (RAG)

Un assistant interne qui lit vos documents, vos contrats et votre base de connaissances, et accompagne chaque réponse de sa source.

Intégration de LLM

Claude, GPT ou des modèles de langage open source connectés à votre logiciel existant, à votre CRM ou à votre site web.

Analyse de documents et de données

Les informations contenues dans les factures, formulaires, contrats et e-mails sont extraites automatiquement et saisies dans des tableaux et dans vos systèmes.

Assistant service client

Un assistant qui répond aux questions fréquentes sur votre site web, sur WhatsApp et par e-mail, et qui passe la main à l’un de vos collaborateurs si nécessaire.

Automatisation intelligente

Des workflows qui classent les demandes entrantes, les résument, les orientent vers la bonne personne et préparent un brouillon de réponse.

Sécurité et conformité RGPD

Le lieu de traitement des données, qui accède à quoi et ce qui est envoyé au modèle sont définis dès le départ ; si nécessaire, le modèle tourne sur votre propre serveur.

Des données à la prédiction, de la prédiction à la découverte.

Les données : recueillir les traces

En 1846, les astronomes mesurent de légers écarts dans l’orbite d’Uranus. De même, nous rassemblons vos documents, vos dossiers et vos e-mails pour les rendre lisibles.

Le modèle : calculer

À partir de ces écarts, Le Verrier calcule la position de la planète invisible. Le modèle de langage tire lui aussi la réponse des régularités de vos données.

La découverte : une réponse sourcée

Quand on braque le télescope sur le point calculé, Neptune est là. Votre assistant répond lui aussi en quelques secondes, en citant sa source.

Pourquoi Neptune ?

Dans les années 1840, les astronomes remarquent qu’Uranus s’écarte de son orbite calculée, de façon légère mais persistante. À partir de ces écarts, Urbain Le Verrier calcule sur le papier l’endroit où doit se trouver une planète invisible. Le 23 septembre 1846, lorsque l’on pointe un télescope vers ce point, Neptune est là. C’est exactement ce que fait l’IA : déduire, à partir des traces laissées dans les données, ce que l’on ne voit pas directement.

Que réalisons-nous ?

Assistants questions-réponses qui travaillent sur les documents de l’entreprise
Assistants service client et WhatsApp
Lecture de factures, de contrats et de formulaires (extraction de données)
Classement, résumé et routage des e-mails et des demandes
Ajout de fonctions d’IA à des logiciels existants

Comment ça marche ?

D’abord, nous choisissons la tâche où l’IA fera vraiment gagner du temps : là où votre équipe répond chaque jour aux mêmes questions et lit les mêmes documents. Nous mettons en place un pilote rapide avec un petit jeu de données et mesurons avec vous la justesse des réponses. Si le résultat est concluant, nous passons en production avec la sécurité, la gestion des droits et les intégrations aux systèmes, puis continuons à suivre la qualité des réponses à mesure que l’usage augmente.

Technologies

Comme modèles de langage, Anthropic Claude, OpenAI GPT ou des modèles open source comme Llama et Mistral ; Supabase (pgvector) ou la recherche vectorielle de MongoDB pour la recherche sémantique dans les documents ; Python, Node.js, Go et Rust pour les services d’intégration et le traitement des données. Le pays et le serveur où les données seront traitées sont définis ensemble au début du projet.

Questions fréquentes

Nos données servent-elles à entraîner le modèle d’IA ?

Avec les API destinées aux entreprises, les données envoyées ne sont pas utilisées par défaut pour entraîner le modèle. Pour des exigences plus strictes, des modèles open source peuvent tourner sur votre propre serveur.

Qu’est-ce que le RAG, et pourquoi est-ce nécessaire ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche) consiste à faire chercher le modèle dans vos documents avant qu’il ne réponde. L’assistant répond ainsi non pas à partir de connaissances générales, mais à partir des informations à jour de votre entreprise, en citant ses sources.

Que se passe-t-il si l’IA donne une mauvaise réponse ?

L’assistant est configuré pour ne répondre qu’à partir de vos sources et pour le dire lorsqu’il n’est pas sûr. Pour les opérations critiques, la validation finale reste toujours entre les mains de l’un de vos collaborateurs.

Quels modèles utilisez-vous ?

Selon le besoin : Anthropic Claude, OpenAI GPT ou des modèles open source comme Llama et Mistral. Le choix tient compte à la fois du coût, de la rapidité et de la confidentialité des données.

Combien de temps faut-il pour la mise en place ?

Un premier assistant travaillant sur vos documents est généralement prêt à être testé en 2 à 4 semaines. Les projets qui incluent l’intégration aux systèmes et l’automatisation prennent de 1 à 3 mois.