RAG

RAG en entreprise: connecter vos documents sans perdre la trace des sources

Le RAG est utile quand une équipe perd du temps à chercher dans des documents, procédures, contrats, tickets ou bases de connaissances. La valeur ne vient pas seulement du modèle: elle vient de la qualité des sources, des permissions et des tests qui prouvent que les réponses sont fiables sur vos questions réelles.

Présenter mon besoin Voir la méthode

Ce que Gatien peut construire

Des livrables concrets, pas une promesse IA vague

Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.

Assistant documentaire

Répondre aux questions internes avec extraits, sources et avertissements quand l’information manque.

Recherche sémantique

Trouver les documents pertinents même quand l’utilisateur ne connaît pas le mot exact.

Base de connaissances augmentée

Structurer les documents utiles, exclure le bruit et suivre les mises à jour.

Évaluation qualité

Créer un jeu de questions/réponses attendues pour mesurer la fiabilité avant diffusion.

Cas d’usage

Exemples de workflows à tester

Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.

Procédures internes

Répondre à partir de politiques, guides, SOP, documents RH ou procédures techniques.

Support produit

Aider les équipes à retrouver les bonnes réponses dans la documentation produit.

Avant-vente technique

Préparer des réponses cohérentes à partir de fiches produit, offres et notes internes.

Recherche dans documents longs

Explorer contrats, rapports, PDF et archives sans tout relire manuellement.

Déroulé

Une mission structurée pour apprendre vite

1

Cadrage

Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.

2

Prototype

Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.

3

Tests métier

Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.

4

Intégration

Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.

5

Documentation

Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.

Stack

Technologies possibles

OpenAI, Anthropic ou autres API LLM selon le besoin
TypeScript, Next.js, Node.js et Python
Supabase, PostgreSQL, pgvector ou bases vectorielles
n8n, Make, webhooks et APIs métier
Slack, Teams, Gmail, Outlook, Notion, SharePoint ou outils internes

Livrables

Ce qui peut être livré

Inventaire des sources et règles d’accès
Prototype RAG avec citations de sources
Jeu de questions de test et critères de réponse
Plan de maintenance des sources

Cadre

Inclus et non inclus

Inclus

Cadrage fonctionnel et technique
Architecture simple à comprendre et à maintenir
Développement du prototype ou de la première version
Tests sur exemples réels fournis par l’équipe

Non inclus

Promesse de ROI sans données réelles
Automatisation sans validation humaine quand le risque métier est élevé
Utilisation de données sensibles sans règles d’accès claires
Faux témoignages, faux chiffres ou démonstrations inventées

FAQ

Questions avant de lancer

Vous avez une base documentaire difficile à exploiter ? Commencez par choisir un corpus limité et 10 questions réelles.

Contacter Gatien

Le RAG évite-t-il toutes les hallucinations ?

Non. Il réduit certains risques en donnant des sources, mais il faut tester les réponses, gérer les documents absents et forcer l’assistant à dire quand il ne sait pas.

Quels documents faut-il connecter en premier ?

Les sources souvent consultées, à jour, validées par un propriétaire métier et utiles à un cas d’usage précis.

Faut-il une base vectorielle ?

Souvent oui pour la recherche sémantique, mais le choix dépend du volume, des permissions, des coûts et de l’architecture existante.

Liens internes