RAG entreprise — Assistant IA sur documentation interne
Le RAG est devenu un standard pour construire un assistant IA sur documentation interne, mais un bon RAG d'entreprise demande bien plus qu'un embedding et une recherche vectorielle. Chunking intelligent, re-ranking, fusion de sources, évaluation continue — nous maîtrisons chaque maillon de la chaîne pour une implémentation RAG fiable en production.
01·CAS D'USAGE
Ce qu'on déploie
en production.
02·BÉNÉFICES
Pourquoi ça
fonctionne.
Précision
Réponses sourcées et vérifiables, réduction des hallucinations
Fraîcheur
Ingestion continue, vos données sont toujours à jour
Souveraineté
Déploiement on-premise possible, données en France
03·STACK
Technologies
utilisées.
Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui permet à un modèle de langage de répondre à des questions en s'appuyant sur une base de connaissances externe plutôt que sur sa seule mémoire d'entraînement. Concrètement, quand un utilisateur pose une question, le système recherche d'abord les passages les plus pertinents dans vos documents (retrieval), puis les fournit au LLM comme contexte pour générer une réponse sourcée (generation). Le RAG est aujourd'hui l'approche standard pour construire des assistants IA qui parlent de vos données sans halluciner.
Les composants d'un RAG performant
Un RAG de qualité production repose sur plusieurs composants : l'ingestion (extraction de texte, découpage en chunks cohérents, gestion des tableaux et images), l'indexation (choix du modèle d'embedding, stockage vectoriel optimisé), le retrieval (recherche hybride sémantique + lexicale, re-ranking des résultats), et la génération (prompt engineering, citation des sources, détection d'absence de réponse). Chaque maillon impacte la qualité finale. Nous évaluons chaque composant avec des métriques dédiées : recall, precision, faithfulness, answer relevancy.
RAG avancé : au-delà du pipeline basique
Les cas d'usage enterprise exigent des architectures RAG avancées : RAG multi-sources (fusionner des documents internes, des bases réglementaires et des données temps réel), RAG conversationnel (maintenir le contexte sur plusieurs échanges), RAG agentic (l'assistant décide quand chercher et quand répondre directement). Nous avons aussi l'expérience des RAG sur données sensibles avec déploiement souverain — vector store on-premise, modèle d'embedding auto-hébergé, et aucune donnée qui sort de votre infrastructure.
04·FAQ
Questions
fréquentes.
Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?
Le RAG donne au modèle accès à des données externes au moment de la requête — idéal pour des données qui changent souvent (documentation, base réglementaire). Le fine-tuning modifie le modèle lui-même pour qu'il intègre un savoir ou un style — adapté pour des tâches spécifiques où le format de réponse compte. Les deux approches sont complémentaires.
Combien de documents un système RAG peut-il gérer ?
Avec une architecture vectorielle bien conçue, un RAG peut indexer des millions de documents. La contrainte n'est pas le volume mais la qualité du découpage et de l'indexation. Un RAG mal configuré sur 1 000 documents performera moins bien qu'un RAG optimisé sur 100 000.
Qui livre
Derrière chaque mission,
des gens à qui se fier.
Pas une ressource anonyme : un ingénieur senior nommé, embarqué dans vos équipes, qui s'approprie votre métier et s'engage sur ce qu'il livre — du premier contact à la production.
La vérité
On sépare le réel du décor, même quand l'honnêteté nous coûte une vente.
La réponse
On répond — vite et personnellement — du premier contact à la production.
La parole tenue
Ce qu'on annonce, on le livre : en prod, dans les délais, sans mauvaise surprise.
Le soin
On s'engage parce qu'on veut bien faire — pas pour facturer des jours.
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