LLM & RAG

Copilote & RAG documentaire

Contrats, procédures, historiques : vos documents deviennent un copilote qu'on interroge en langage naturel, réponses sourcées. Sur les questions faciles, réponse directe ; sur les questions difficiles, le système cherche en plusieurs passes, recoupe les documents et contrôle sa réponse avant de l'afficher. Vos équipes arrêtent de chercher, et chacun n'obtient de réponses que sur ce qu'il a déjà le droit de voir.

Copilote interne · Réponses sourcées · Recherche itérative · Permissions respectées

Lecture et extraction de documents

Factures, contrats, bons de commande, formulaires : vos documents sont lus par des modèles qui comprennent la mise en page autant que le texte. Les bonnes données en ressortent structurées, prêtes à entrer dans votre outil, même sur des PDF scannés, tamponnés ou mal cadrés.

Extraction · Vision · Factures & contrats · Structuration

Choix et intégration des modèles

Le bon modèle pour chaque tâche (Claude, GPT, open-source), branché proprement sur vos systèmes.

Claude · OpenAI · Open-source · MCP

Combien de temps pour mettre un RAG en place ?

Un POC sur un sous-ensemble de vos documents prend quelques semaines. Un RAG complet en production, avec nettoyage du corpus, evals et déploiement, se compte en semaines à quelques mois selon le volume et l'état de vos documents.

Un RAG peut-il halluciner ?

Beaucoup moins qu'un LLM seul, mais oui, sans garde-fous. C'est pour ça que chaque réponse cite ses sources, que les questions hors corpus sont refusées, et que je mesure le taux de réponses correctes avec des evals avant chaque mise en production.

Mes documents restent-ils confidentiels ?

Oui. Selon vos contraintes, le RAG tourne sur un cloud UE ou entièrement dans votre infrastructure avec des modèles privés. Vos documents ne servent jamais à entraîner des modèles publics.

Quels documents peut-on brancher ?

PDF, Word, e-mails, wikis internes, bases métier: tout ce qui contient du texte s'indexe. Le vrai sujet n'est pas le format, c'est la qualité du corpus: je trie, je dédoublonne et je date avant d'indexer.

Comment l'IA répond-elle à une question complexe ou en plusieurs parties ?

Elle ne se jette pas sur la première page trouvée. Le système découpe la question, cherche en plusieurs passes dans vos documents, recoupe les résultats, puis relit sa propre réponse pour vérifier qu'elle tient avant de vous la donner. Concrètement, moins de réponses partielles ou inventées sur les cas où ça compte vraiment, et une réponse toujours rattachée à ses sources pour que vous puissiez la contrôler.

Un copilote interne ne risque-t-il pas d'exposer les mauvais documents ?

C'est le vrai frein de ce type de projet, et c'est un critère de conception dès le départ. Le copilote respecte vos droits d'accès existants : à chaque question, il vérifie ce que la personne a le droit de voir avant de répondre, au lieu de figer les permissions une fois pour toutes. Un commercial ne tombe pas sur les dossiers RH, un stagiaire ne remonte pas les contrats de direction.

Vous ne lisez que le texte, ou aussi les documents scannés ?

Les deux. La vieille approche (reconnaissance de caractères plus règles) casse dès qu'un document change de format ou arrive tordu. J'utilise des modèles qui lisent la mise en page comme le ferait un humain : ils repèrent un total, une date d'échéance ou une clause même si elle n'est jamais au même endroit. Concrètement, vos factures fournisseurs, contrats et formulaires scannés ressortent en données propres, vérifiées et prêtes à entrer dans votre système. Avec la facturation électronique obligatoire qui arrive, c'est un chantier qui rapporte vite.