Construisez un assistant IA fiable avec vos données internes
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à un LLM de répondre précisément à partir de vos documents internes, avec citation des sources et sans hallucination.
- Consultation gratuite
- Sans engagement
- Recommandations spécifiques
Pourquoi vos initiatives IA ne décollent pas
L'IA est partout dans la presse, mais peu d'entreprises tirent vraiment de la valeur de leurs projets : POCs sans suite, ROI flou, peur des hallucinations, manque d'expertise interne.
Vos POCs IA n'aboutissent pas en production
Le ROI des projets IA reste flou ou non mesuré
Risques d'hallucination ou de réponses non sourcées
L'expertise IA est rare et difficile à recruter en interne
Quand RAG s'impose pour vous ?
Voici les cas d’usage où RAG apporte une vraie valeur — au-delà du buzz.
✓Un LLM doit répondre précisément à partir de vos documents internes
Sans fine-tuning coûteux ni hallucination : le RAG injecte les passages pertinents de vos documents dans le contexte du LLM, garantissant des réponses ancrées dans vos contenus réels.
✓Construire un assistant métier qui cite ses sources
Support client, RH, sales enablement, documentation technique, juridique : chaque réponse pointe vers le document d’origine — auditabilité et confiance maximales pour les utilisateurs.
Notre rôle est de vous accompagner pour identifier les bons cas d’usage et passer du POC à l’industrialisation.
Architecture RAG type
Une architecture RAG enchaîne 5 étapes pour transformer vos documents en réponses fiables et sourcées.
1. Sources
Vos documents internes (PDF, web, bases)
2. Embeddings
Vectorisation sémantique des contenus
3. Vector DB
Stockage et recherche par similarité
4. LLM
Génération de la réponse contextuelle
5. Réponse sourcée
Avec citation des documents source
La stack RAG que nous maîtrisons
Frameworks
LangChain · LlamaIndex · Haystack
Vector DBs
Pinecone · Weaviate · pgvector · Qdrant · Chroma
Embeddings
OpenAI · Cohere · Mistral · Sentence-Transformers
LLMs
OpenAI · Anthropic · Mistral · Llama (open source)
Une approche IA pragmatique et adaptée à votre contexte
Nous identifions les cas d'usage IA à fort ROI, livrons des POCs en quelques semaines, puis industrialisons les solutions qui ont prouvé leur valeur métier.
- Nos solutions permettent de :
- - Identifier les cas d'usage IA à fort ROI
- - Livrer des POCs rapides et concluants
- - Industrialiser ce qui a prouvé sa valeur
- - Donner aux équipes l’autonomie sur la data
Notre approche IA
Du cadrage stratégique à l'industrialisation : une démarche structurée pour réussir vos projets IA
Cadrage & priorisation
Identification des cas d'usage IA à fort ROI, faisabilité technique et valeur métier
POC rapide
Conception centrée sur l’usage des décideurs et opérationnels
Industrialisation
Accompagnement des utilisateurs sur la durée pour maximiser l’adoption et l’usage
Intégration métier
Embarquement dans les outils du quotidien (Teams, Slack, CRM, Intranet) pour maximiser l'usage
Accompagnement des équipes
Montée en compétence de vos équipes pour qu'elles deviennent autonomes sur les projets futurs
Comment nous allons travailler ensemble
Une démarche IA pragmatique : cadrage des cas d'usage, POC rapide, industrialisation des projets concluants, accompagnement à l'adoption.
01
Cadrage des besoins
Identification des processus à digitaliser et des cas d’usage prioritaires
02
Conception de la solution
Définition des fonctionnalités, des parcours utilisateurs et de l’architecture
03
Développement du dashboard
Livraison rapide d’une première version fonctionnelle
04
Itérations & déploiement
Améliorations continues, intégration et accompagnement à l’adoption
Un simple échange de 15 minutes pour comprendre vos enjeux.
Pas certain que l'IA Générative soit la bonne approche pour votre cas ?
En 5 minutes, notre quiz vous oriente vers la bonne approche IA selon votre cas d’usage et votre maturité — sans engagement.