Rechercher, interroger et exploiter des milliers de documents, avec des réponses sourcées.
La génération augmentée par récupération (RAG) permet à un modèle d'IA de répondre à partir de vos propres documents plutôt que de ses connaissances générales. Le système retrouve d'abord les passages pertinents, puis rédige une réponse qui les cite : chaque affirmation est vérifiable.
Nous construisons des systèmes RAG qui interrogent contrats, procédures, réglementation, manuels techniques ou littérature scientifique, de quelques milliers à plusieurs millions de pages. Le même moteur rédige des réponses aux appels d'offres, compare de longs documents et extrait des données structurées.
Délai type : 4–10 semaines
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Nous cartographions vos sources, formats, fréquences de mise à jour et droits d'accès, et définissons les questions auxquelles le système doit répondre.
02
Les documents sont analysés (PDF, Word, scans, tableaux), découpés et indexés avec une recherche hybride qui combine mots-clés et sens.
03
Nous construisons un jeu de test avec vos experts et mesurons la justesse des réponses et la qualité des citations avant toute mise en service.
04
L'assistant est livré là où vos équipes travaillent : application web, Teams, Slack ou dans vos logiciels existants, avec contrôle d'accès.
Contrats, procédures, documentation produit ou réglementation : une réponse en quelques secondes, avec le passage exact.
Des millions de pages indexées : codes, jurisprudence, manuels techniques, bases scientifiques.
Premières versions des réponses, spécifications générées à partir des besoins métier, bibliothèques de réponses réutilisables.
Écarts entre deux versions de 300 pages, données extraites de factures et de contrats, analyses et résumés.
Casus · HPS · Bot4Lab
Juridique & fiscal · Paiement · Pharma
RAG sur ~3 millions de documents juridiques ; 19 solutions IA pour un leader du paiement, dont l'automatisation des réponses RFP et la comparaison de bulletins de 300 pages ; Q&A expert pour la recherche pharmaceutique et vétérinaire.
Nous déployons sur votre propre compte cloud ou sur vos serveurs quand les données ne doivent pas quitter votre infrastructure.
Pour les données sensibles, nous faisons tourner des modèles open-weight dans votre environnement plutôt que d'appeler une API externe.
Chaque utilisateur n'accède qu'aux documents et outils autorisés, et chaque action est journalisée.
Vos données ne servent jamais à entraîner des modèles publics. Le RGPD et les exigences de protection des données des Émirats sont intégrés dès la conception.
Le fine-tuning modifie la façon dont un modèle écrit ; le RAG lui donne accès à vos documents au moment où il répond. Pour des questions sur vos propres contenus, le RAG est généralement le bon choix : il reste à jour quand les documents changent et chaque réponse cite ses sources.
Il n'y a pas de limite pratique. Nous avons construit un système qui interroge environ 3 millions de documents juridiques. Le volume influence l'architecture d'indexation et le coût, pas la qualité des réponses.
Les réponses s'appuient sur les passages retrouvés et doivent les citer. Nous évaluons le système sur des questions validées par vos experts, et l'assistant indique quand les documents ne contiennent pas la réponse au lieu d'inventer.
Oui. L'index, les documents et le modèle peuvent tous tourner dans votre cloud ou on-premise, avec des modèles open-weight quand les données ne doivent pas sortir de votre environnement.