Un assistant IA qui connaît vraiment votre entreprise 

Un modèle de langage seul ne connaît ni vos procédures, ni vos tarifs, ni vos contrats. Interrogé sur votre activité, il improvise, et c'est là que naissent les « hallucinations ».

Le principe du RAG

Le Retrieval-Augmented Generation consiste à rechercher d'abord les passages pertinents dans vos documents, puis à demander au modèle de répondre uniquement à partir de ces extraits, en citant ses sources.

• Vos documents sont découpés, indexés et vectorisés dans une base (par exemple PostgreSQL + pgvector).
• À chaque question, les extraits les plus proches sont retrouvés et fournis au modèle.
• La réponse s'accompagne de références cliquables vers les documents d'origine.

Ce qui fait la différence en production

La qualité de l'indexation

Un bon découpage (par section, avec les titres) compte plus que le choix du modèle. Nous nettoyons les PDF, conservons la structure et enrichissons chaque extrait de métadonnées.

L'évaluation continue

Nous constituons un jeu de questions de référence avec vos équipes. Chaque évolution est testée automatiquement : précision, citations, refus quand l'information est absente.

La maîtrise des coûts et des données

Choix du modèle selon la tâche, mise en cache, journalisation sans données sensibles : l'assistant reste rapide, économique et conforme au RGPD.

Par où commencer ?

Un périmètre restreint (une base de connaissances support, un corpus juridique) permet de livrer une première version en quelques semaines, puis d'élargir. Décrivez votre cas dans notre simulateur : vous recevrez un premier cahier des charges.