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Recherche Documentaire Avancée (RAG)

Connectez vos modèles d'IA à vos données internes pour libérer vos équipes des recherches fastidieuses et fiabiliser la prise de décision.

−85%
d'hallucinations
70%
de temps gagné sur la recherche
100%
de traçabilité (sources citées)

Le défi

Vos collaborateurs passent jusqu'à 30% de leur temps à chercher des informations critiques dans vos procédures, contrats ou bases de connaissances. Un LLM générique inventerait des réponses fausses (hallucinations), créant un risque majeur pour la prise de décision.

L'approche technologique et humaine

Nous concevons des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur-mesure. En utilisant un 'chunking' sémantique et un re-ranking hybride par 'cross-encoder', l'IA retrouve l'information exacte et cite systématiquement sa source. Vos équipes exploitent directement l'information disponible pour créer de la valeur ajoutée.

Architecture et Souveraineté

Nous versionnons l'indexation et surveillons activement les performances, avec des garde-fous contre les tentatives d'injection. Nous déployons de manière sécurisée via des API cloud (Zero Data Retention) ou en hébergeant des modèles locaux (Mistral, Llama) sur votre propre infrastructure pour garantir une souveraineté totale sur vos données.

Stack technique

Vector Search (pgvector, Qdrant)HyDE & Cross-encoder rerankLLMs (OpenAI / Claude / Mistral)

Un cas similaire ?

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