Présentation du produit
Chatbot IA LLM
Pour vos questions, place au conseiller IA !
Réduire la complexité
et améliorer l’efficacité opérationnelle.
Les fondements d’un chatbot IA d’entreprise
Une interface métier qui associe à un modèle à l’expression fluide les connaissances à rechercher, les droits à respecter et des preuves vérifiables.
LLM
Comprend l’intention de la question et génère des synthèses, explications, raisonnements et brouillons.
RAG
Recherche les documents d’entreprise pertinents et injecte des éléments récents dans le contexte de réponse.
TRUST
Appliquez les droits utilisateur et contrôlez les réponses grâce aux sources et aux traces d’audit.
Qu’est-ce qu’un LLM,
Pourquoi le RAG est nécessaire
Un LLM est un modèle génératif probabiliste entraîné sur les régularités du langage. Une réponse plausible n’est pas forcément factuelle ni conforme aux règles internes.
Date des connaissances
Ignore les règlements récents et l’état des projets postérieurs à l’entraînement
Contexte de l’entreprise
Connaissance insuffisante des termes internes, codes produits et procédures métier
Hallucinations
Peut produire une réponse fausse mais naturelle même sans preuve
Absence de sources
Difficile d’identifier le document et la clause à l’origine d’une réponse
Risques liés aux droits d’accès
Des informations sensibles peuvent être exposées indépendamment des droits utilisateur
Coût de mise à jour
Réentraîner le modèle à chaque changement de connaissances est lent et inefficace
Approche de résolution · Le RAG offre une solution réaliste : rechercher les connaissances d’entreprise nécessaires au moment de la question et les fournir comme contexte, plutôt que réentraîner le modèle.
De la question à la vérification des preuves
Le système recherche d’abord les documents d’entreprise pertinents, enrichit le LLM avec les éléments trouvés, puis génère une réponse accompagnée de sources.
Compréhension de la questionIntention · Mots-clés02Recherche de preuvesVector DB · Filtres03
Construction du contexteOrganisation des meilleures preuves04
Génération de la réponseRéponse accompagnée de sources
L’inspection périodique a lieu 1 fois par mois ; une inspection supplémentaire est nécessaire après 500 heures de fonctionnement. Les capteurs de sécurité sont vérifiés chaque semaine.
Rendre les connaissances d’entreprise consultables
Collectez documents et données métier pour les transformer en connaissances consultables tout en préservant le contexte et les droits.
CollecteDocuments · Bases de données · Systèmes métier02
Analyse documentaireTexte · Tableaux · Métadonnées03DécoupageDécoupage en unités sémantiques04Représentation vectorielleDu sens aux vecteurs numériques05
StockageVector DB + liens vers les originauxQualité de l’analyse documentaire
Réduction des pertes liées aux tableaux, plans, en-têtes et à l’OCR
Stratégie de découpage
Préservation du contexte des paragraphes, clauses et pages
Métadonnées
Associer service, niveau de sécurité, version et date de validité
Synchronisation
Répercuter modifications, suppressions et expirations dans l’index
Une chaîne de recherche qui trouve les preuves utiles à partir d’une question
La recherche consiste à sélectionner les éléments les plus probants pour répondre, et pas simplement les documents les plus similaires.
Affinement de la questionExtension terminologique et extraction des filtres02Recherche de candidatsVector + Keyword03
Filtre des droits d’accèsUtilisateur · Organisation · Niveau de sécurité04
ReclassementRéévaluation de la pertinence05Meilleures preuvesÉlimination des doublons et garantie de diversitéRecherche les documents de sens similaire même si leur formulation diffère.
Recherche des chaînes exactes, comme les codes produits ou les numéros de règlement.
Comment les preuves deviennent des réponses
Quand il ne peut pas répondre, le système doit reconnaître qu’il ne sait pas et permettre à l’utilisateur de consulter directement l’original.
Construction du contexte
- Structuration des questions et preuves
- Priorité aux éléments clés dans la limite de jetons
- Traitement des documents contradictoires et doublons
Génération de la réponse
- Raisonnement selon les règles métier
- Signaler les limites en cas d’incertitude
- Respect du format, du ton et de la langue
Présentation des sources
- Nom du document · Page · Clause
- Lien vers l’original · Date de révision
- Relier les phrases de réponse aux preuves
Garde-fous de bout en bout · Politique des prompts · Masquage des données personnelles · Vérification des droits · Contrôle des contenus nuisibles et confidentiels · Journaux d’audit
Le site web devient une interface de conseil et de conversion
Les visiteurs posent leurs questions en langage naturel et obtiennent immédiatement une réponse étayée, sans parcourir eux-mêmes de longs menus et documents.
Risque d’abandon accru · Attente de la réponse d’un responsable
Résolution immédiate · Mise en relation avec un conseiller · Accès aux produits et contenus
Taux de conversion
Lien vers le choix de produits et services et les appels à l’action de conseil
Assistance client
Réponses automatiques aux demandes répétées 24 h/24
Utilisation des contenus
Réutilisation de documents peu visibles, FAQ et cas pratiques
Connaissance client
Identifier intérêts, difficultés et besoins grâce aux journaux de questions
Nous concevons d’abord la sécurité et les droits d’accès.
Les droits des utilisateurs, organisations et documents sont appliqués avant la recherche, plutôt que de masquer les résultats après leur sélection.
ON-PREMISE
Contrôle maximal et séparation des réseauxComplexité d’exploitation et coût d’infrastructure
PRIVATE CLOUD
Réseau dédié · Extension géréeExamen des politiques cloud et des régions
HYBRID
Données sensibles en interne, modèle externe en optionConception des périmètres de données et du routage
Contrôles communs · Chiffrement en transit et au repos · Gestion des clés et secrets · DLP et masquage des données personnelles · Politiques d’entrée et de sortie · Audit et détection des comportements anormaux
Scénarios d’utilisation par métier
Commencez dans les domaines disposant de documents et de nombreuses questions répétitives, puis étendez les usages validés.
Site de production
Équipements · Qualité · Sécurité- Questions immédiates sur les procédures et manuels
- Recherche des causes et mesures liées aux codes de panne
- Recherche de cas similaires de problèmes qualité
Projet
Contrats · Conception · Planning- Synthèse des comptes rendus et modifications de conception
- Suivi des risques et de l’historique des décisions
- Recherche de clauses contractuelles et de livrables
Fonctions support
RH · Finance · Achats- Informations sur les règles, avantages et remboursements
- Questions sur les critères d’achat et procédures d’approbation
- Brouillons de rapports et de documents de marché
CHATBOT d’entreprise enrichi par le RAG
Cet écran présente des réponses fondées sur des preuves vérifiées après une recherche RAG dans les documents internes. Les visiteurs posent leurs questions en langage naturel et obtiennent rapidement des informations cohérentes dans le périmètre approuvé par l’entreprise.
Après analyse de l’intention, recherche et reclassement des documents pertinents, le CHATBOT répond à partir des preuves assemblées par le RAG. Il offre une expérience de conseil étayée, centrée sur les données d’entreprise, au-delà d’une IA générative généraliste.
Transformer les bénéfices attendus en résultats mesurables
Nous évaluons ensemble la qualité des réponses et des recherches, l’expérience utilisateur, le bon fonctionnement opérationnel et la sécurité.
Temps de recherche
Temps de recherche d’une réponse · Nombre de clics
Cohérence des réponses
Exactitude · Taux de justification suffisante
Rapidité du travail
Temps de traitement et de rédaction initiale
Réutilisation des connaissances
Taux d’utilisation des documents · Demandes répétées
Commencer petit, valider puis étendre
Nous établissons d’abord la préparation des données et le cadre d’évaluation, avant les performances du modèle, et n’étendons que les usages répondant aux critères de qualité, de sécurité et de coût.
DISCOVER · Diagnostic
Diagnostic des activités et utilisateurs prioritaires, des documents, droits et qualité
PILOT · Pilote
RAG sur des documents représentatifs et définition du jeu d’évaluation et de la référence initiale
HARDEN · Sécurité et mise en exploitation
Connexion SSO · ACL · Audit · Surveillance
SCALE · Extension
Extension des activités et sources de données, optimisation des coûts
Pilote recommandé · 1 activité représentative · 100~500 documents clés · 50 questions d’évaluation · 4~8 semaines
Une IA fiable qui transforme les connaissances d’entreprise en actions
Ce chatbot ne se contente pas de générer des réponses : il relie les connaissances de l’entreprise aux prochaines actions des clients et collaborateurs.
Réponses exactes
Documents internes et preuves récentes
Utilisation sûre
Droits utilisateur et périmètres de données
Lien avec les performances web
Actions de conseil, d’achat et de consultation de contenu
Amélioration continue
Données de questions, d’évaluation et d’exploitation
Au-delà d’un site où le client doit chercher, nous proposons une expérience IA qui comprend ses questions et convainc par des preuves.
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