Développement IA · assistants & RAG
Vos connaissances existent déjà : contrats, procédures, historiques, offres, comptes rendus. Elles sont juste éparpillées dans des outils qui ne se parlent pas, et dans la tête de trois personnes très occupées.
Un assistant IA bien construit change cela : chacun pose sa question en français et obtient une réponse tirée de vos propres documents, avec les sources citées.
Là où ça change tout
Le gain est le même partout : le temps passé à chercher, à demander et à revérifier devient du temps de réponse. Cinq terrains où l'effet est le plus net.
L'assistant répond à partir de votre documentation produit, de vos procédures et de l'historique des cas résolus. Vos équipes traitent plus vite, et les nouveaux arrivants montent en compétence en quelques semaines plutôt qu'en plusieurs mois.
Support · SAV · centres de contactConditions tarifaires, disponibilité, spécificités d'un contrat cadre, clauses négociées : l'assistant retrouve l'information exacte pendant que le client est encore au téléphone.
Ventes · administration des ventesInterroger des centaines de contrats en langage naturel : quelles clauses de résiliation, quels engagements de niveau de service, quelles échéances. L'assistant cite le passage exact, et le juriste vérifie en un clic au lieu de relire pendant une heure.
Juridique · achats · conformitéAccords d'entreprise, procédures, onboarding : les questions que tout le monde pose et que personne n'aime rechercher. L'assistant répond avec la version en vigueur, et sait dire quand la réponse relève d'un humain.
RH · office managementIntégrée à votre application, la recherche comprend enfin ce que vos utilisateurs veulent dire, même mal orthographié ou formulé de travers. Sur un catalogue ou une base de contenus, c'est souvent le levier de conversion le plus direct.
E-commerce · médias · plateformesAlyxa, l'assistante IA des cabinets dentaires (en production), accompagne les patients tout au long de leur parcours de soin et reste dans son rôle : dès que la conversation touche au médical, elle passe la main au praticien.
Voir le projet AlyxaComment ça marche
La technique s'appelle le RAG (retrieval-augmented generation). Derrière l'acronyme, une idée simple : chercher d'abord dans vos documents, rédiger ensuite, citer toujours.
On branche vos sources (espaces documentaires, outils métier, bases) en lecture seule, avec leurs droits d'accès. Rien n'est copié à la main, rien ne vit dans un export Excel.
Connecteurs · droitsChaque document est découpé, décrit et indexé pour être retrouvé par le sens autant que par les mots-clés. C'est le travail invisible qui fait toute la qualité des réponses.
Embeddings · indexÀ chaque question, le système retrouve d'abord les passages pertinents dans vos documents, en ne retenant que ceux que la personne a le droit de voir.
Recherche sémantiqueLe modèle rédige à partir de ces passages, et d'eux seuls. Chaque réponse renvoie aux documents utilisés, que l'on ouvre d'un clic.
Génération ancréeLes questions sans bonne réponse sont remontées : ce sont vos trous de documentation. L'assistant s'améliore en continu, et votre base documentaire aussi.
Feedback · evalsConfidentialité
C'est la première question de tous nos clients, et elle est saine. L'architecture y répond point par point : vos documents sont indexés dans une base qui vous appartient, les droits d'accès existants s'appliquent (chacun n'obtient de réponses que sur ce qu'il pourrait déjà lire), et chaque échange est tracé.
Selon vos exigences, nous choisissons des modèles hébergés en Europe, un hébergement dédié, ou une configuration où vos données ne quittent pas votre infrastructure. Et nous retenons systématiquement des configurations dans lesquelles vos données ne servent pas à entraîner les modèles des fournisseurs.
« Qui voit quoi, et où vont les données ? » Si la réponse n'est pas immédiate et précise, méfiez-vous. La nôtre figure dans le document d'architecture, dès le cadrage.
Une réponse sans source est une opinion. Avec le document sous les yeux, vos équipes vérifient au lieu de croire sur parole : c'est ce qui fait adopter l'outil.
Un assistant qui répond sur la procédure de l'an dernier est pire qu'inutile. La synchronisation des sources est automatique, et sa fraîcheur surveillée.
Quand les documents ne couvrent pas la question, l'assistant le dit au lieu d'inventer, et oriente vers la bonne personne. Ce comportement se conçoit et se teste comme le reste.
Un jeu de questions réelles avec les réponses attendues, rejoué à chaque changement de modèle ou de données. « Ça a l'air de bien marcher » n'est pas une métrique.
Pour aller plus loin
Préparer un devis, instruire un dossier, mettre une fiche à jour : l'étape suivante consiste à laisser l'IA agir dans vos outils, sous contrôle humain.
Questions fréquentes
ChatGPT, documents en désordre, délais, budget : les questions qui reviennent à chaque cadrage.
ChatGPT répond avec sa culture générale ; votre assistant répond avec vos documents, en citant ses sources, en respectant les droits d'accès de chacun, et sans que vos données partent dans un outil que vous ne maîtrisez pas. Si vos équipes collent déjà des extraits de documents internes dans ChatGPT, c'est d'ailleurs le signe qu'il est temps de leur donner un outil fait pour ça.
C'est le cas de tout le monde, et c'est prévu. L'assistant se moque du rangement : il indexe le contenu des documents, quelle que soit l'arborescence. L'enjeu est ailleurs : identifier les sources qui font foi quand deux documents se contredisent. Nous faisons ce travail de cadrage avec vous, et l'assistant révélera au passage les doublons et les versions obsolètes.
Un premier périmètre utile (une équipe, quelques sources bien choisies) se met en service en quatre à huit semaines, mesure comprise. On élargit ensuite sources et équipes progressivement. Démarrer petit n'a rien d'une prudence excessive : c'est ce qui permet de mesurer la qualité avant de généraliser.
Oui, et c'est souvent la deuxième étape naturelle : le même socle documentaire sert d'abord vos équipes, puis alimente un assistant exposé à vos clients, avec des garde-fous renforcés, un ton travaillé et une escalade vers un humain toujours disponible. Commencer en interne permet de fiabiliser les réponses avant de les montrer à l'extérieur.
Oui. Les données indexées, les droits et la traçabilité posés pour l'assistant forment déjà la base d'un agent ; il reste à définir les actions autorisées et celles qui demandent une validation humaine. Notre page dédiée aux agents IA sur mesure détaille cette étape.
Les fourchettes détaillées sont sur notre page développement IA : un cadrage avec audit de vos données, un prototype évalué sur vos vrais documents, puis la mise en production. S'y ajoute un coût d'usage mensuel, modélisé avec vous avant le lancement plutôt que découvert après.
Votre assistant IA
Trente minutes pour identifier le premier périmètre utile, les sources qui font foi et les contraintes de confidentialité. Vous repartez avec un avis clair sur la faisabilité, et sur ce qu'il vaut mieux éviter.