Conseil & ingénierie IA
RAG en entreprise : faire travailler l'IA sur vos propres documents
Le RAG, ou retrieval-augmented generation, permet à un modèle de langage de répondre à partir de vos documents et de vos données plutôt que de sa mémoire générale. C'est la base des assistants IA fiables en entreprise, et c'est l'un des cœurs de métier de MBLF Consulting.
Le RAG, simplement
- Indexer vos sources : documents, procédures, bases de connaissances, données métier.
- Retrouver, à chaque question, les passages pertinents.
- Répondre en s'appuyant sur ces passages, en citant ses sources, et dire « je ne sais pas » quand l'information n'existe pas.
Pourquoi le RAG plutôt qu'un modèle seul
- Des réponses à jour : vos documents changent, l'index suit, sans réentraîner de modèle.
- Des réponses vérifiables : chaque réponse renvoie à ses sources.
- Vos droits d'accès respectés : chacun n'interroge que ce qu'il a le droit de voir.
- Vos données dormantes exploitées : des années de documents deviennent interrogeables en langage naturel.
Cas d'usage
Assistant de support interne, recherche dans une base documentaire technique ou juridique, réponses au service client, préparation de réponses à appels d'offres, copilote métier. Le RAG alimente aussi nos chatbots et nos agents vocaux.
Qualité : ce qui fait un bon RAG
La qualité dépend moins du modèle que de la préparation des sources, du découpage, de la recherche et de l'évaluation. Nous mesurons la pertinence des réponses sur un jeu de questions réelles avant la mise en production, puis en continu.
Souveraineté et RGPD
Choix du modèle, lieu d'hébergement, données qui quittent ou non votre système d'information : MBLF Consulting propose des architectures souveraines et travaille en conformité avec le RGPD et l'AI Act.
Notre méthode : de l'idée au run
- 01 — Discovery. Atelier métier, audit, cartographie des cas d'usage, business case et roadmap chiffrée sur 12 mois.
- 02 — Prototype. Un POC fonctionnel sous 2 à 4 semaines, sur vos vraies données et avec vos vrais utilisateurs, avec des métriques pour décider.
- 03 — Build. Industrialisation, sécurité, RGPD, observabilité, CI/CD, intégration dans votre système d'information.
- 04 — Run. Monitoring, optimisation continue, montée en charge, formation de vos équipes.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le RAG ?
Retrieval-augmented generation : le modèle cherche d'abord l'information dans vos documents, puis répond en s'appuyant dessus, avec ses sources.
Faut-il entraîner un modèle sur nos données ?
Non, en général. Le RAG évite le réentraînement : vos documents sont indexés et l'index se met à jour quand ils changent.
Nos données restent-elles chez nous ?
C'est un choix d'architecture fait au cadrage. Des architectures souveraines sont disponibles.
Parlons de votre projet
Un échange de 10 minutes pour cadrer votre besoin et identifier la première étape.
[email protected] +33 6 51 14 98 67