Récupération (Retrieval)
L'assistant cherche dans votre base documentaire les passages les plus pertinents — par similarité sémantique (le sens), pas par mots-clés. Il comprend la question et les documents même si les mots diffèrent.
Assistants RAG · Savoir interne
Assistants IA RAG : exploitez votre savoir interne en langage naturel
Un assistant RAG répond en langage naturel à partir de vos documents internes — procédures, contrats, base de connaissances — en citant ses sources. Fini la recherche par mots-clés dans un intranet : une réponse directe, sourcée, vérifiable, en quelques secondes. En Île-de-France, dans l'Oise et partout en France via infogérance à distance — au sein de notre offre IA.
Ce que ça change au quotidien.
Une même question métier, deux expériences. À gauche, la recherche d'aujourd'hui. À droite, un assistant RAG.
Avant · recherche par mots-clés
process relance impayés +30 j
12 résultats à fouiller
intranet procédure_v2.pdf wiki RH e-mail DAF
Plusieurs documents ouverts, et toujours pas la réponse exacte.
Après · assistant RAG
« Quel est notre process de relance pour les impayés à +30 jours ? »
Relance J+30 par e-mail, appel du chargé de compte à J+45, mise en demeure à J+60 — validation DAF au-delà de 5 000 € d'encours.
Sources citées
Procédure-recouvrement
Politique-crédit-client
Le RAG, en deux temps.
Retrieval Augmented Generation : l'assistant récupère les bons passages dans vos documents, puis génère une réponse sourcée. Pas d'hallucination — la réponse repose sur vos documents réels.
Génération (Generation)
Il utilise les passages récupérés pour rédiger une réponse synthétique en langage naturel, en citant ses sources. Réponse basée sur vos documents réels — pas d'invention : il peut dire « je ne trouve pas ».
RAG, chatbot ou agent IA ?
Trois technologies souvent confondues, et souvent complémentaires : un assistant RAG peut alimenter un chatbot client ou fournir le contexte documentaire d'un agent.
Chatbot classique
Scénarios figés
Répond selon des arbres de décision et une FAQ structurée. Limité aux questions prévues.
Chatbots IAAssistant RAG
Recherche documentaire
Comprend les questions en langage naturel et répond depuis vos documents internes, en citant les sources.
Agent IA métier
Exécution de mission
Exécute des actions sur vos outils (mise à jour CRM, envoi d'e-mail, création de ticket).
Agents IANos assistants RAG par domaine.
Chaque assistant est connecté à une base documentaire précise, pour des réponses ciblées et sourcées.
Assistant interne pour collaborateurs
Connecté à votre base de connaissances (procédures, manuel qualité, règles RH, doc IT, argumentaires). Un nouveau collaborateur s'auto-forme ; un commercial trouve la dernière version d'un argumentaire en 10 secondes.
Plusieurs heures gagnées / semaine sur les fonctions support
Assistant juridique ou conformité
Connecté à votre base contractuelle, vos procédures de conformité et référentiels (RGPD, ISO, normes). Retrouver une clause type, vérifier une procédure, interpréter une règle.
Cabinets, experts-comptables, santé, formation
Assistant produit ou technique
Connecté à votre documentation technique (fiches, notices, manuels, FAQ). Le support trouve une spécification en secondes ; les commerciaux répondent immédiatement en clientèle.
Support, avant-vente, clients
Assistant pédagogique (écoles)
Connecté au règlement intérieur, au projet pédagogique, aux procédures OGEC et documents diocésains — pour les enseignants, le personnel administratif et les parents.
Établissements scolaires & OGEC
Assistant comité de direction
Synthèses à partir de vos comptes-rendus, rapports d'activité et analyses internes. Retrouver instantanément le contexte d'une décision prise il y a 6 mois.
Direction & COMEX
Souvent mis en œuvre via une gestion documentaire intelligente.
Cas : gestion documentaireDeux architectures, selon vos exigences.
Du standard Microsoft 365 au déploiement souverain — nous choisissons selon votre sensibilité de données et votre infrastructure.
Architecture standard (PME)
- Sources : SharePoint, OneDrive, GED (M-Files, Zeendoc, NextCloud), bases SQL, PDF/Word/Excel, Confluence, Notion
- Indexation : extraction, chunking, embeddings sémantiques
- Base vectorielle : Azure AI Search (réf. M365) — ou Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB
- Modèle : Azure OpenAI (GPT-4o) ou Mistral
- Interface : Microsoft Teams, intranet, chatbot web, app dédiée
Architecture souveraine
- Déploiement on-premise ou cloud souverain français (3DS Outscale, OVHcloud)
- Base vectorielle hébergée localement
- Modèle Mistral
- Données totalement maîtrisées
- Coût d'infrastructure plus élevé, confidentialité maximale
Du cadrage au run, en 4 phases.
Cohérent avec notre méthodologie IA globale, adapté à un projet de recherche documentaire.
01
1 à 3 sem. Cadrage & inventaire des sources
Identification des bases documentaires pertinentes, évaluation de leur qualité (à jour, structurées, accessibles), définition du périmètre et des utilisateurs.
02
2 à 6 sem. Préparation & indexation
Nettoyage des sources si nécessaire, infrastructure d'indexation, chunking et vectorisation, configuration de la base vectorielle.
03
3 à 6 sem. Développement & pilote
Construction de l'assistant, intégration dans l'interface choisie, déploiement sur un groupe pilote, mesure de la qualité des réponses, ajustements.
04
En continu Déploiement & run
Extension à l'organisation, formation des utilisateurs, supervision continue, ré-indexation périodique selon les évolutions documentaires.
Comment on garantit des réponses fiables.
Le risque d'un assistant IA, c'est l'invention. Trois leviers l'écartent.
Sourçage systématique
Chaque réponse cite les documents utilisés, avec liens directs — vérification immédiate par l'utilisateur.
Périmètre clair
Quand une question sort du périmètre documentaire ou que les sources ne permettent pas de répondre, l'assistant l'indique clairement plutôt que d'inventer.
Mesure de la qualité
Évaluation continue sur des questions de test, suivi de la satisfaction, identification des questions non résolues pour enrichir la base.
Vos documents restent chez vous.
Trois principes intégrés à chaque déploiement RAG.
Hébergement maîtrisé
Vos documents restent dans votre environnement (M365, on-premise ou cloud européen Azure isolé selon le choix).
Droits d'accès hérités
L'assistant respecte les droits de l'utilisateur qui l'interroge : on n'obtient de réponses que sur les documents auxquels on a accès dans le système source.
Traçabilité
Toutes les interactions sont journalisées (qui a posé quelle question, quels documents ont été utilisés).
Pour les organisations avec du savoir à exploiter.
L'assistant RAG prend toute sa valeur quand vous avez une base documentaire significative.
- PME et ETI avec procédures, documentation technique, base RH
- Cabinets (avocats, experts-comptables, conseil) avec documentation métier
- Établissements scolaires (règlement, projet pédagogique, procédures)
- Organisations multi-sites où l'information doit être homogène
- Entreprises à turnover élevé où la transmission des savoirs est critique
Questions fréquentes — assistants RAG.
Un projet RAG démarre bien avec quelques dizaines à quelques centaines de documents structurés. Plus le volume est élevé, plus la valeur augmente (jusqu'à plusieurs dizaines de milliers). L'audit qualifie votre contexte.
Selon l'architecture choisie. Hébergement Microsoft 365 + Azure AI Search (Europe) pour la majorité des cas — données isolées dans votre tenant. On-premise ou cloud souverain possible pour les contextes sensibles.
Un assistant de productivité M365 fait du RAG sur l'ensemble de votre tenant, sans personnalisation sur des bases précises. Un assistant RAG dédié est plus ciblé sur une base documentaire (juridique, technique, RH) et peut intégrer des sources hors M365 (GED, intranet, bases custom). Souvent complémentaires.
6 à 12 semaines entre démarrage et mise en production sur un périmètre cadré. Variable selon le volume documentaire et la complexité d'intégration.
C'est fréquent et pas bloquant. La phase de préparation inclut le nettoyage et la structuration nécessaires. Pour les bases vraiment chaotiques, un projet de réorganisation documentaire en amont peut être nécessaire.
Variable selon le volume documentaire, le choix d'hébergement et les intégrations. Le coût du modèle (Azure OpenAI ou Mistral) dépend du volume d'interactions. Voir tarifs et devis.
Oui. L'assistant peut être intégré à un site WordPress (plugin custom ou widget), à un site custom (API), à Microsoft Teams ou en application dédiée. Le choix dépend du contexte.
Démarrer un projet RAG
Votre savoir, accessible en quelques secondes.
Audit IA gratuit de 30 min : nous cadrons un projet RAG sur votre base documentaire et évaluons la faisabilité. Rapport sous 5 jours.