RAG en entreprise : faire répondre l'IA avec vos sources
Donnez à l'IA accès à vos documents internes pour des réponses sourcées, traçables et fiables — sans hallucinations.
Réserver un échange de 30 minRéponse courte
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecte un LLM à vos documents internes pour fournir des réponses sourcées et traçables. Vos équipes interrogent la base documentaire en langage naturel et obtiennent des réponses avec citations.
Résumé en 30 secondes
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à une IA de répondre en s'appuyant sur vos documents internes : on récupère les extraits pertinents, on génère la réponse et on conserve des citations et indices de traçabilité pour limiter les hallucinations. C'est la voie la plus pragmatique quand l'IA doit répondre sur vos règles, vos contrats ou vos procédures.
Problèmes typiques
Les signaux qui montrent que cette solution est faite pour vous.
Documents éparpillés et inaccessibles
Vos procédures, contrats et bases de connaissances sont dans 3 systèmes différents. Personne ne trouve l'information à temps.
Réponses fausses des LLM
ChatGPT ne connaît pas vos règles internes. Si vous lui posez une question métier, il invente. Le RAG force l'IA à citer ses sources.
Pas de traçabilité
Quand un collaborateur donne une réponse, vous ne savez pas d'où elle vient. Un système RAG cite systématiquement le document source.
Notre approche
Une méthode éprouvée, en étapes claires.
Ingestion et nettoyage
On connecte vos sources documentaires, on nettoie les formats, on déduplique et on gère les versions. Chaque document est segmenté (chunking) avec ses métadonnées.
Indexation sémantique
Les segments sont convertis en vecteurs et indexés dans une base vectorielle. L'index permet une recherche par sens, pas par mots-clés.
Pipeline de recherche + génération
Quand un utilisateur pose une question, on récupère les segments les plus pertinents, on les injecte dans le prompt, et le LLM génère une réponse sourcée.
Évaluation de la qualité
On mesure la précision (faithfulness), la couverture (recall), la latence et le taux d'hallucination. Objectif : 90%+ de fidélité aux sources.
Sécurité et droits d'accès
On implémente le contrôle d'accès par rôle : chaque utilisateur ne voit que les documents auxquels il a droit. Journalisation complète.
Ce que vous obtenez
- Pipeline RAG opérationnel (ingestion → recherche → génération)
- Base vectorielle indexée avec vos documents
- Interface de recherche conversationnelle
- Citations systématiques avec lien vers le document source
- Tableau de bord qualité (fidélité, couverture, latence)
- Documentation technique et guide utilisateur
Quand utiliser le RAG (et quand ne pas le faire)
Le RAG est pertinent quand : (1) vous avez des documents internes que l'IA doit consulter, (2) ces documents changent régulièrement, et (3) la traçabilité des réponses est importante. Il n'est pas adapté pour des tâches créatives (génération de contenu marketing) ou des cas où le modèle doit apprendre un comportement spécifique (fine-tuning).
Architecture de référence
Un RAG robuste comprend 4 couches : (1) l'ingestion (connecteurs, nettoyage, chunking), (2) l'indexation (base vectorielle + métadonnées), (3) la recherche (retrieval sémantique + reranking), (4) la génération (prompt engineering + citations). Chaque couche a ses propres métriques de qualité.
Offres associées
Les services Digit-AI qui complètent cette solution.
Solutions connexes
LLMOps : industrialiser l'IA générative en production
Passez du POC à la production avec des pratiques LLMOps éprouvées : tests, sécurité, monitoring et amélioration continue.
Agents IA en entreprise : de l'assistant au système autonome
Comprenez ce qu'est un agent IA, quand l'utiliser, comment l'architecturer et le déployer en production — avec des garde-fous.