IA & RAG — Intelligence ancrée dans vos données

Une IA qui connaît votre organisation — pas une IA généraliste

Les grands modèles de langage sont impressionnants. Mais ils ne connaissent pas votre politique interne, vos produits spécifiques, vos processus métier. Sans ancrage dans vos données réelles, ils inventent.

Récit

Jean-François est VP Innovation dans une entreprise manufacturière. Son équipe a déployé un assistant IA basé sur GPT-4. Les employés l’adorent pour les tâches génériques, mais l’abandonnent dès qu’il s’agit de répondre à des questions spécifiques à l’entreprise — il confond les numéros de produits, invente des procédures, cite des normes qui ne s’appliquent pas.

Le problème n’est pas le modèle. C’est que le modèle n’a pas accès à la connaissance de l’organisation. Cotechnoe construit le graphe de connaissances qui sert de mémoire institutionnelle à son IA — et met en place un pipeline RAG qui permet au modèle de raisonner sur les données réelles de l’entreprise.

Notre approche

Nous concevons des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui combinent la puissance des LLM avec la précision d’un graphe de connaissances. Résultat : une IA qui répond avec les faits de votre organisation, traçablement et de manière explicable.

Bonnes pratiques

• Architecture RAG avec graphe sémantique comme source de vérité
• Indexation vectorielle combinée à la recherche structurée SPARQL
• Évaluation de la fidélité des réponses (faithfulness, relevance, groundedness)
• Traçabilité des sources citées par le modèle
• Déploiement sur Azure OpenAI Service ou équivalent souverain
• Gouvernance des données utilisées pour l’inférence et l’entraînement