Chatbot IA formé sur vos données — 100% RGPD
Vos documents internes deviennent un chatbot IA capable de répondre instantanément à n'importe quelle question — avec précision, sources citées et zéro hallucination. Manuels techniques, contrats, procédures, fiches produits : votre IA maîtrise tout ce que vous lui confiez. Données hébergées en France, 100% privées.
Bénéfices clés
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) extrait les passages pertinents de vos documents avant de générer une réponse. L'IA cite toujours sa source — page, section, document — ce qui élimine les hallucinations et renforce la confiance des utilisateurs.
Vos documents ne quittent jamais votre infrastructure. La base vectorielle est hébergée sur vos serveurs ou en cloud privé en France. Aucun document n'est envoyé en clair à un LLM public. Conformité RGPD native, auditée à chaque déploiement.
Ajoutez ou modifiez un document : la base de connaissance est re-indexée automatiquement en quelques minutes. Pas de ré-entraînement, pas de downtime. Vos procédures évoluent ? Votre IA est à jour le jour même.
PDF, Word, Excel, PowerPoint, Markdown, pages web, Notion, Confluence, SharePoint — le pipeline d'ingestion traite vos sources existantes sans migration. Les tableaux, annexes et métadonnées sont conservés pour une recherche vectorielle maximale.
Les questions répétitives représentent 60 à 70 % du volume de tickets support. Un chatbot RAG les absorbe entièrement, 24h/24, sans file d'attente. Vos équipes se concentrent sur les cas complexes à réelle valeur ajoutée.
Notre méthode
Cartographie complète de vos documents existants : formats, volumes, fréquences de mise à jour, niveaux d'accès. Nous identifions les 20 % de sources qui répondent à 80 % des questions — et définissons la portée exacte de la base de connaissance à construire.
Extraction et nettoyage des contenus (OCR pour les PDF scannés, parsing des tableaux Excel, déduplication). Découpage en chunks sémantiques optimisés, génération des embeddings vectoriels et indexation dans la base de données vectorielle (Chroma, Qdrant ou Weaviate selon le cas).
Configuration du modèle de langage (GPT-5, Claude 3.5, Mistral ou Llama selon vos contraintes souveraineté/coût), prompt système, seuil de confiance minimum, citation obligatoire des sources, comportement de repli quand la réponse n'est pas dans la base. Tests intensifs sur vos cas d'usage réels.
Mise en production sur votre infrastructure ou cloud dédié. Intégration dans vos outils (site, Slack, Teams, intranet). Formation de vos administrateurs à la gestion documentaire, tableau de bord des questions posées, alertes sur les sujets sans bonne réponse. Suivi qualité sur 30 jours.
Cas d'usage
E-commerce & retail
Un distributeur de matériel professionnel indexe 12 000 fiches produits, notices techniques et guides de compatibilité. Le chatbot répond aux questions de configuration, de compatibilité et de garantie sans intervention humaine.
−68 % de tickets support, temps de réponse moyen < 3 secondes, satisfaction client +22 points NPS.
Cabinet juridique & compliance
Un cabinet d'avocats de 40 collaborateurs indexe 8 ans de contrats types, jurisprudences internes et procédures compliance. Les juristes interrogent la base en langage naturel et obtiennent la clause exacte avec référence du document source.
−45 min par dossier en recherche documentaire, zéro clause manquée, adoption à 100 % en 2 semaines.
Ressources humaines
Une ETI de 300 salariés déploie un chatbot RH formé sur la convention collective, le règlement intérieur, les accords d'entreprise et les guides d'onboarding. Les nouvelles recrues obtiennent des réponses précises 24h/24 sans solliciter le service RH.
−55 % de questions récurrentes au service RH, onboarding 2x plus rapide, réponse instantanée à 93 % des requêtes.
Support technique & SAV
Un fabricant industriel indexe 3 000 pages de documentation technique, schémas de dépannage et bulletins de service. Les techniciens terrain interrogent l'IA via mobile et obtiennent le diagnostic et la procédure de réparation en moins de 10 secondes.
−40 % d'escalades niveau 2, MTTR (temps moyen de réparation) divisé par 2,3, économie de 180 h/mois.
Formation & e-learning
Un organisme de formation professionnelle transforme ses 500 modules PDF et vidéo-scripts en tuteur IA interactif. Les apprenants posent leurs questions en cours de module et reçoivent des explications contextualisées tirées du contenu de formation.
Taux de complétion +34 %, score aux évaluations +18 %, charge formateurs réduite de 30 %.
Administration publique
Une collectivité territoriale indexe ses 2 000 pages de réglementation interne, circulaires et notes de service. Les agents accèdent instantanément à la bonne règle applicable à leur situation, avec référence exacte au texte officiel.
Délai de traitement des dossiers −38 %, erreurs de procédure −72 %, déploiement en 3 semaines.
FAQ
Tout ce que vous devez savoir sur l'automatisation IA pour votre entreprise.
Poser une questionLe fine-tuning consiste à ré-entraîner un modèle de langage sur vos données pour qu'il les 'mémorise' dans ses paramètres. C'est coûteux (des milliers d'euros et plusieurs semaines), difficile à mettre à jour et sujet aux hallucinations si les données d'entraînement sont incomplètes. Le RAG, en revanche, laisse le LLM intact et lui fournit en temps réel les passages pertinents extraits de votre base documentaire avant de générer la réponse. Résultat : réponses plus précises, sources vérifiables, mise à jour instantanée et coût 10x inférieur. Pour 99 % des entreprises, le RAG est la bonne approche.
Pratiquement tous les formats bureautiques courants sont supportés : PDF (y compris scannés via OCR), Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint (.pptx), fichiers texte et Markdown, pages web et wikis (Notion, Confluence, SharePoint, GitBook), e-mails exportés et tickets Zendesk/Jira. Les images avec texte sont traitées par OCR. Nous gérons également les bases de données structurées (CSV, SQL) pour les données produits ou les catalogues. La seule limite pratique est la qualité du document source : un PDF scanné de mauvaise qualité donnera des extractions imprécises.
Non. Le pipeline RAG fonctionne en deux étapes : d'abord, la question de l'utilisateur est transformée en vecteur et comparée à la base vectorielle pour identifier les 3 à 5 passages les plus pertinents — cette étape ne sollicite pas le LLM. Ensuite, seuls ces passages sélectionnés (et non l'intégralité de votre base) sont transmis au LLM avec la question. Vous pouvez choisir un LLM hébergé en Europe ou on-premise (Mistral, Llama) pour qu'aucune donnée ne sorte de votre infrastructure. La base vectorielle elle-même ne contient que des représentations mathématiques, pas le texte en clair.
La mise à jour est conçue pour être aussi simple que possible. Selon votre configuration : ajout manuel via une interface d'administration (glisser-déposer le nouveau document), synchronisation automatique depuis votre SharePoint/Confluence/Google Drive (détection des modifications en temps réel ou selon un planning), ou API webhook déclenchée par votre CMS ou outil de gestion documentaire. Le traitement d'un nouveau document (extraction, découpage, vectorisation, indexation) prend de 30 secondes à quelques minutes selon sa taille. Aucune interruption de service n'est nécessaire.
Un projet RAG standard (jusqu'à 5 000 documents, intégration widget web ou Slack) est déployé en 3 à 5 semaines pour un investissement entre 3 500 € et 8 000 € selon la complexité des sources et des intégrations. Le coût récurrent de fonctionnement (hébergement base vectorielle + appels LLM) est généralement de 100 à 400 €/mois selon le volume de requêtes. Ces coûts sont largement compensés dès le premier mois : une économie de 2 heures par jour sur le support représente déjà 1 000 à 2 000 € mensuels. Contactez-nous pour un chiffrage précis sur votre cas.
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