RAG Entreprise : une IA qui répond avec vos données réelles
Votre entreprise dispose de milliers de documents, manuels et bases de données que personne ne consulte efficacement. RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecte vos données à l'IA générative pour des réponses précises, citées et vérifiables. Marché de 1 960 M$ en 2025, projeté à 40 300 M$ en 2035.
Ce que comprend le service
Livrables du système RAG complet.
Résumé exécutif
Pour la direction.
Le RAG entreprise transforme votre base de connaissances dispersée (documents, manuels, FAQs, bases de données) en un système d'IA qui répond avec une précision de 95 %+ et cite la source. Le cas d'usage le plus immédiat : le support client avec une réduction de 50 % des tickets L1.
Investissement typique : 45 000-500 000+ EUR selon la complexité et le volume de données. ROI en 4-8 mois pour des équipes de support de 10+ personnes. Le risque principal (hallucinations) est atténué par une évaluation continue et le human-in-the-loop pour les décisions critiques.
Résumé technique
Pour le CTO.
Architecture modulaire : ingestion → chunking → embedding → vectorstore → retrieval → reranking → generation. Chaque composant est interchangeable. Embeddings : OpenAI ada-002, Cohere embed-v3, ou modèles open-source (BGE, E5). Vectorstores : Pinecone (managed), Qdrant (self-hosted), pgvector (PostgreSQL natif).
Évaluation avec le framework RAGAS : faithfulness, answer relevance, context precision, context recall. Pipeline de CI/CD pour le testing de régression en précision. Surveillance des coûts par requête, latence P95, et drift des embeddings. Serveurs européens pour la conformité RGPD.
Est-ce fait pour vous ?
Le RAG entreprise a du sens quand vous avez des données précieuses que personne n'exploite.
Pour qui
- Entreprises avec des bases de connaissances étendues (manuels, documentation technique, FAQs, réglementation).
- Équipes de support qui répondent aux mêmes questions de manière répétitive avec des informations dispersées.
- Organisations qui ont besoin d'IA avec données propres sans envoyer d'informations sensibles à des modèles publics.
- Départements juridiques, de conformité ou médicaux qui ont besoin de réponses précises et citées.
- Entreprises qui veulent un moteur de recherche interne intelligent comprenant le langage naturel.
Pour qui pas
- Organisations avec peu de documentation ou des données non structurées de faible qualité.
- Si vous avez besoin d'IA générative créative (campagnes, contenu) sans ancrage dans vos données.
- Entreprises sans budget pour maintenir et mettre à jour la base de connaissances.
- Cas d'usage où une recherche par mots-clés traditionnelle suffit.
- Si vos données ne sont pas numérisées : il faut d'abord numériser vos connaissances.
5 cas d'usage du RAG entreprise
Où le RAG génère le plus d'impact.
Support client intelligent
Chatbot qui répond aux questions des clients en consultant votre base de connaissances en temps réel. Réduit les tickets L1 de 50 %, répond en quelques secondes, et escalade vers un humain quand la confiance est faible. Avec historique de conversation et boucle de feedback pour l'amélioration continue.
Assistant de connaissances interne
Les employés posent des questions en langage naturel et obtiennent des réponses de la documentation interne, des politiques et des procédures. Réduit de 40 % le temps de recherche d'information. Particulièrement précieux pour l'onboarding des nouveaux employés et les équipes distribuées.
Traitement de documents
Extrait des informations de contrats, factures, rapports et documents juridiques de manière automatique. Classe, résume et répond aux questions sur des milliers de documents en quelques secondes. Idéal pour les départements juridiques, conformité et finances.
Moteur de recherche sémantique d'entreprise
Remplace la recherche par mots-clés par une recherche sémantique qui comprend l'intention. « Quelle est la procédure pour retourner un produit défectueux ? » au lieu de chercher « retour défaut ». Se connecte à Confluence, SharePoint, Notion, et systèmes internes.
Assistant commercial avec données produit
L'équipe commerciale consulte les spécifications, comparatifs et argumentaires en langage naturel. Génère des propositions personnalisées basées sur la fiche technique réelle du produit et l'historique client. Réduction de 30 % du temps de préparation des offres.
Processus d'implémentation
De vos données brutes à un système RAG en production.
Audit des données et conception
Nous évaluons vos sources de données (documents, bases de données, APIs), définissons la stratégie de chunking et d'embeddings, et concevons l'architecture RAG. Livrable : document technique avec le pipeline complet.
Ingestion et vectorisation
Nous connectons les sources de données, traitons les documents, et créons la base vectorielle. Optimisation du chunking (taille, chevauchement, métadonnées). Tests de retrieval avec des requêtes réelles de votre activité.
Orchestration et évaluation
Nous construisons le pipeline complet : retrieval → reranking → génération avec citation. Évaluation avec RAGAS (faithfulness, relevance, precision). Ajustement jusqu'au dépassement des seuils de qualité définis.
Interface, déploiement et surveillance
Frontend (chatbot ou moteur de recherche), déploiement en production, et surveillance continue : précision, latence, coûts, et feedback des utilisateurs. Support post-lancement de 30 jours inclus.
Risques et atténuation
Transparence totale sur les défis du RAG.
Hallucinations et réponses incorrectes
Évaluation continue avec RAGAS (faithfulness >0.9). Citation obligatoire des sources. Seuils de confiance : si le système n'est pas sûr, il le dit explicitement au lieu d'inventer.
Vie privée et données sensibles
Traitement sur des serveurs européens (RGPD). Option de déploiement on-premise ou cloud privé. Accès granulaire par rôle : chaque utilisateur ne voit que ce que son profil autorise.
Scalabilité avec des millions de documents
Vectorstores conçus pour la montée en charge : Pinecone supporte des milliards de vecteurs, Qdrant scale horizontalement. Indexation incrémentale pour les nouveaux documents sans tout retraiter.
Coûts d'API et d'embeddings croissants
Budgets par requête avec alertes. Cache sémantique pour les requêtes répétées (-60 % de coûts). Modèles d'embedding plus efficaces pour les gros volumes. Option de modèles open-source on-premise pour un coût fixe.
Expérience en IA et données d'entreprise
Nous intégrons systèmes et données depuis plus de 15 ans pour des entreprises européennes. Depuis 2023, nous implémentons des solutions RAG en production pour des clients avec des bases de connaissances de milliers de documents. Nous ne sommes pas un laboratoire de recherche : nous construisons des systèmes qui fonctionnent dans le monde réel avec des données réelles et une conformité RGPD.
Questions fréquentes
Ce que nos clients demandent sur le RAG.
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi mon entreprise en a-t-elle besoin ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui connecte vos données à l'IA générative. Au lieu que le LLM « invente » des réponses, il recherche l'information pertinente dans vos documents et génère des réponses ancrées dans des données réelles. Votre entreprise en a besoin si elle dispose de connaissances précieuses dispersées dans des documents que personne ne consulte efficacement.
Comment les hallucinations sont-elles éliminées ?
Trois couches de protection : 1) Grounding : le LLM ne génère des réponses que sur la base des documents récupérés. 2) Citation obligatoire : chaque réponse inclut la source et le fragment exact. 3) Seuils de confiance : si la pertinence est faible, le système répond « je n'ai pas suffisamment d'information » au lieu d'inventer.
Combien coûte l'implémentation d'un système RAG ?
Projet basique (1 source de données, chatbot simple) : 45 000-80 000 EUR. Projet intermédiaire (sources multiples, moteur de recherche sémantique, évaluation) : 80 000-200 000 EUR. Projet enterprise (multi-tenant, on-premise, intégrations complexes) : 200 000-500 000+ EUR. Toujours avec une proposition détaillée et un ROI estimé.
Combien de temps dure l'implémentation ?
Un système RAG fonctionnel en production : 6-10 semaines. Cela inclut l'audit des données, l'ingestion, la vectorisation, le pipeline de retrieval, l'évaluation, l'interface et le déploiement. Projets enterprise avec intégrations multiples : 12-16 semaines. Prototype fonctionnel disponible à la semaine 4.
Est-ce sécurisé ? Mes données sont-elles protégées ?
Oui. Traitement sur des serveurs européens avec conformité RGPD complète. Options de déploiement : cloud privé, on-premise, ou hybride. Les données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles tiers. Accès granulaire par rôle et audit complet des requêtes.
Quels formats de documents sont supportés ?
Pratiquement tous : PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown, Confluence, SharePoint, Notion, Google Docs, bases de données SQL, APIs REST, et texte brut. Nous utilisons Unstructured.io pour le traitement avancé de documents complexes avec tableaux, images et mises en page irrégulières.
Le système se met-il à jour automatiquement quand les données changent ?
Oui. Nous configurons une ingestion incrémentale : quand un document est ajouté ou modifié, il est retraité et mis à jour dans la base vectorielle automatiquement. Options : webhooks (temps réel), cron jobs (périodique), ou déclenchement manuel. Sans besoin de réindexer toute la base.
Puis-je utiliser le RAG avec des modèles open-source au lieu d'OpenAI ?
Absolument. Notre architecture est agnostique de modèle. Vous pouvez utiliser Llama 3, Mistral, Mixtral, ou n'importe quel modèle de HuggingFace déployé sur votre propre infrastructure. Cela élimine la dépendance aux fournisseurs et réduit les coûts par requête à pratiquement zéro (uniquement l'infrastructure). Idéal pour les données hautement sensibles qui ne peuvent pas quitter votre réseau.
Combien de connaissances votre entreprise perd-elle chaque jour ?
Audit gratuit de votre base de connaissances. Nous évaluons vos sources de données, estimons l'impact d'un système RAG, et concevons l'architecture. Sans engagement.
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Comment fonctionne un système RAG
L'architecture qui élimine les hallucinations.
Le RAG combine le meilleur des deux mondes : la capacité de langage naturel des LLMs avec la précision de vos données réelles. Quand un utilisateur pose une question, le système recherche l'information pertinente dans votre base de connaissances vectorielle, l'injecte dans le contexte du LLM, et génère une réponse fondée avec des citations vérifiables. Le résultat : des réponses qui sonnent naturel mais sont ancrées dans des données réelles.