RAG documentaire
Indexation, recherche, citations et réponses contextualisées. Chunking et stratégie de retrieval adaptés au corpus.
En clair : La réponse montre d’où elle vient.
En clair
Chercher, citer, puis agir — sous contrôle.
Le RAG contextualise les réponses avec sources ; les agents planifient des tâches via connecteurs sécurisés. Sans sources fiables, l’agent invente.
Chaque action peut être tracée, filtrée et soumise à validation humaine. Les permissions MCP et le cloisonnement évitent les dérives.
La gouvernance de la connaissance (droits, fraîcheur, cycle de vie des corpus) est aussi importante que le modèle. Un index pourri produit un RAG pourri.
Mesure de valeur : taux de résolution, citations utiles, refus contrôlés, coûts d’inférence. L’IA se pilote comme un service métier.
RAGRéponses sourcées
AgentsActions outillées
HITLValidation
AuditTraces
Ce que nous faisons
Connaissance + action contrôlée.
Des assistants et agents ancrés dans votre SI, avec preuves et garde-fous.
Agents métier
Assistants spécialisés connectés aux outils d’entreprise. Périmètre métier clair.
En clair : L’agent travaille dans un rôle défini.
MCP
Connecteurs, permissions et exécution contrôlée des outils.
En clair : L’outil n’est accessible que si autorisé.
Automatisation agentique
Chaînes d’actions, multi-agents et garde-fous.
En clair : Des parcours, pas des improvisations.
Gouvernance connaissance
Cycle de vie, droits d’accès et qualité des corpus.
En clair : La base de savoir reste saine.
Questions fréquentes
RAG & agents — précisions.
Comment éviter les hallucinations ?
RAG sourcé, seuils de confiance, refus contrôlé et citation des passages. Quand la connaissance manque, le système doit le dire.
Qu’est-ce que MCP ?
Model Context Protocol : standard pour connecter un agent à outils et données avec permissions. Utile pour industrialiser les connecteurs.
Quels corpus indexer ?
Ceux à valeur métier et à droits clairs. Mieux vaut un corpus propre qu’un lac documentaire flou.
Les agents peuvent-ils écrire dans le SI ?
Oui sous permissions strictes, journalisation et souvent validation humaine sur les actions critiques.
On-prem possible ?
Oui, en s’appuyant sur l’infrastructure IA souveraine. Le SaaS n’est pas un prérequis.
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