Recherche conversationnelle sur mesure

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Recherche conversationnelle sur vos fonds documentaires

Des projets sur mesure, conçus pour vos documents, vos utilisateurs et votre infrastructure

Votre RAG, sur vos documents.
  • Tout type de fonds : éditorial, juridique, technique, d’ingénierie
  • Des réponses sourcées, qui refusent d’inventer
  • Déployé sur le cloud de votre choix, en France par défaut
Parler de votre projet

Quand un assistant générique ne suffit plus

Un RAG (génération augmentée par la recherche) ne vaut que par la qualité de ce qu’il retrouve. Sur des fonds exigeants, chaque étape doit être pensée pour vos documents.

  • Des documents difficiles : PDF numérisés, tableaux, plans, annexes, formats hétérogènes.
  • Un vocabulaire métier : termes juridiques, références techniques, acronymes internes.
  • Des exigences de fiabilité : chaque réponse doit être vérifiable, au paragraphe près.
  • Votre système d’information : droits d’accès, outils existants, hébergement imposé.

Besoin d’une solution prête à l’emploi ?

CiteVal, notre solution de recherche conversationnelle, se déploie sans développement spécifique.

Découvrir CiteVal

Pour tous vos fonds documentaires

Éditoriaux

Articles, revues, archives, publications.

Juridiques

Contrats, doctrine, jurisprudence, textes réglementaires.

Techniques

Manuels, fiches produits, documentation de maintenance.

Ingénierie

Spécifications, normes, rapports d’essais, retours d’expérience.

Qualité et conformité

Procédures, référentiels, audits, exigences clients.

Connaissance interne

Notes, comptes rendus, wikis, bases de connaissances.

Un exemple : notre propre moteur de recherche conversationnelle

Nous avons conçu notre propre moteur pour interroger des fonds d’archives. Voici son principe. Chaque projet reprend cette logique et adapte chaque brique à vos documents.

Exemple
1 · Préparation des documents
Vos documentsArchives, PDF, bases documentaires
VectorisationChaque passage est traduit en « empreinte de sens »Modèle d’embedding
Index sémantiqueVecteurs et textes d’origine, conservés côte à côteBase vectorielle
L’index sémantique est interrogé à chaque question.
2 · Réponse à une question
QuestionPosée en langage naturel
Analyse de la requêteIntention, termes clés, filtresLLM
Recherche de similaritéLes passages les plus proches par le sensIndex sémantique
Génération de la réponseÀ partir des seuls passages retrouvésLLM
Réponse et sourcesChaque affirmation renvoie à son document
Ce n’est qu’un exemple. Sur un projet, nous choisissons avec vous les modèles, la base, l’hébergement et l’interface et nous ajoutons les briques dont vos documents ont besoin.

Ce que nous adaptons à votre projet

Vos documents

  • Extraction du texte, OCR
  • Tableaux, annexes, structure
  • Découpage adapté à vos formats

La compréhension

  • Modèles d’embedding, affinés si besoin
  • Extraction d’entités métier
  • Classification des documents

La recherche

  • Recherche hybride : sens et mots-clés
  • Filtres par métadonnées
  • Droits d’accès par utilisateur

La fiabilité

  • Citation systématique des sources
  • Refus quand rien ne permet de répondre
  • Vérification que la réponse est appuyée par ses sources

Une démarche par étapes, mesurée à chaque fois

Diagnostic

Analyse de vos fonds et des questions de vos utilisateurs.

POC

Un périmètre fixe, des critères de réussite définis ensemble au départ.

Industrialisation

Montée en charge, intégration à vos outils, sécurité.

Suivi

Évaluation continue de la qualité des réponses, maintenance, évolutions.

Une IA souveraine et des engagements vérifiables

Hébergement en France

Par défaut sur Scaleway, ou sur votre cloud si vous l’imposez.

LLM open source

Des modèles ouverts, maîtrisés, sans dépendance à un fournisseur unique.

Vos données restent les vôtres

Elles ne servent qu’à votre projet, jamais à entraîner un modèle tiers.

Qualité mesurée

Un jeu de questions de référence pour suivre la qualité des réponses.

Réversibilité

Vos données et vos index vous sont restitués.

Label Labelia, niveau avancé

Une démarche d’IA responsable évaluée par un tiers indépendant.

Des technologies que nous maîtrisons

Des briques éprouvées, choisies pour votre projet.

MilvusSnowflake Arctic EmbedQwen3-EmbeddingGPT-OSSMistralQwenGLiNERScalewayGCPAWS

Voir toutes nos technologies

Trente minutes pour cadrer votre projet

Envoyez-nous quelques documents types et les questions que se posent vos utilisateurs. Nous vous disons ce qu’un RAG peut en tirer et comment le mesurer.