RAG sur vos documents
Un assistant qui répond à partir de vos procédures, contrats, documentations techniques et bases de connaissances, en citant ses sources.
Service 05 · Intelligence artificielle
Intelligence artificielle : RAG, agents IA et automatisation pour votre entreprise
Vos documents, vos données et vos processus contiennent des réponses que personne n'a le temps d'aller chercher. Proxicod conçoit des assistants qui répondent à partir de vos propres contenus (RAG), des agents IA qui exécutent des tâches et des automatisations intégrées à vos applications existantes.
Ce que nous mettons en place
01
02
Agents IA
Des agents qui enchaînent des actions (recherche, rédaction, appel d'API, mise à jour d'un outil métier) pour accomplir une tâche, avec validation humaine quand c'est nécessaire.
03
Automatisation de processus
Tri et traitement de courriels, extraction de données de factures et de formulaires, classification de tickets, génération de rapports.
04
IA dans vos applications
Recherche sémantique, résumé, aide à la saisie, chatbot métier : des fonctions intelligentes ajoutées à vos applications web et mobiles existantes.
05
Hébergement souverain
Modèles open source déployés sur vos serveurs ou sur une infrastructure dédiée (Docker, Kubernetes, Proxmox) lorsque vos données ne doivent pas sortir.
06
Cadrage et prototype
Un prototype en quelques semaines sur un cas d'usage réel, avec mesure de la qualité des réponses avant de généraliser.
Notre démarche
Quatre étapes, de bout en bout.
- Étape 1
Cas d'usage
Identifier avec vous les tâches où l'IA apporte un gain réel, et les données disponibles pour y répondre.
- Étape 2
Prototype
Un prototype sur vos données réelles, évalué avec vos utilisateurs et mesuré sur des questions de référence.
- Étape 3
Industrialisation
Intégration à vos applications, droits d'accès, sécurité, suivi des coûts et de la qualité des réponses.
- Étape 4
Exploitation
Supervision, mise à jour des contenus et des modèles, amélioration continue avec vos retours.
Questions fréquentes
Vos questions, nos réponses.
Qu'est-ce qu'un RAG ?
RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. L'assistant recherche d'abord les passages pertinents dans vos documents, puis un modèle de langage rédige une réponse à partir de ces passages, en citant les sources. Il répond ainsi sur vos contenus, sans réentraîner de modèle, et reste à jour dès que vos documents changent.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent IA est un programme qui s'appuie sur un modèle de langage pour décider des actions à mener (consulter une base, appeler une API, rédiger un document) et les enchaîner jusqu'à accomplir une tâche. Nous encadrons ses droits, journalisons ses actions et prévoyons une validation humaine pour les opérations sensibles.
Mes données restent-elles confidentielles ?
Oui. Selon vos exigences, nous utilisons des API professionnelles dont les conditions excluent l'entraînement sur vos données, ou des modèles open source hébergés sur vos propres serveurs. Les droits d'accès de vos applications s'appliquent aussi à l'assistant : chacun n'obtient que les réponses issues des documents qu'il est autorisé à consulter.
Quels modèles et outils utilisez-vous ?
Claude, GPT et Mistral via leurs API, ainsi que des modèles open source (Llama, Mistral) servis par Ollama ou vLLM. Spring AI côté Java, Python avec LangChain et LangGraph pour les agents, pgvector ou Qdrant pour la recherche vectorielle, et le protocole MCP pour connecter les agents à vos outils.
Combien de temps pour un premier résultat ?
Un prototype RAG sur un corpus de documents se met en place en quelques semaines. L'industrialisation dépend ensuite des intégrations à réaliser et du niveau de sécurité attendu.