Vos bases RAG
Corpus sélectionnés
Contexte retrouvé
Protections adaptées
Bases de connaissances sécurisésVotre savoir.
Votre savoir.
Les IA de votre choix.
Vos règles.
Rassemblez les connaissances de votre organisation et faites-les travailler par une plateforme multi-IA, en maîtrisant les accès, les traitements et le budget.
Votre contexte métier Le choix des modèles Un parcours de données maîtrisé
Narratheque en vidéo
Une plateforme multi-IA au cœur de vos usages.
Votre besoin, avant la technologie« Nous voulons travailler
« Nous voulons travailler
avec nos données.
Pas dépendre d’une seule IA. »
Vos réponses ne se trouvent pas seulement sur Internet. Elles sont dans vos procédures, vos dossiers, vos retours d’expérience et le savoir de vos équipes.
Vous voulez brancher l’IA sur vos données tout en choisissant ce qui peut être transmis, à qui, dans quel cadre et pour quel résultat.
La réponse NarrathequeVous apportez le contexte,
Vous apportez le contexte,
la plateforme multi-IA apporte les modèles.
Le RAG est ce qui appuie l’IA sur vos données : il recherche et prépare les connaissances utiles à une demande. Le multi-LLM permet de choisir le modèle adapté à la tâche, aux utilisateurs et aux exigences de traitement.
Documents & fichiersSites webSources connectées
+
Le multi-LLM
MistralClaudeOpenAIGeminiModèles locaux
Modèles choisis selon
l’opération, les utilisateurs
et la sensibilité des données
En interneAssistants, recherche, rédaction, synthèse
À disposition d’un publicChatbots clients, partenaires ou visiteurs
Schéma de principe. Les sources, modèles et traitements disponibles dépendent de la configuration. Un modèle externe peut recevoir le contexte nécessaire à la réponse.
Trois technologies complémentaires
Retrouver. Structurer. Protéger.
Les deux premières organisent la recherche et l’exploitation du savoir par l’IA sur vos données. La troisième ajoute une protection des informations identifiantes. Elles répondent à des besoins différents et peuvent se combiner selon le dispositif disponible.
RAG vectoriel
« Je veux trouver la bonne information dans mes documents. »
Le système recherche les passages pertinents du corpus et les utilise comme contexte pour préparer une réponse.
ExempleRetrouver une procédure de retour dans les notices et la documentation SAV.
Comprendre la recherche documentaireWiki LLM
« Je veux organiser un savoir dispersé et relier les notions. »
Une approche wiki assistée par IA structure le corpus en connaissances reliées et synthétisées, avec des références à maintenir et à vérifier.
ExempleOrganiser les méthodes d’accueil d’une nouvelle recrue en un ensemble de sujets cohérents.
Explorer l’approche wikiAnonymisation cryptée
« Je veux limiter l’exposition des informations sensibles. »
Le dispositif de protection identifie et remplace ou chiffre les éléments pris en charge avant le traitement prévu. Son périmètre doit être vérifié sur les documents.
ExempleSubstituer les noms et coordonnées dans le contexte utilisé pour préparer une réponse.
Comprendre la protection renforcée« Anonymisation cryptée » désigne ici le dispositif de protection à préciser. Si les identifiants peuvent être restaurés, il s’agit d’une pseudonymisation réversible. Le chiffrement du stockage, à lui seul, ne masque pas le contenu au modèle.
Le multi-LLM, au service du métierPlateforme multi-IA : choisissez le modèle
Plateforme multi-IA : choisissez le modèle
selon le travail à faire.
La base de connaissances reste votre point d’appui. Vous pouvez choisir des modèles différents pour rédiger, synthétiser ou traiter un contexte sensible, selon ceux disponibles dans votre environnement.
- Selon l’opération
Qualité attendue, longueur du contexte, coût et rapidité.
- Selon les utilisateurs
Définir les modèles et les bases auxquels chaque équipe peut accéder.
- Selon les données
Choisir les protections et la destination du traitement.
Exemple de règles à définir
CommunicationContenus publics · rédaction
Modèles autorisés pour préparer des publications.
Service clientDocumentation produit · réponse SAV
Corpus métier et validation humaine avant envoi.
Équipe autoriséeDocuments sensibles · synthèse
Parcours protégé ou traitement local selon les exigences.
Illustration de gouvernance : les possibilités de restriction par utilisateur et par opération sont à confirmer dans la configuration retenue.
Souveraineté & préservation du savoirNe confondez pas stockage,
Ne confondez pas stockage,
traitement et réutilisation.
Pour savoir ce que vous protégez réellement en branchant l’IA sur vos données, il faut examiner l’ensemble du parcours, du document importé au résultat transmis.
Où passent les données ?
Vérifiez le lieu de stockage, la préparation des documents, la génération et les outils destinataires.
À quoi peuvent-elles servir ?
Vérifiez les conditions de conservation et de réutilisation du fournisseur, notamment pour l’entraînement ou l’amélioration des modèles.
Que rendez-vous accessible ?
Définissez les connaissances qui peuvent alimenter une réponse et les publics autorisés à la recevoir.
Et la distillation de votre savoir ?
Un chatbot peut transmettre une partie de votre expertise à travers ses réponses. Même sans réentraînement du modèle, ce qui est rendu accessible peut être collecté et réutilisé. Un corpus public dédié, des réponses cadrées et des limites d’accès réduisent cette exposition sans garantir son élimination.
Examiner le cadre de sécuritéVous choisissez la destinationUne plateforme multi-IA, en interne
Une plateforme multi-IA, en interne
ou pour un public.
Pour vos collaborateurs
Interroger les documents, retrouver une méthode, préparer une synthèse et partager les références utiles au travail.
DécouvrirÀ travers un chatbot
Mettre un corpus sélectionné à disposition de clients, de partenaires ou de visiteurs. Chaque audience reçoit un périmètre adapté.
DécouvrirUne base interne n’a pas vocation à devenir publique par défaut. La mise à disposition par chatbot doit être un choix explicite sur les contenus et le public.
Un premier périmètre suffitUne plateforme multi-IA commence par les données
Une plateforme multi-IA commence par les données
qui répondent à un vrai besoin.
Une base pour démarrer, puis d’autres bases pour séparer les services ou les publics. L’offre Équipe accompagne cette progression.
Votre premier projet
- Choisir la tâche à faciliter.
- Réunir les sources utiles.
- Définir les accès et les traitements.
- Tester les réponses et ouvrir l’usage.
Une agence ou un conseiller métier peut vous accompagner à chaque étape.
Questions fréquentes
Ce que vous voulez savoir sur la plateforme multi-IA.
Le RAG entraîne-t-il un nouveau modèle sur nos documents ?
Le principe du RAG est de rechercher des connaissances dans un corpus puis de fournir du contexte à un modèle. Il ne nécessite pas de réentraîner ce modèle. Les conditions de traitement et de réutilisation du fournisseur restent à vérifier.
Faut-il choisir une seule des trois technologies ?
Elles n’ont pas le même rôle. Recherche vectorielle et wiki structurent l’accès au savoir ; le dispositif de protection réduit l’exposition de certaines informations. Leurs combinaisons effectives sont à préciser selon la configuration.
Peut-on changer de modèle sans reconstruire ses bases ?
La séparation entre le socle de connaissances et les modèles permet de conserver le corpus comme point d’appui. La compatibilité et les éventuelles adaptations de traitement sont à vérifier pour chaque configuration.
Peut-on promettre que le savoir ne sera jamais distillé ?
Une garantie absolue serait trompeuse. Il faut limiter ce qui est transmis aux fournisseurs et ce qui est diffusé dans les réponses, puis définir des droits, des conditions de réutilisation et des limites d’accès adaptées.
