IA & connaissances · Exemple de projet

Un assistant IA pour retrouver vos connaissances internes

Scénario illustratif : cet exemple décrit un projet possible. Il ne présente ni une mission client ni des résultats obtenus.

Imaginez une équipe qui prépare une réponse à un appel d’offres. Les informations existent, mais elles sont réparties entre procédures, documents commerciaux et comptes rendus. Le projet consiste à rendre cette connaissance interrogeable depuis un point d’entrée commun, avec un lien vers les documents d’origine.

Par Jonathan Fidi · CTO et architecte logiciel

Le besoin métier

Une recherche documentaire consomme du temps lorsque les versions se multiplient et que personne ne sait quel document fait référence. Un assistant pourrait aider à retrouver une procédure ou à comparer plusieurs documents sans remplacer la validation métier.

Le premier périmètre serait volontairement limité : une équipe, un ensemble de sources identifiées et des questions récurrentes. Si les documents sont obsolètes ou sans responsable, leur remise en ordre précéderait le développement.

Un parcours possible

Un collaborateur demande : « Quelle procédure utiliser pour ce type de dossier ? » L’application recherche les passages pertinents parmi les documents auxquels il a accès, puis propose une réponse accompagnée de liens vers les sources.

Si les sources se contredisent ou ne permettent pas de répondre, l’assistant doit le signaler. Le collaborateur peut ouvrir le document, vérifier sa date et transmettre la question à un référent. Dans cette première version, aucune action ne serait exécutée dans les autres outils.

Ce que la première version pourrait inclure

Une connexion à une source documentaire, un traitement des formats retenus, une recherche dans les contenus et une interface de questions-réponses. Les documents supprimés ou modifiés doivent être pris en compte lors des synchronisations.

Les accès seraient vérifiés au moment de la recherche. Un utilisateur ne doit pas obtenir, par une réponse générée, une information à laquelle il ne pourrait pas accéder directement. Les règles de conservation, les fournisseurs et les données transmises seraient définis avec l’entreprise.

Les livrables et les décisions à prendre

Le cadrage préciserait les utilisateurs, les sources autorisées et les questions couvertes. Les livrables pourraient comprendre un prototype sur données de démonstration, une application intégrée, un jeu d’évaluation et une documentation d’exploitation.

Avant la production, il faudrait décider du mode d’hébergement, des conditions d’utilisation des données, du budget par requête et du responsable de la qualité documentaire. Une interface convaincante ne suffirait pas à valider ces choix.

Comment mesurer l’utilité

Un jeu de questions préparé avec les utilisateurs servirait à examiner la pertinence des sources, la fidélité des réponses et la capacité à reconnaître une information manquante. Les essais incluraient des documents contradictoires et des demandes hors périmètre.

Le temps nécessaire pour retrouver et vérifier une information, le coût par question et les retours des utilisateurs seraient comparés à la situation initiale. Aucun gain chiffré n’est présumé dans cet exemple : le pilote servirait précisément à le mesurer.

Et dans votre entreprise ?

Le bon périmètre dépend de vos processus, de vos données et des outils déjà en place. Un premier échange permet de préciser le besoin et les décisions à prendre avant de développer.

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