RAG & agents IA
RAG et agents IA connectés à votre métier
Donner aux modèles le bon contexte, les bons outils et des limites explicites pour produire des résultats fiables.
Le problème traité
Un chatbot générique ne connaît ni vos documents, ni vos règles, ni vos systèmes. Vous avez besoin d’un assistant qui travaille avec le contexte de l’entreprise.
Résultats recherchés
- Des réponses fondées sur des sources internes identifiables
- Des actions encadrées dans les outils de l’entreprise
- Une qualité suivie dans le temps plutôt qu’une simple démonstration
Comment préparer et mener ce projet
Définir les sources et les actions autorisées
Pour un assistant documentaire, nous précisons les sources utiles, leur propriétaire et les droits des utilisateurs. Pour un agent, nous listons aussi les actions possibles et celles qui nécessitent une validation. Une recherche de documents et une modification dans un outil métier n’ont pas les mêmes conséquences : leur périmètre doit être explicite.
Évaluer la recherche autant que la réponse
Un modèle ne peut pas compenser systématiquement une recherche qui lui fournit les mauvais passages. Les essais distinguent la présence des documents utiles, la pertinence des extraits et la fidélité de la réponse. Ils incluent les documents périmés, les accès refusés et les questions auxquelles les sources ne permettent pas de répondre.
Encadrer les connexions aux outils
Les permissions sont appliquées par le système qui exécute les actions. Le projet doit prévoir les erreurs, les actions répétées et la traçabilité nécessaire pour comprendre un résultat. Pour préparer le cadrage, décrivez vos sources, quelques questions types et, si nécessaire, les actions métier envisagées. Un corpus fictif peut servir à une première démonstration.
Livrables possibles
Cas concret
Assistant IA pour fonds d’investissement
Accès accéléré à l’information stratégique à partir de connaissances internes, sans exposer les données hors du périmètre prévu.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un système RAG ?
Un système RAG recherche des informations pertinentes dans des sources autorisées avant de demander au modèle de générer une réponse fondée sur ce contexte.
Quelle différence entre RAG et agent IA ?
Le RAG enrichit une réponse avec des connaissances. Un agent peut en plus choisir et exécuter des actions dans des outils, sous réserve de permissions et de contrôles adaptés.
Comment mesurer la qualité d’un RAG ?
Avec un jeu de questions représentatives, des réponses attendues, la vérification des sources, le suivi des erreurs et des métriques de coût et de latence.
Exemples de projets possibles
Des scénarios illustratifs pour explorer un besoin, un périmètre et une méthode de travail.
Guides pour préparer votre décision
- Assistant IA d’entreprise : comment protéger vos documents confidentiels ? →
Préparez les droits d’accès, les transmissions et la suppression des données, puis testez avec des documents fictifs.
- AI Act et IA en entreprise : quelles obligations pour votre projet ? →
Identifiez votre rôle, les usages concernés et les échéances, avec des sources officielles vérifiées au 7 octobre 2026.