Votre documentation existe. Procédures, contrats, comptes rendus, spécifications, notes techniques : des années de matière accumulée. Et pourtant, retrouver l’information juste demande de savoir où elle a été rangée, par qui, et sous quel nom. La recherche par mots-clés ne trouve que ce qui emploie exactement les mots qu’on tape.
La situation actuelle
- Vos collaborateurs cherchent au lieu de travailler. L’information existe, mais son temps d’accès la rend coûteuse. Beaucoup renoncent et redemandent à un collègue.
- La recherche par mots-clés passe à côté. Le document parle de « résiliation anticipée », vous cherchez « rupture de contrat » : rien ne remonte.
- Le savoir part avec les gens. Ce qui n’est trouvable que par celui qui l’a écrit disparaît le jour de son départ.
- Vous vous méfiez des réponses automatiques. Un outil qui affirme sans montrer d’où il tient son affirmation ne sera pas utilisé sur un sujet sérieux.
Ce que nous livrons
Indexation de votre corpus
Vos documents sont découpés, vectorisés et indexés. La recherche porte sur le sens : une question posée avec vos mots retrouve un passage écrit avec d’autres.
Base vectorielle sur votre infrastructure
L’index vit chez vous. Il se met à jour à mesure que vos documents évoluent, sans réindexation complète à chaque modification.
Réponses sourcées
Chaque réponse renvoie aux passages qui l’ont produite, document et emplacement compris. Le lecteur vérifie en un clic, ou lit directement l’original.
Respect des droits d’accès
Les droits de votre GED sont portés jusque dans l’index. Chacun n’obtient de réponse que sur ce qu’il a déjà le droit de lire.
Interface de recherche
Une interface où poser la question en langage naturel, intégrée à l’outil que vos équipes utilisent déjà plutôt qu’ajoutée à côté.
Mesure de la qualité
Un jeu de questions de référence, avec les réponses attendues, permet de mesurer la pertinence avant la mise en production puis de contrôler qu’elle ne dérive pas.
Pourquoi Cylian
La qualité se mesure, elle ne se promet pas
Un RAG se démontre facilement sur trois questions choisies. Nous construisons avec vous un jeu de questions représentatif de vos usages réels, et la mise en production se décide sur ces résultats-là.
Vos documents restent chez vous
L’index et la base vectorielle tournent sur votre infrastructure. Avec un modèle auto-hébergé, aucun document ne quitte votre réseau. Nous savons déployer les deux architectures et vous en exposons le compromis.
La source avant la réponse
Une réponse sans source n’est pas exploitable dans un contexte professionnel. Le renvoi au passage d’origine est un prérequis de conception, pas une option d’affichage.
Formation adossée
Le transfert de compétences fait partie de la mission, et notre formation IA — Traitement du langage naturel la prépare. Vos équipes peuvent la suivre avant le projet pour arriver au cadrage en connaissance de cause.
Questions fréquentes
- Qu'est-ce que le RAG ?
- RAG signifie Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée par la recherche. Le principe est simple : au lieu de demander au modèle ce qu'il sait, on cherche d'abord les passages pertinents dans vos documents, puis on lui demande de répondre à partir de ces passages seulement. La réponse est ancrée dans vos textes et cite ses sources.
- Faut-il réorganiser notre GED au préalable ?
- Non. Le RAG s'accommode d'une arborescence imparfaite, puisqu'il cherche par le sens plutôt que par l'emplacement. En revanche, les doublons et les versions périmées dégradent les réponses : la phase d'indexation les met au jour et vous décidez de ce qui entre dans le corpus.
- Quels formats de documents sont pris en charge ?
- Les formats bureautiques et documentaires courants : PDF, traitements de texte, présentations, tableurs, pages web internes, wikis. Les PDF scannés demandent une reconnaissance de caractères préalable, que nous intégrons à la chaîne d'indexation quand le corpus le justifie.
- Comment savoir si la réponse est fiable ?
- Chaque réponse renvoie aux passages qui l'ont produite, document et emplacement compris. Le lecteur vérifie en un clic. Quand aucun passage pertinent n'est trouvé, le système le dit au lieu de produire une réponse plausible.
- Les droits d'accès de nos documents sont-ils respectés ?
- Oui, c'est un prérequis de conception. Les droits sont portés jusque dans l'index : un collaborateur n'obtient de réponse que sur les documents auxquels il a déjà accès. Un RAG qui ignore les droits transforme votre GED en fuite d'information.
- Nos documents sortent-ils de l'entreprise ?
- Cela dépend de l'architecture retenue. L'index et la base vectorielle tournent sur votre infrastructure. Avec un modèle auto-hébergé, aucun document ne quitte votre réseau ; avec une API, seuls les passages retenus lui sont transmis, jamais le corpus entier. Nous tranchons ce point au cadrage.
Pour aller plus loin
- Pour interroger vos applications plutôt que vos documents, la passerelle MCP expose vos systèmes métier aux agents.
- Le RAG devient un outil parmi d’autres dans un assistant métier outillé, qui cherche puis agit.
- Formez vos équipes au traitement du langage naturel et au déploiement d’une IA open source en local.
- Découvrez Engram, notre serveur open source de gestion de connaissances pour agents IA.
Votre documentation contient déjà les réponses.
Rendons-la interrogeable →
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