Consolidation des données
Organiser les sources, les métadonnées, la provenance et les règles de mise à jour avant de choisir une interface.
Continuer ↗Axe d’accompagnement · Contexte Lab
Données et IA : rendre un corpus exploitable et vérifiable
Cet axe s’adresse aux entreprises qui disposent d’informations dispersées dans des documents, applications ou bases et qui veulent les retrouver plus facilement. Le travail commence par un corpus défini, ses droits et sa qualité. Il peut conduire à une recherche structurée ou à un accès conversationnel. Il reste indépendant des axes acquisition, formation et automatisation.
Deux portes d’entrée selon l’usage attendu
Accès par chatbot
Permettre à un utilisateur de poser une question et de retrouver une réponse appuyée sur le corpus autorisé, avec transfert lorsque la réponse ne suffit pas.
Continuer ↗Vue transversale des services
Comparer cet axe aux autres accompagnements sans en faire une étape obligatoire.
Continuer ↗Ce qu’il faut clarifier avant de connecter un modèle
Périmètre
Quels documents, enregistrements et périodes appartiennent au corpus, et quelles sources en sont exclues ?
Droits
Qui peut consulter, ajouter, corriger ou supprimer une information, et quelles restrictions doivent suivre la donnée ?
Qualité
Comment traiter les doublons, versions contradictoires, formats incomplets et informations devenues obsolètes ?
Provenance
Comment un utilisateur retrouve-t-il la source et la version qui soutiennent une réponse ?
Mise à jour
Quel événement déclenche une synchronisation et comment une erreur de traitement devient-elle visible ?
Évaluation
Quelles questions représentatives, réponses attendues et erreurs inacceptables servent à la recette ?
Choisir la forme d’accès après le diagnostic
| Besoin | Réponse possible |
|---|---|
| Retrouver un document précis | Recherche filtrée, métadonnées et règles de classement |
| Répondre à partir de plusieurs passages | RAG avec citations et limites de confiance explicites |
| Explorer des relations entre entités | Modèle de graphe et Graph RAG si les liens sont utiles et maintenables |
| Guider une personne dans une demande | Chatbot connecté au corpus, avec clarification et transfert humain |
Préparer un cas représentatif
Décrivez le corpus
Indiquez sa nature, son volume approximatif, ses propriétaires et sa fréquence d’évolution sans transmettre les fichiers.
Apportez trois questions
Des questions courantes, une question difficile et un cas auquel le système ne doit pas répondre aident à borner le besoin.
Alternative au calendrier
Présentez votre contexte par le formulaire de contact si vous préférez une réponse différée.
Continuer ↗Choisissons un premier périmètre utile
Réservez un échange de cadrage gratuit de 30 minutes pour préciser le besoin, l’axe pertinent et la prochaine étape. Si le calendrier ne vous convient pas, la page contact reste disponible.
Réserver un échange de cadrage ↗Des réponses explicites, y compris sur les limites.
Faut-il centraliser toutes les données de l’entreprise ?
Non. Le périmètre doit rester proportionné à l’usage. Certaines sources peuvent être référencées ou synchronisées sans devenir une copie générale du système d’information.
RAG et Graph RAG sont-ils des offres séparées ?
Non. Ce sont des approches possibles dans une prestation de consolidation et d’accès aux données. Leur pertinence dépend du corpus et des relations nécessaires.
Un chatbot répond-il toujours correctement ?
Non. Le dispositif doit citer ses sources, reconnaître certains cas insuffisants et permettre une vérification ou un transfert humain selon les conséquences.