Expertise
IA Appliquée & Automatisation
Confían en nosotros
Le constat
Réduire la charge support et standardiser la qualité via un assistant RAG et des agents orchestrés, avec garde-fous, observabilité et gouvernance. Améliorer la pertinence search et la conversion en combinant search "classique" et RAG.
Sources non à jour, redondantes ou contradictoires.
Absence de contrôle d'accès (risque de fuite d'informations internes).
"Hallucinations" si on ne force pas la traçabilité des sources.
Pas de métriques pour mesurer la qualité des réponses.
Requêtes "0 résultat" élevées sur le moteur de recherche.
Synonymes non gérés, intents ambigus.
Absence d'analytics search (pas de visibilité sur ce que cherchent les utilisateurs).
Arquitectura
Vista técnica general
IA support client — RAG & agents
Pipeline RAG avec détection d'intention, génération augmentée et actions automatisées
Sources de connaissances
Pipeline RAG
Actions automatisées
Sortie
Gouvernance
Question utilisateur
Détection d'intentionClassification NLU
Retrieval (RAG)Recherche vectorielle
FAQ
Documentation
Runbooks
Contexte + sourcesPrompt augmenté
Génération réponseLLM (GPT, Claude)
Décision d'actionAgent
Création ticketJira, Zendesk
Mise à jour CRMSalesforce, HubSpot
Escalade helpdesk
Validation / Garde-fousFiltrage, conformité
RéponseAvec citations
Contrôle d'accès
Évaluation qualité
Logs & audit
Source
Traitement
Stockage
Sortie
Couche
Notre méthodologie
Un accompagnement structuré, phase par phase
01
Cadrage (cas d'usage + périmètre)
Identifier les cas d'usage à forte valeur et choisir la bonne approche.
Détails
- Analyse des top intents (support, search, workflows).
- Décision RAG "réponse" vs Agent "action" par cas d'usage.
- Définition des garde-fous et des limites du système.
- Métriques cibles : taux de résolution, CSAT, hallucination rate.
02
Knowledge engineering
Construire une base de connaissances fiable et maintenue.
Détails
- Sélection et audit des sources (docs, FAQ, tickets, catalogue).
- Normalisation des contenus et dédoublonnage.
- Versioning des sources et pipeline de mise à jour.
03
Pipeline d'ingestion
Transformer les sources en vecteurs exploitables par le LLM.
Détails
- Chunking intelligent (taille, chevauchement, métadonnées).
- Embeddings et indexation vectorielle.
- Enrichissement des métadonnées et contrôle d'accès par document.
04
Orchestration (répondre + agir)
Construire le pipeline de bout en bout : comprendre, chercher, répondre, agir.
Détails
- Comprendre la requête → rechercher dans l'index → générer la réponse.
- Proposer une action (escalade, création ticket, modification commande) → validation.
- Garde-fous : filtrage des réponses, citations obligatoires, fallback humain.
- Gestion multi-tours et contexte conversationnel.
05
Observabilité & qualité
Mesurer, évaluer et améliorer en continu.
Détails
- Dataset d'évaluation versionné (golden set).
- Taux de résolution, CSAT, hallucination rate.
- A/B testing des prompts et des configurations retrieval.
- Boucle de feedback utilisateur → amélioration du knowledge base.
Timeline
Plan d'exécution type
Sem. 1-2
Cadrage cas d'usage, audit sources, choix architecture RAG/Agent.
Sem. 3-4
Knowledge engineering, pipeline d'ingestion, index vectoriel.
Sem. 5-8
Orchestration, garde-fous, intégration SI, tests qualité.
Sem. 9-12
Déploiement progressif, A/B testing, observabilité, amélioration continue.
Livrables
Ce que nous livrons
- Cartographie des cas d'usage + matrice priorité/complexité.
- Pipeline d'ingestion (sources → chunks → embeddings → index).
- Assistant RAG déployé avec garde-fous et citations.
- Agent(s) orchestré(s) pour les actions métier.
- Dashboard observabilité (taux de résolution, CSAT, hallucination rate).
- Dataset d'évaluation versionné (golden set).
- Documentation technique et guide d'exploitation.
Indicateurs de succès
Résultats mesurables
- Taux de résolution automatique (sans escalade humaine).
- Baisse des requêtes "0 résultat".
- CSAT stable ou en hausse.
- Hallucination rate < seuil défini.
- Réduction du volume de tickets support L1.
Stack technique
Technologies utilisées
OpenAI 
Claude 
LangChain 
Python 
Node.js Casos concretos
Missions réalisées
Exemples concrets d'interventions sur ce domaine d'expertise.
#27 Transverse
Assistant interne RAG (docs + runbooks + tickets)
Connaissance dispersée dans les docs, runbooks et tickets
-60% de temps d'onboarding
+70% de résolution autonome
100% de réponses avec citations
IA RAG Knowledge base Onboarding
#28 E-commerce
Assistant e-commerce : conseil produit + FAQ + policies
Catalogue riche avec support saturé
+40% de self-service
-35% de tickets support
+15% de conversion assistée
IA RAG E-commerce Support client
#29 Support multi-canaux
Agent IA : tri/qualification tickets + génération de réponses
Support multi-canaux avec volume de tickets élevé
-50% de temps de traitement
+80% de tickets auto-qualifiés
100% de traçabilité des actions IA
IA Agent Support Automatisation
Questions fréquentes
Vos questions, nos réponses
01 RAG ou fine-tuning ?
Le RAG est préférable dans la majorité des cas métier : il permet de garder les sources à jour sans ré-entraîner un modèle. Le fine-tuning est réservé aux cas où le ton, le format ou le raisonnement spécifique doivent être appris.
02 Comment éviter les hallucinations ?
En forçant la traçabilité : chaque réponse doit citer ses sources. On ajoute des garde-fous (filtrage, scoring de confiance) et un fallback humain quand le score est trop bas.
03 Peut-on commencer petit ?
Oui. On recommande de démarrer sur un périmètre restreint (ex. : FAQ produit ou top 20 intents support), de mesurer, puis d'élargir progressivement.
04 Quels sont les risques de sécurité ?
Fuite d'informations internes si le contrôle d'accès par document n'est pas en place. Injection de prompt si les entrées utilisateur ne sont pas filtrées. Ces risques sont adressés dès la phase de cadrage.
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