Chatbot interne · recherche documentaire
Vos équipes interrogent vos documents, vos procédures, votre historique
La connaissance d’une PME tient dans trois têtes et douze dossiers réseau. Un chatbot interne la rend interrogeable en une phrase, avec la source citée. C’est notre prestation qui a donné le meilleur résultat mesuré, et c’est aussi celle qui échoue le plus souvent quand une condition n’est pas remplie.
Le sigle
RAG, base de connaissance, chatbot interne : c’est la même chose.
Le terme technique est RAG, pour retrieval-augmented generation, que l’on peut traduire par « génération augmentée par la recherche ». Le principe tient en trois temps et il est plus simple que le sigle.
- 01Temps 1
On découpe et on indexe vos documents
Chaque document est découpé en morceaux et rangé selon son sens, pas selon les mots qu’il contient. C’est ce qui permet de retrouver un passage sur le couple de serrage quand la question parle de « visserie trop lâche ».
- 02Temps 2
On cherche avant de répondre
À la question posée, le système va d’abord chercher les passages pertinents dans vos documents. Rien n’est encore rédigé à ce stade : c’est une recherche.
- 03Temps 3
Le modèle rédige à partir de ce qu’il a trouvé, et rien d’autre
Il est contraint aux passages retrouvés. S’il ne trouve pas, il le dit. C’est la contrainte qui sépare un moteur utile d’un modèle qui répond avec assurance à des choses qu’il ignore.
La différence avec un modèle grand public auquel vous auriez téléversé des fichiers : le nombre de documents, la fraîcheur, les droits d’accès et la traçabilité. Un modèle grand public tient quelques dizaines de fichiers. Un RAG tient vos dix ans d’archives et sait qui a le droit de voir quoi.
En vrai
À quoi ressemble une réponse sourcée.
Toutes les pages du secteur écrivent que « la réponse cite ses sources ». Aucune ne le montre. Voici la forme exacte de ce que reçoit l’utilisateur.
Question posée par un technicien
« Quel couple de serrage sur les brides de la ligne 3 ? »
Réponse
Le couple prescrit est de 85 N·m pour les brides DN80 de la ligne 3, avec serrage en croix en trois passes. La note de révision de mars impose un contrôle au clé dynamométrique après remontage.
- Source 1
- Notice de maintenance ligne 3, révision E, page 14
- Source 2
- Note technique NT-2024-07, « Reprise des brides DN80 », page 2
- Ce que la réponse ne dit pas
- Aucun document n’a été trouvé sur les brides DN50 de la même ligne. Le moteur le signale au lieu de transposer.
Spécimen. La forme de la réponse, la citation des sources et le signalement de ce qui n’a pas été trouvé sont ceux du produit réel. Les données sont fictives : nous ne publions aucun extrait de documentation client, même anonymisé, sans son accord écrit.
La condition qui décide de tout
Vos documents sont-ils prêts pour un RAG ?
Sept questions. Si vous répondez non à plus de deux, le projet échouera, quelle que soit la technologie retenue, et il vaut mieux le savoir avant de payer.
- Existe-t-il une version qui fait foi ?
- Si trois versions d’une même procédure circulent et que personne ne sait laquelle s’applique, le moteur citera la mauvaise avec autant d’assurance que la bonne. C’est le point de blocage numéro un, et il n’est pas technique.
- Les documents sont-ils lisibles par une machine ?
- Un PDF issu d’un scanner sans reconnaissance de caractères est une image : il ne contient aucun texte. Une part de vos archives est probablement dans ce cas, et le traitement se chiffre.
- Y a-t-il un responsable par famille de documents ?
- Quelqu’un qui puisse trancher quand deux notes se contredisent. Sans cette personne, les contradictions restent, et le moteur les restitue fidèlement.
- Les documents obsolètes sont-ils sortables ?
- Une procédure abrogée en 2019 qui traîne dans un dossier réseau produira des réponses fausses pendant des années. Le tri est un travail humain, et il vous appartient.
- Les droits d’accès sont-ils clairs ?
- Qui a le droit de voir les salaires, les contrats, les prix d’achat ? Le moteur doit respecter vos droits existants, ce qui suppose qu’ils existent.
- Le vocabulaire est-il homogène ?
- Si la même pièce s’appelle de trois façons selon l’atelier, il faut le dire au moteur. C’est faisable et ça se prépare : un glossaire d’une page suffit souvent.
- Quelqu’un aura-t-il le temps de corriger ?
- Les premières semaines produisent des réponses imparfaites, et chacune indique un document à corriger ou à sortir. Une à deux heures par semaine pendant un mois. Sans ces heures, le projet stagne.
Aucune des pages concurrentes que nous avons lues n’aborde cette condition. C’est pourtant elle qui sépare les projets qui tiennent de ceux qu’on débranche, et elle explique aussi pourquoi un outil à trente euros par mois donne parfois d’excellents résultats et parfois rien du tout : ce n’est pas l’outil qui varie, c’est l’état des documents.
Où ça sert
Quatre usages, et un résultat mesuré.
Retrouver une information technique
Plans, gammes, notes de calcul, comptes rendus sur plusieurs années et plusieurs emplacements. Dans un bureau d’études de 220 salariés, 70 % de temps de recherche en moins, mesuré en rejouant le même protocole sur dix recherches réelles trois mois après la mise en service. Le cas détaillé.
Répondre au client sans faire patienter
Le technicien retrouve la référence, la garantie applicable, l’historique de l’équipement et la procédure de reprise, pendant l’appel plutôt qu’après.
Les questions qui reviennent chaque semaine
Congés, notes de frais, mutuelle, procédures internes. Le moteur cite l’accord ou la note applicable, ce qui évite les réponses de couloir contradictoires. Voir la page RH.
Savoir quelle procédure s’applique
Dans les métiers audités ou certifiés, la question n’est pas de trouver un document : c’est de trouver celui qui fait foi aujourd’hui. Le moteur donne la source et la date de révision.
Vos documents
Ils ne partent pas, et voici comment.
- Où vit l’index
- Sur votre infrastructure ou chez l’hébergeur que vous avez déjà retenu. L’index est une transformation de vos documents : il doit être traité avec le même soin qu’eux.
- Ce qui est envoyé au modèle
- Uniquement les passages retrouvés pour répondre à la question posée, pas votre base. La différence est considérable en volume et en exposition, et elle est rarement expliquée.
- Le modèle peut rester chez vous
- Un modèle ouvert hébergé sur votre propre infrastructure est possible, et c’est le cas d’usage où il se justifie le plus souvent. C’est plus cher à faire tourner, un peu moins performant en rédaction, et parfois c’est la seule réponse acceptable. Voir notre article sur l’IA souveraine.
- Les droits d’accès sont respectés
- Le moteur ne montre à une personne que ce qu’elle a déjà le droit de voir. Cela suppose que vos droits soient propres : le projet révèle souvent qu’ils ne le sont pas, et c’est une information utile en soi.
- La trace
- Chaque question et chaque réponse sont journalisées avec les sources citées. C’est ce qui vous permet de corriger, et c’est aussi ce qui vous dit ce que vos équipes cherchent et ne trouvent pas.
Prix et déploiement
Combien ça coûte, et quand un outil du marché suffit.
| Situation | Ce qu’on recommande | Ordre de grandeur |
|---|---|---|
| Moins de 200 documents, une seule équipe, pas de droits à gérer | Un outil du marché, et nous ne développons rien | 20 à 80 € par mois. C’est souvent la bonne réponse et nous le disons |
| Plusieurs milliers de documents, plusieurs sources | Un RAG déployé chez vous | 8 à 15 jours de mise en œuvre, plus 10 à 40 € d’hébergement par mois |
| Des droits d’accès différenciés à respecter | Un RAG déployé chez vous | 12 à 20 jours. Les droits sont la partie longue, pas la recherche |
| Des documents non numérisés ou scannés sans texte | Un chantier préalable | Chiffré à part, après examen d’un échantillon. Nous ne l’intégrons jamais au forfait sans avoir regardé |
Le mois qui suit la mise en service compte autant que le développement. Nous relevons chaque semaine les questions restées sans réponse, et chacune désigne un document à corriger, à dater ou à sortir. C’est ce travail-là, et pas la technologie, qui fait la différence entre les deux colonnes.
Questions fréquentes sur le chatbot interne
Questions fréquentes sur le chatbot interne.
Si la vôtre n’y est pas, posez-la au premier appel.
Un moteur qui cherche d’abord dans vos documents, puis rédige une réponse à partir des seuls passages retrouvés, en citant ses sources. Le sigle signifie retrieval-augmented generation, soit génération augmentée par la recherche. En français courant : un chatbot interne branché sur vos documents.
Le nombre de documents, la fraîcheur, les droits d’accès et la traçabilité. Un modèle grand public tient quelques dizaines de fichiers, ne sait pas qui a le droit de voir quoi, et ne garde pas de trace exploitable de ce qu’il a répondu. Pour deux cents documents et une seule équipe, il peut suffire, et nous le disons.
Seuls les passages retrouvés pour répondre à la question posée sont envoyés au modèle, jamais votre base. Et le modèle peut rester chez vous : c’est le cas d’usage où un modèle ouvert hébergé sur votre infrastructure se justifie le plus souvent.
Ce n’est pas le nombre qui décide, c’est l’état. Deux mille documents propres et datés donnent un excellent résultat ; deux cents documents dont personne ne sait lequel fait foi n’en donnent aucun. La checklist plus haut est un meilleur test que le volume.
Elle le sera parfois, et c’est pour ça que chaque réponse cite ses sources : l’utilisateur peut vérifier en un clic. Les réponses fausses viennent presque toujours d’un document obsolète resté dans la base, pas du modèle. Chaque erreur signalée désigne donc un document à corriger ou à sortir.
Huit à vingt jours de mise en œuvre selon le volume et les droits d’accès, puis un mois de réglage pendant lequel quelqu’un de chez vous corrige les documents que les réponses imparfaites font remonter. C’est ce mois-là qui décide du résultat.
Oui, et le moteur respecte les droits que vous avez déjà. La difficulté est ailleurs : le projet révèle souvent que ces droits ne sont pas propres, et il faut alors les remettre en ordre avant. C’est un travail utile indépendamment de l’IA.
Vos documents
Faites la checklist, puis on regarde ensemble.
Trente minutes pour regarder l’état réel de vos documents et vous dire si un chatbot interne tiendra chez vous, si un outil à quarante euros par mois suffit, ou s’il faut d’abord faire du ménage. La troisième réponse est fréquente.
Sans engagement · réponse sous 24 h ouvrées · France entière