Projet · IA documentaire
Vos utilisateurs perdent du temps à chercher et à relire des documents. Nos freelances intègrent à votre produit des fonctionnalités d'IA générative qui comprennent un document, retrouvent une information précise et citent le passage d'origine.
Par Claire Scepi · Mis à jour le
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Le constat
Contrats, rapports, documentations, pièces scannées : le contenu s'accumule plus vite que la capacité des utilisateurs à l'exploiter. La recherche par mots-clés ne suffit plus, et chaque question exige d'ouvrir plusieurs documents.
Notre réponse
Comprendre vite le contenu d'un document, retrouver une information précise, comparer des versions : l'IA s'intègre aux écrans existants, dans le respect des droits d'accès de chaque utilisateur.
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Chaque étape est conçue pour que la réponse finale reste fidèle aux documents et vérifiable par l'utilisateur.
Moins de recherches manuelles. Des réponses vérifiables, à la page près.
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Nature et contenu identifiés, catégories suggérées, métadonnées extraites. L'utilisateur peut corriger.
PDF natifs ou scannés, tableaux, visuels. Structure et pages d'origine conservées.
Mots-clés pour les références exactes, recherche sémantique pour les formulations différentes.
Passages enrichis de leur contexte documentaire, puis reclassés par pertinence.
Réponses issues des seuls documents autorisés, sources citées, absence d'éléments signalée.
Synthèse multi-documents, comparaison de versions, divergences justifiées.
Le strict nécessaire par demande : moins de bruit, des coûts maîtrisés.
Filtrage dès la recherche, espaces clients cloisonnés, index tenus à jour.
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Un jeu de questions représentatives, construit à partir des usages réels de la plateforme, mesure la pertinence de la recherche, la fidélité aux documents et la qualité des citations. Les cas difficiles sont testés un par un.
L'assistant signale qu'il ne peut pas répondre, plutôt que d'inventer.
La divergence est exposée, sources à l'appui.
Lignes, colonnes et pages sont conservées.
L'interprétation est explicitée, ou une précision est demandée.
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Une fonctionnalité, un parcours à la fois. Temps de réponse, coût par requête et corrections des utilisateurs sont suivis à chaque itération.
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Un AI Engineer, appuyé si besoin par un développeur fullstack. Chaque freelance est évalué sur sa pratique réelle de l'IA avant de vous être présenté.
Une mission réelle · Édition de logiciels B2B
Un éditeur de logiciel B2B constatait que ses utilisateurs peinaient à exploiter un volume croissant de documents stockés dans sa plateforme. L'objectif : intégrer l'IA générative aux parcours existants, sans sacrifier la vérifiabilité des réponses ni le cloisonnement des espaces clients.
FAQ
Le RAG, pour Retrieval Augmented Generation, consiste à faire répondre un modèle de langage à partir de passages retrouvés dans vos propres documents, plutôt qu'à partir de ses seules connaissances générales. La réponse peut ainsi citer ses sources, et l'assistant peut signaler qu'il ne dispose pas des éléments nécessaires au lieu d'inventer.
Trois mécanismes se combinent : l'assistant ne répond qu'à partir des passages retrouvés, chaque réponse cite le document et la page d'origine, et un jeu de questions de référence vérifie régulièrement la fidélité des réponses. Lorsque les documents ne permettent pas de répondre, l'assistant l'indique explicitement.
Oui, c'est une exigence de conception. Les droits d'accès sont appliqués dès la recherche, avant tout appel au modèle : un utilisateur ne peut obtenir de réponse fondée sur un document qu'il n'a pas le droit de consulter. Lorsqu'un document est modifié ou supprimé, le changement est répercuté dans les index.
Le cœur du projet repose sur un AI Engineer qui maîtrise le RAG, la recherche hybride et l'évaluation des systèmes IA. Selon votre équipe, un développeur fullstack peut l'épauler pour l'intégration dans les parcours de l'application. Nous vous présentons 1 ou 2 profils évalués sous 48h.
Non. L'ingestion multimodale traite les PDF natifs comme les documents scannés, y compris les tableaux et les éléments visuels, en conservant la structure et les références aux pages. La qualité des scans influe sur le résultat : c'est l'un des points mesurés lors de l'évaluation.
Fiche rédigée par Claire Scepi, cofondatrice de Top Profil.
Publiée le , mise à jour le .
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