IA générative

RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui combine un modèle de langage avec une base de données de connaissances. Le système recherche d’abord les informations pertinentes dans vos données, puis utilise un LLM pour formuler une réponse précise et contextualisée. C’est la technologie clé pour créer des assistants IA qui connaissent votre entreprise.

LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur de grandes quantités de texte, capable de comprendre et de générer du langage naturel. Les exemples les plus connus sont GPT-4, Claude, Mistral et Llama. Nous sélectionnons le modèle le plus adapté à vos besoins en termes de pertinence, rapidité et coût.

Nous déployons les solutions sur votre infrastructure (cloud privé ou on-premise) pour que vos données ne quittent jamais votre environnement. Nous mettons en place des contrôles d’accès granulaires, du chiffrement des données au repos et en transit, et nous auditons régulièrement la sécurité du système.

Nous accompagnons vos équipes avec des ateliers de découverte, des formations pratiques et un support continu. Notre approche progressive permet à chaque collaborateur de s’approprier l’outil à son rythme. Nous mesurons l’adoption et ajustons la solution en fonction des retours terrain.

Nous utilisons les meilleurs LLM du marché (OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Mistral, Meta Llama) selon vos contraintes. Pour l’infrastructure RAG, nous utilisons des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, pgvector), des frameworks comme LangChain et LlamaIndex, et des outils de monitoring pour optimiser les performances.