Assistant IA sur vos documents internes
Retrouvez l'information enfouie dans vos documents
IA générativeVotre entreprise connaît déjà la réponse. Elle se trouve dans un contrat, un rapport, un dossier de projet vieux de trois ans, un ticket de support ou une réglementation que plus personne n'a ouverte depuis l'an dernier. Le problème n'est pas la connaissance. C'est d'y accéder.
Tout le monde sait que le document existe. Personne ne sait où.
Demandez à un collègue où se trouve le cahier des charges d'un projet d'il y a trois ans, et vous obtiendrez une suite d'hypothèses : sans doute sur SharePoint, peut-être sur le serveur partagé, demandez à la personne qui est partie au printemps.
L'information est répartie entre des systèmes qui n'ont jamais été conçus pour se parler. Les contrats à un endroit, les mails à un autre, les rapports sur un serveur, les tickets dans un outil de support. Une recherche classique fonctionne par mots-clés : elle vous rend les documents qui contiennent vos mots, pas ceux qui contiennent votre réponse.
Les nouveaux arrivants mettent des mois à devenir autonomes
Le savoir n'est écrit nulle part où l'on puisse le trouver.
Les collaborateurs expérimentés deviennent des goulots d'étranglement
Interrompus toute la journée pour des questions auxquelles ils ont déjà répondu.
Le travail se duplique
Faute d'avoir su qu'un projet équivalent existait déjà.
Des décisions se prennent sur une information partielle
Reconstituer le tableau complet prendrait trop de temps.
Le coût est réel, il est seulement invisible
Personne ne comptabilise le temps passé à chercher. Il n'apparaît dans aucun rapport, ce qui est précisément la raison pour laquelle il n'est jamais remis en question.
Il est pourtant payé tous les jours, par les profils les plus coûteux de l'entreprise. Un ingénieur expérimenté qui répond pour la cinquième fois à la même question fait un travail qui ne nécessite plus un ingénieur. Une équipe de support qui relit d'anciens tickets pour reconstituer une solution connue reconstruit un savoir qui existe déjà.
Les organisations qui s'attaquent à ce problème sont rarement celles qui ont le plus de documents. Ce sont celles qui ont constaté que leurs documents n'étaient plus lisibles à leur échelle.
Posez une question. Obtenez une réponse, avec ses sources.
Vos propres documents deviennent interrogeables directement, en français, dans les mots de tous les jours. Il ne s'agit pas d'un agent conversationnel entraîné sur Internet, mais d'un système connecté à vos systèmes, qui cherche dans vos contenus et ne répond qu'à partir d'eux.
Demandez comme vous demanderiez à un collègue
Pas de syntaxe particulière, pas de mots-clés, aucun besoin de savoir où le document est rangé. « Quels sont nos engagements contractuels sur les délais d'intervention pour les clients du secteur public ? » est une question valide.
Chaque réponse cite ses sources
L'assistant indique les documents sur lesquels il s'est appuyé, et chacun peut vérifier. C'est la différence entre un outil auquel les équipes font confiance et un outil qu'elles cessent discrètement d'utiliser.
Il reste à jour tout seul
Vous ajoutez un document, vous révisez une procédure, vous archivez un ancien contrat : le changement est pris en compte immédiatement. Pas de cycle de réentraînement, pas de mise à jour mensuelle à planifier.
Il fonctionne d'une langue à l'autre
Une question posée en français peut trouver sa réponse dans un document néerlandais ou anglais, et inversement. En Belgique, ce n'est pas un détail.
Dites-nous ce que vos équipes peinent à retrouver.
Le RAG, concrètement
L'architecture s'appelle RAG, pour Retrieval Augmented Generation, autrement dit une génération de réponse enrichie par une recherche préalable. Elle fonctionne en trois temps.
La recherche
À l'arrivée d'une question, le système cherche dans vos documents et vos bases les passages qui s'y rapportent réellement. Pas une correspondance de mots-clés, mais une correspondance de sens.
L'enrichissement
Seuls les passages pertinents sont transmis au modèle de langage, accompagnés de la question. Le modèle ne travaille pas de mémoire, il travaille sur votre matière.
La réponse sourcée
Le modèle rédige une réponse claire et indique les documents qu'il a utilisés.
C'est ce qui fait la différence avec un assistant généraliste. On ne demande pas au modèle de se souvenir, on lui demande de lire. C'est ce qui réduit le risque d'une réponse inventée mais convaincante, et c'est ce qui rend la vérification possible.
Trois niveaux de déploiement sont possibles, et vous choisissez celui que votre situation impose, pas celui qui nous arrangerait.
| Niveau | Ce que ça signifie | Cas d'usage typique |
|---|---|---|
| Fournisseurs d'API externes | Les modèles sont accessibles via des fournisseurs établis | Contenus non sensibles, mise en route la plus rapide |
| Votre propre environnement cloud | Les modèles sont hébergés dans votre espace Azure, AWS ou Google Cloud | Secteurs réglementés disposant déjà d'une stratégie cloud |
| Sur vos propres serveurs (on-premise) | Les modèles tournent sur votre infrastructure ou sur un cloud privé dédié | Données confidentielles, souveraineté technologique complète |
Nous sommes agnostiques sur les modèles et les fournisseurs. Lorsque la technologie n'est pas imposée par le client, le choix se fait pendant la pré-étude, en arbitrant entre performance, coût, contraintes techniques et exigences de confidentialité. Vous n'êtes enfermés dans rien.
L'arbitrage économique compte aussi. Les API externes se facturent à l'usage : c'est l'option la moins coûteuse au démarrage, et elle le reste tant que les volumes sont modérés. À partir d'un certain niveau d'utilisation, l'hébergement sur vos propres serveurs devient plus économique, en plus d'être plus protecteur. Ce seuil se calcule, et il fait partie de ce que la pré-étude quantifie.
Ce que vos équipes techniques et votre DPO vont demander
Un assistant qui accède à l'ensemble de la documentation d'une entreprise pose quatre questions avant toute autre. Voici nos réponses.
Qui a le droit de voir quoi
L'assistant respecte les droits d'accès existants. Un utilisateur n'obtient de réponse qu'à partir des documents auxquels il a déjà accès dans vos systèmes. Le contrôle d'accès par rôle (RBAC, pour role-based access control) est repris de votre annuaire et de vos permissions en place, il n'est pas redéfini de zéro.
C'est un point structurant : sans lui, un assistant documentaire devient une faille, en rendant consultable par tous ce qui était cloisonné.
Traçabilité et journalisation
Chaque interrogation est journalisée : qui a posé quelle question, à quel moment, sur quelles sources la réponse s'est appuyée. Vous disposez d'une piste d'audit complète, exploitable en cas de contrôle comme en cas de doute sur une réponse.
C'est aussi ce qui permet d'améliorer le système dans la durée : les questions restées sans réponse révèlent les zones où votre documentation est réellement lacunaire.
RGPD et données personnelles
Le règlement s'applique dès qu'un document contient des données personnelles, ce qui est le cas de la plupart des contrats, dossiers RH et échanges clients. Trois points sont traités dès la conception :
- La localisation des données, qui peut être garantie sur vos propres serveurs ou dans un environnement européen
- La minimisation : seuls les passages nécessaires à la réponse sont transmis au modèle, jamais l'intégralité de vos bases
- Le droit à l'effacement : la suppression d'un document dans votre système le retire immédiatement du périmètre interrogeable, sans réentraînement
Nous intervenons régulièrement dans des secteurs où ces exigences ne sont pas négociables : assurance, finance, secteur public.
Environnements isolés
Pour les contextes les plus sensibles, la solution peut être déployée dans un environnement totalement coupé d'Internet (air-gapped). Aucune donnée ne sort, aucun appel externe n'est effectué. C'est le niveau retenu lorsque la confidentialité prime sur toute autre considération.
À quoi ça ressemble en pratique
Un bureau d'études en structure et construction
Des décennies de dossiers de projets, d'études techniques et de notes de calcul, contenant une quantité considérable de savoir réutilisable devenu impossible à naviguer. Nous avons construit un système de gestion de la connaissance sur l'ensemble de l'archive. Les ingénieurs retrouvent en quelques secondes les projets connexes et les détails techniques précis, au lieu de dépendre de qui se souvient de quoi.
Un éditeur de logiciel RH
Les équipes RH font face à des questions qui exigent de lire dans deux directions à la fois : les documents internes, contrats et règlements, et les sources externes, commissions paritaires, conventions collectives et législation. Nous avons développé un assistant qui cherche dans les deux, formule une réponse argumentée et cite les documents sur lesquels il s'appuie, afin que chaque réponse puisse être retracée et défendue.
Également livré dans cette famille
- Une association sectorielle fédérale : un assistant qui traduit des questions en langage courant en requêtes sur les bases de données structurées du secteur
- Une société d'infogérance : un assistant de support s'appuyant sur la documentation des systèmes déployés et sur l'historique des tickets, pour rendre les équipes plus rapides et plus homogènes
- Une plateforme de gestion de fonds d'assurance et d'investissement : interrogation en langage naturel de données financières centralisées, avec des modèles hébergés sur les serveurs du client pour répondre aux exigences de confidentialité et de conformité
Ce que ça a changé pour eux
« Nos nouveaux arrivants sont opérationnels en quelques semaines au lieu de plusieurs mois. Le savoir de l'équipe ne dépend plus de qui est présent ce jour-là. »
Prénom Nom
Fonction, Société
« Notre support répond plus vite, et surtout de la même façon. Les réponses s'appuient sur notre documentation, plus sur la mémoire de chacun. »
Prénom Nom
Fonction, Société
« Il fallait que les données ne quittent jamais nos serveurs. C'était non négociable, et ça n'a jamais été un sujet de discussion. »
Prénom Nom
Fonction, Société
On commence par une pré-étude, pas par une plateforme
Avant de construire quoi que ce soit, nous évaluons si les données dont vous disposez peuvent réellement produire le résultat attendu. Cette évaluation est courte, son coût est limité, et elle conclut parfois que le projet ne vaut pas encore la peine d'être mené. Nous préférons vous le dire en deuxième semaine plutôt qu'au huitième mois.
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Pré-étude — Discover AI
Nous évaluons si vos données peuvent réellement produire le résultat attendu. Cette étape conclut parfois que le projet ne vaut pas encore la peine d'être mené.
- Durée
- quelques jours
- Livrable
- solution qualifiée et estimation chiffrée
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Pilote — Try AI
L'approche est validée sur un périmètre restreint, en conditions réelles, entre les mains d'utilisateurs réels.
- Durée
- quelques semaines
- Livrable
- système fonctionnel sur un périmètre défini
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Déploiement — Adopt AI
Le déploiement est calibré sur ce que le pilote a effectivement validé, puis intégré à vos systèmes et à vos usages.
- Durée
- selon le périmètre validé
- Livrable
- solution en production et accompagnement
Comment le budget se construit
Ce type de projet ne se vend pas sur catalogue, parce que l'effort dépend de l'état réel de vos documents. L'enchaînement est conçu pour que vous ne vous engagiez jamais au-delà de l'étape suivante.
La pré-étude représente quelques jours de prestation, à périmètre défini et prix fixé à l'avance. Elle se termine par une solution qualifiée et une estimation chiffrée de l'effort nécessaire, en budget et en planning.
Le pilote est dimensionné à partir de cette estimation, pas d'une hypothèse. Vous décidez de poursuivre avec les chiffres sous les yeux.
Le déploiement est calibré sur ce que le pilote a effectivement validé.
À aucun moment il ne vous est demandé d'approuver un budget global avant que quelqu'un ait regardé vos données.
Combien de temps avant de voir quelque chose
La pré-étude se compte en jours. Le pilote met un système fonctionnel entre les mains d'utilisateurs réels sur un périmètre restreint, en quelques semaines. Vous voyez quelque chose fonctionner bien avant que le projet ne soit terminé.
Les questions qu'on nous pose
Vos équipes savent déjà. Donnez-leur les moyens d'y accéder.
Dites-nous ce que vos collaborateurs passent leur temps à chercher. Nous vous dirons si vos données peuvent produire une réponse, et ce que cela demanderait.
Prendre rendez-vousOu écrivez-nous : contact@troople.be