RAGFlow
Apache-2.0Fournit les briques de récupération, de contexte et d’agents nécessaires à un assistant documentaire traçable.
Voir le dépôt — ouverture dans un nouvel ongletUn assistant interne qui retrouve la bonne information et montre ses sources
Donner aux équipes un point d’accès simple aux procédures, offres, contrats et savoir-faire dispersés. Chaque réponse utile revient avec ses références, ses droits d’accès et la possibilité de vérifier le document d’origine.
Le problème
Ce qui bloque aujourd’hui
Les connaissances vivent dans des PDF, espaces partagés, wikis et boîtes mail. Trouver la version fiable prend du temps, les nouveaux arrivants sollicitent toujours les mêmes experts et une réponse convaincante peut masquer une source périmée.
La valeur à prouver
L’hypothèse à valider est qu’une recherche augmentée bien gouvernée réduit le temps passé à localiser l’information tout en améliorant la traçabilité, à condition de mesurer la qualité de récupération et de refuser les réponses insuffisamment étayées.
Pour qui
Les équipes concernées.
Directions opérationnelles, équipes support, commerce, RH ou qualité qui disposent d’un corpus métier utile mais fragmenté et soumis à des niveaux d’accès différents.
Avant de commencer
Les prérequis qui évitent un faux départ.
- Un inventaire des sources, de leurs propriétaires, de leur sensibilité et de leur fréquence de mise à jour.
- Des droits d’accès exploitables par l’application, idéalement alignés sur l’annuaire de l’entreprise.
- Un échantillon de questions réelles avec les réponses et documents de référence attendus.
- Une règle de cycle de vie pour retirer les versions obsolètes et signaler les documents non validés.
Mesure
Ce que le pilote doit mesurer.
Les objectifs chiffrés viennent après la baseline. Aucun pourcentage n’est promis avant d’avoir observé votre processus.
- Temps nécessaire pour obtenir une réponse exploitable.
- Précision de la récupération des bons passages sur un jeu de questions métier.
- Couverture et validité des citations fournies.
- Taux de réponses refusées à juste titre quand la preuve manque.
- Évaluation de l’utilité par les utilisateurs et fréquence d’usage récurrent.
- Nombre de réponses nécessitant une correction par un expert du domaine.
Mise en œuvre
- 01
Choisir un domaine de connaissance précis et constituer un corpus de référence versionné.
- 02
Tester l’extraction, le découpage et les métadonnées sur les formats réellement utilisés.
- 03
Construire la recherche hybride et les règles de citation, de filtrage et de refus.
- 04
Brancher l’authentification et vérifier les droits document par document.
- 05
Évaluer les réponses avec des experts métier avant d’ouvrir un pilote à un groupe restreint.
- 06
Mettre en place le suivi des sources, des questions sans réponse et des régressions.
Garde-fous
Contrôles à prévoir
- Filtrage des résultats selon l’identité et les permissions de l’utilisateur.
- Lien vers le passage source et indication claire lorsqu’une réponse est une synthèse.
- Abstention lorsque les documents se contredisent ou ne couvrent pas la question.
- Chiffrement, journalisation maîtrisée et hébergement adaptés à la sensibilité du corpus.
- Jeux d’évaluation maintenus par les responsables métier, pas uniquement par l’équipe technique.
Ce que la solution ne règle pas
- Le RAG ne corrige ni une procédure fausse ni un référentiel documentaire sans propriétaire.
- Les tableaux, scans et mises en page complexes demandent des contrôles d’extraction spécifiques.
- La gestion fine des droits peut représenter une part importante du projet.
- Une question de conseil ou de décision reste différente d’une recherche d’information.
Fondations ouvertes
Des projets open source crédibles, pas une boîte noire de plus.
Ils servent de fondations possibles. L’architecture finale dépend du périmètre, de la licence et de votre capacité d’exploitation.
Docling
MIT pour le code ; licences des modèles à contrôlerPrépare des PDF, documents bureautiques, tableaux et autres formats pour la recherche et les applications d’IA.
Voir le dépôt — ouverture dans un nouvel ongletUnstructured
Apache-2.0 pour la bibliothèque open sourceTransforme de nombreux formats non structurés en éléments propres à indexer. L’offre plateforme commerciale est distincte.
Voir le dépôt — ouverture dans un nouvel ongletLangflow
MITAide à composer et tester les parcours de recherche, de réponse et de refus avant industrialisation.
Voir le dépôt — ouverture dans un nouvel ongletVotre contexte
Testons ce cas sur votre réalité.
Un workflow, une baseline et un critère de succès suffisent pour démarrer.