Situations
Brancher l'IA sur les données internes de l'entreprise
Le modèle générique répond à côté parce qu'il ne connaît ni tes produits, ni tes procédures, ni tes clients. Il faut lui donner accès à ce qui est chez toi, sans envoyer tout le patrimoine documentaire à un tiers.
Ce qu'on observe
- Les réponses sont plausibles mais fausses sur les détails qui comptent
- L'équipe copie-colle des extraits de documents dans un chat, à la main
- La documentation existe, mais elle est éparpillée entre Drive, un CRM et un intranet
- On vous a proposé un fine-tuning alors que le problème porte sur des faits qui changent
Ce qui bloque en général
Dans la grande majorité des cas, la bonne réponse est un RAG plutôt qu'un fine-tuning. Les faits changent, et réentraîner un modèle à chaque mise à jour de procédure coûte cher pour un résultat moins contrôlable.
L'erreur classique consiste à soigner la génération avant la récupération. Un système qui répond bien sur des documents mal retrouvés reste un système qui répond à côté, et le travail sur le prompt n'y changera rien.
Ce qu'on fait
- 01On délimite le corpus et surtout les droits d'accès, avant toute indexation
- 02On mesure la récupération seule: le bon passage remonte-t-il dans les premiers résultats
- 03On impose les citations dans les réponses, pour que chaque affirmation soit vérifiable
- 04On plafonne le coût par requête et on surveille la latence sur du volume réel
La preuve
Cas mid: résolution autonome réaliste de 40 à 55 % sur les intentions documentées, ordre de grandeur sectoriel.
La méthode en entier
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