Qu'est-ce qu'un système RAG ?

Un système RAG (Retrieval Augmented Generation) permet à une IA de répondre à des questions en consultant en temps réel vos propres documents ou bases de données, plutôt que de se limiter à ses connaissances générales.

Quel est votre délai de livraison pour un agent IA ?

Un POC fonctionnel est généralement livré en 2 à 4 semaines. Une solution production complète varie de 4 à 12 semaines selon la complexité du corpus et des intégrations.

Travaillez-vous avec des PME ?

Oui, je travaille principalement avec des fondateurs de PME et startups disposant d'un corpus métier à valoriser : documents internes, bases produits, archives juridiques, données CRM.

Services

Base de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturel

Vos wikis, PDF, tickets et contrats peuvent devenir une base de connaissances interrogeable en langage naturel, avec des réponses sourcées et à jour. Le socle technique s’appelle le RAG (Retrieval-Augmented Generation, la génération augmentée par la recherche) : vos contenus sont indexés, puis chaque question retrouve d’abord les bons passages avant qu’une IA ne rédige la réponse. Je suis Antoine Guerra, développeur IA freelance, et je construis ce socle de bout en bout pour les entreprises : plus de 200 000 articles juridiques indexés pour un acteur du conseil en droit social, un catalogue de 72 000 références techniques rendu interrogeable en langage naturel. Premier échange gratuit, devis clair sous 48 h.

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en clair

Une base de connaissances IA est un moteur de recherche interne qui comprend les questions plutôt que les mots-clés. Vos contenus (wikis, PDF, tickets de support, contrats, bases de données) sont extraits, découpés en passages puis convertis en embeddings (la représentation mathématique du sens de chaque passage). La recherche sémantique retrouve alors les passages par le sens : une question sur les congés remonte aussi les documents qui parlent de RTT. Un LLM, le modèle d’IA qui rédige, formule ensuite la réponse en citant le document d’origine. S’appuyer uniquement sur vos documents réduit fortement le risque d’hallucination, une information plausible mais fausse inventée par l’IA. La différence avec un chatbot : ici, le livrable est le socle lui-même. Une fois construit, il peut alimenter une recherche interne, un chatbot, une API ou vos futurs outils IA, sans rien réindexer.

démarche

Audit des sources et ingestionNous cartographions ensemble vos sources (wiki, Drive, SharePoint, outil de tickets, contrats PDF) et les cas d’usage prioritaires. Je monte ensuite le pipeline d’ingestion : extraction, découpage en passages, indexation et mise à jour automatique à chaque modification. Les documents obsolètes ou hors périmètre sont écartés dès ce stade.
Recherche hybride et rerankingLa recherche sémantique s’appuie sur pgvector, l’extension PostgreSQL qui stocke les embeddings, et se combine à la recherche plein texte classique par mots exacts. Un reranking (un second tri, plus fin) reclasse les passages candidats pour ne garder que les plus pertinents. Vos filtres métier (type de document, date, périmètre) s’appliquent à chaque requête.
Réponses sourcées et droits d’accèsLe LLM répond uniquement à partir des passages récupérés et cite le document et le passage d’origine, pour que chacun puisse vérifier. Les droits d’accès sont respectés : une personne ne voit dans les réponses que ce que ses permissions autorisent. Le système sait dire « je ne sais pas » quand la réponse n’est pas dans le corpus.
Interfaces et exploitationInterface de recherche dédiée, intégration dans vos outils (intranet, Slack, Teams) ou simple API pour vos développeurs. Vous disposez d’une console d’administration : état de l’index, sources, requêtes restées sans réponse. Nous itérons ensuite sur les questions les plus fréquentes de vos équipes.

livrables

Base de connaissances IA en production, interrogeable en langage naturel
Pipeline d’ingestion multi-sources avec mise à jour automatique
Moteur de recherche hybride (sémantique + plein texte) avec reranking
Réponses sourcées, avec citation du document et respect des droits d’accès
Interface de recherche, intégrations (intranet, Slack, Teams) ou API
Console d’administration, suivi des requêtes et transfert de compétences

cas concrets

Secteur juridique

Moteur de recherche juridique RAG multi-corpus

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Labomoderne

Plateforme RAG conversationnelle sur un catalogue de 72 000 références

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CS Events

Plateforme e-commerce de location événementielle, pilotable par IA

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stack & outils

RAG
pgvector
PostgreSQL
Recherche hybride
Cohere Rerank
OpenAI / Claude
Embeddings
NestJS / Next.js
Redis
Docker

questions fréquentes

Quelle est la différence entre une base de connaissances IA et un chatbot RAG ?

Le chatbot est l’interface, la base de connaissances est le socle en dessous. Un chatbot RAG converse avec vos clients ou vos équipes. La base de connaissances indexe vos documents et fournit la recherche : elle peut alimenter un chatbot, mais aussi une recherche interne, une API ou vos autres outils. On construit souvent le socle d’abord, puis on branche les interfaces au fil des besoins.

Quelle différence avec la recherche de Notion, SharePoint ou de mon intranet ?

Une recherche classique retrouve des documents, une base de connaissances IA répond à la question. La recherche par mots-clés rend une liste de fichiers à ouvrir et à lire un par un. Le RAG retrouve les bons passages par le sens, même quand vos équipes n’emploient pas les mots exacts du document, puis rédige une réponse sourcée. Et il interroge toutes vos sources à la fois, pas silo par silo.

Faut-il nettoyer ou restructurer nos documents avant de commencer ?

Non, vos documents existants suffisent pour démarrer. Le pipeline d’ingestion gère l’extraction et le découpage de formats hétérogènes (PDF, wikis, exports de tickets, contrats). Le cadrage initial sert surtout à choisir les sources prioritaires et à écarter les documents obsolètes, pour que les réponses reflètent l’état réel de votre connaissance.

Où sont hébergées nos données ?

Sur une infrastructure que vous contrôlez, si c’est votre contrainte. L’index et la base (PostgreSQL avec pgvector) peuvent être auto-hébergés, et nous choisissons ensemble le modèle d’IA et son hébergement selon vos exigences de confidentialité. J’ai déjà livré ce type de déploiement conteneurisé auto-hébergé pour un corpus juridique sensible.

Combien de temps et quel budget prévoir ?

Un premier socle interrogeable se livre généralement en quelques semaines, et le budget dépend du périmètre. Le volume et la propreté des sources font varier l’effort d’ingestion, le nombre d’intégrations fait varier le reste. Parlons-en lors d’un appel gratuit de 30 minutes, je vous prépare ensuite un devis clair sous 48 h.

lexique

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Technique qui consiste à faire chercher les bons passages dans vos documents avant de laisser l’IA rédiger sa réponse. L’IA ne répond plus de mémoire, elle répond à partir de vos contenus, ce qui rend ses réponses fiables et vérifiables.
Recherche sémantique: Recherche par le sens plutôt que par les mots exacts. Une question sur les « congés » retrouve aussi les documents qui parlent de « vacances » ou de « RTT », même si le mot exact n’y figure pas.
Embeddings (vecteurs): Représentation mathématique du sens d’un texte, sous forme de longues suites de nombres. Deux textes qui parlent de la même chose ont des vecteurs proches, c’est ce qui permet la recherche sémantique.
LLM (grand modèle de langage): Le moteur d’IA qui comprend et rédige du texte (GPT, Claude, Gemini…). C’est lui qui formule la réponse finale, à partir des passages que la recherche lui fournit.
Hallucination: Quand une IA invente une information plausible mais fausse. Le RAG réduit fortement ce risque en forçant l’IA à s’appuyer sur vos documents et à citer ses sources.
pgvector: Extension de la base de données PostgreSQL qui stocke les embeddings et permet de retrouver très vite les passages dont le sens est le plus proche d’une question.
Reranking: Second tri, plus fin, des résultats de recherche. Un premier moteur ramène par exemple 50 passages candidats, puis un modèle spécialisé les reclasse pour ne garder que les plus pertinents. C’est ce qui fait la différence entre une réponse correcte et une réponse excellente.