Données et intelligence artificielle
Intelligence artificielle générative appliquée
Je conçois des usages d'IA générative utiles et mesurables : recherche documentaire, synthèse, aide à la rédaction et réponses contrôlées. Chaque fonctionnalité est évaluée sur des cas réels avant d'être exposée aux utilisateurs.
Ce que cela couvre
L'IA générative échoue rarement pour une raison de modèle. Elle échoue parce que la question posée est floue, parce que les documents disponibles ne contiennent pas la réponse, ou parce que personne n'a défini ce qu'était une bonne réponse avant de construire l'interface.
Nous commençons donc par le cas d'usage : quel décideur, quelle décision, quel gain attendu, quelle tolérance à l'erreur. Vient ensuite la matière documentaire : qualité des sources, droits d'usage, fréquence de mise à jour et découpage en passages exploitables. Le modèle et l'infrastructure ne viennent qu'après.
Évaluation avant déploiement
Nous constituons un jeu d'évaluation d'une centaine de questions représentatives, avec les réponses attendues et les sources légitimes. Chaque évolution du système est mesurée sur ce jeu : taux de réponses correctes, réponses sans source, et cas où le système admet ne pas savoir.
- Cadrage du cas d'usage et des critères de succès métier.
- Préparation des corpus avec contrôle qualité et droits d'usage.
- Recherche documentaire avec citations obligatoires des sources.
- Jeu d'évaluation versionné et rejoué à chaque évolution.
- Journalisation des questions, réponses et sources consultées.
Problemes traites
Les essais réalisés ne dépassent pas le stade de la démonstration. Les réponses du modèle ne sont pas vérifiables par l'utilisateur. Les documents sources sont obsolètes ou inaccessibles aux équipes. Les coûts d'usage augmentent sans lien avec la valeur produite. Les exigences de confidentialité ne sont pas compatibles avec un service externe.
Benefices attendus
Des réponses traçables, appuyées sur des documents identifiés. Un périmètre d'usage clairement délimité et expliqué aux utilisateurs. Une qualité mesurée objectivement, avant et après chaque évolution. Des coûts d'usage suivis par fonctionnalité. Une intégration dans vos applications existantes, sans nouvel outil isolé. Un plan de retrait possible si les résultats ne sont pas au rendez-vous.
Methode et etapes
- 1
Cadrage du cas d'usage
Entretiens avec les utilisateurs cibles pour définir les questions traitées, les réponses hors périmètre et le gain attendu en temps ou en qualité de décision.
- 2
Préparation documentaire
Inventaire des sources, vérification des droits d'usage, nettoyage des versions obsolètes, découpage en passages et indexation vectorielle.
- 3
Construction de la chaîne
Mise en oeuvre de la recherche, de la génération avec citations, du filtrage des réponses hors périmètre et de la journalisation des interactions.
- 4
Évaluation et industrialisation
Constitution du jeu de référence, mesure de la qualité, correction des points faibles, puis intégration dans l'application et suivi des coûts d'usage.
Livrables
Document de cadrage du cas d'usage et des critères de succès.
Corpus documentaire nettoyé et indexé, avec suivi des droits.
Chaîne de recherche et de génération avec citations.
Jeu d'évaluation versionné et rapport de mesures.
Tableau de bord des usages, de la qualité et des coûts.
Guide d'utilisation et limites connues du système.
Technologies mobilisees
- Python
- Spring AI
- PostgreSQL
- pgvector
- Redis
- Kubernetes
- LangChain
- API de modèles de langage
Questions frequentes
Faut-il un modèle externe ou interne ?
Cela dépend du volume, du budget et des contraintes de confidentialité. Un modèle interne hébergé évite toute sortie de données mais demande une infrastructure dédiée ; un modèle externe coûte moins à l'exploitation mais impose un cadre contractuel et un filtrage des données envoyées.
Comment empêcher les réponses inventées ?
En imposant la citation des passages utilisés, en refusant de répondre lorsque la recherche ne remonte rien de pertinent, et en mesurant le taux de réponses sans source sur un jeu de référence à chaque évolution.
Quel gain peut-on espérer ?
Sur les usages documentaires, le gain se mesure surtout en temps de recherche et en qualité de complétude, avec des variations fortes selon la qualité du corpus. Les valeurs précises doivent être mesurées sur votre périmètre pendant une phase pilote.
Realisations associees
Assistant documentaire interne avec garde-fous et évaluation
Recherche augmentée sur un corpus de normes et de notes techniques
Exemple de demonstration - aucune reference client reelle.
Étudier mon cas d'usage
Décrivez le besoin métier et les documents concernés. Nous vérifierons ensemble si un pilote de quatre à six semaines est pertinent.