SERVICE · CONNAISSANCE RAG
Système RAG de connaissance
Transformez les documents et données d'entreprise en réponses auxquelles vous pouvez vraiment vous fier. Chaque réponse cite sa source, la récupération respecte vos droits d'accès, et vous suivez la qualité de récupération comme un chiffre face à des benchmarks d'évaluation.
DEFINITION · WHAT RAG IS
Qu'est-ce qu'un système RAG de connaissance ?
Un système RAG de connaissance (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture où un grand modèle de langage commence par récupérer les passages pertinents de votre propre corpus documentaire au moment de la requête, puis génère une réponse ancrée dans ceux-ci. L'objectif n'est pas de rendre le modèle plus intelligent — c'est de rendre les réponses vérifiables : chaque affirmation porte des citations au niveau de la phrase (document / page / segment), la récupération hérite de vos droits d'accès AD/SSO existants, la qualité se mesure avec des métriques comme le rappel de récupération, la précision des citations et la fidélité des réponses, et l'indexation incrémentale maintient les données à jour. En somme, le RAG remplace la mémoire du modèle par des connaissances que vous pouvez auditer.
Récupération avant génération
Le modèle ne répond pas à partir de ce qu'il a mémorisé à l'entraînement — il récupère les passages les plus pertinents de votre corpus à chaque requête et ancre la réponse dans la source. Mettre à jour les connaissances, c'est réindexer, pas réentraîner.
Des réponses qui portent leurs citations
Chaque conclusion remonte à un document, une page et un passage précis que vous pouvez ouvrir et vérifier. En l'absence de base fiable, le système le dit plutôt que de combler le vide par un texte qui sonne juste.
Droits d'accès et isolation intégrés
La couche de récupération applique vos contrôles d'accès existants, de sorte que chacun ne récupère que ce qu'il est déjà autorisé à voir ; les données peuvent rester dans votre VPC ou sur site, sans ajouter de nouvelle surface d'exposition du fait d'adopter l'IA.
Une qualité que vous validez sur des chiffres
Face à un jeu de référence construit avec vos experts métier, le rappel, la précision des citations et la fidélité transforment « est-ce précis ? » en chiffres mesurables, de sorte que chaque passe d'ajustement repose sur un benchmark, pas sur une intuition.
COMPARISON · RAG vs A GENERAL LLM / KEYWORD SEARCH
En quoi le RAG diffère-t-il d'une simple requête à un LLM ou d'une recherche par mots-clés ?
Interrogez un LLM générique et vous obtenez une réponse qui sonne juste mais invérifiable ; utilisez la recherche par mots-clés et vous récupérez une pile de liens à lire vous-même. Un système RAG de connaissance se place entre les deux et les surpasse : il utilise la récupération sémantique pour trouver les bons passages, puis fait assembler par le modèle une réponse sourcée et auditable. Le tableau compare le RAG livré par Tenten à ces alternatives, dimension par dimension.
LLM générique / recherche par mots-clés / fine-tuning seul
Système RAG de connaissance (livré par Tenten)
Source / traçabilité
Un LLM générique ne cite rien ; la recherche par mots-clés renvoie des liens et vous laisse assembler la réponse
Chaque conclusion porte des citations document / page / segment que vous pouvez ouvrir et vérifier
Contrôle des hallucinations
Le modèle comble les vides par un texte qui sonne juste, avec assurance et difficile à repérer
Les réponses sont bornées par les sources récupérées ; sans base fiable, il indique clairement « non trouvé »
Respect des droits d'accès
Les modèles génériques et la plupart des recherches par mots-clés ignorent les droits d'accès, exposant ce que les utilisateurs ne devraient pas voir
La récupération hérite des groupes AD/SSO existants — chacun ne récupère que les documents auxquels il a droit
Fraîcheur / mises à jour
Les connaissances du modèle sont figées à la date de coupure de l'entraînement ; les mettre à jour suppose un réentraînement ou un fine-tuning coûteux et lent
Synchronisation incrémentale avec les systèmes sources ; les versions périmées sont rétrogradées ou réindexées — rapide et économique
Qualité mesurable
La pertinence est subjective ; aucune métrique cohérente pour suivre régressions ou progrès
Un jeu de référence quantifie rappel / précision des citations / fidélité, comparable d'une itération à l'autre
Analyse multiformat / tableaux
La recherche par mots-clés peine sur les scans et les tableaux ; les modèles génériques brouillent les numéros de clauses et la structure des colonnes
Analyse structurée des PDF / scans / Excel / longs contrats, préservant les numéros de clauses et la fidélité des tableaux
Déploiement / isolation des données
Les API publiques envoient des documents sensibles hors de votre périmètre ; le fine-tuning grave les données dans les poids du modèle
Déployable dans votre VPC ou sur site ; les données ne quittent jamais votre périmètre, conforme SOC 2 / RGPD
Si une réponse ne peut pas être vérifiée, personne ne l'utilisera
Le vrai frein au RAG en entreprise n'est pas que le modèle ne peut pas produire une réponse — c'est que personne ne fait confiance à la réponse qu'il produit. Les contrats, procédures opérationnelles, dossiers de projet et tickets support sont dispersés dans SharePoint, Confluence, Google Drive, les systèmes de ticketing et les pièces jointes email, avec des versions conflictuelles et des droits d'accès enchevêtrés. Quand un système retourne une réponse mais ne peut pas dire de quel document, quelle page et quelle version elle provient, les équipes juridiques, d'audit et commerciales reviennent à la recherche manuelle — et le déploiement cale au PoC.
Tenten AI déploie des ingénieurs sur site (FDE) et livre le RAG comme un système de récupération sur lequel vous pouvez réellement apposer votre signature, pas une démo de chatbot. Chaque réponse porte des citations au niveau des phrases jusqu'au document, à la page et au passage — cliquez pour vérifier la source. La couche de récupération réutilise vos contrôles d'accès existants (AD/SSO/groupes de droits), de sorte que les utilisateurs ne récupèrent jamais que ce qu'ils ont déjà le droit de voir. L'IA ne devient jamais une porte dérobée contournant vos droits d'accès.
Le plus important, c'est mesurable. Dès le premier jour, nous construisons un jeu d'évaluation de référence avec vos experts métier et suivons chaque changement par rapport au rappel de récupération, à la précision des citations et à la fidélité des réponses. La fraîcheur des données est garantie par l'indexation incrémentale et la synchronisation des sources — le contenu périmé est signalé ou rétrogradé — de sorte que « cette réponse est-elle encore valide ? » devient un chiffre que vous surveillez, pas une plainte que vous entendez après coup.
Capacités
01
Citations à 100 % au niveau des phrases
Chaque réponse se rapporte à un document, une page et un passage spécifiques que les utilisateurs peuvent développer et vérifier en un clic. Quand aucune source fiable n'existe, le système dit « aucun ancrage trouvé » plutôt que d'en inventer une.
02
Récupération respectueuse des droits d'accès
Réutilise vos groupes AD / SSO / droits d'accès existants et applique le contrôle d'accès à la fois aux couches de récupération et de réponse, de sorte que les utilisateurs ne voient jamais que des documents auxquels ils ont déjà des droits — l'IA ne contourne jamais vos droits d'accès.
03
Qualité de récupération mesurable
Nous construisons un jeu d'évaluation de référence avec vos experts métier et suivons continuellement le rappel de récupération, la précision des citations et la fidélité des réponses, afin que chaque décision d'ajustement repose sur un chiffre de benchmark plutôt que sur l'intuition.
04
Fraîcheur des données et indexation incrémentale
Nous synchronisons de façon incrémentale avec les systèmes sources — SharePoint, Confluence, Drive, ticketing, dépôts de contrats — afin que les versions remplacées soient signalées, rétrogradées ou réindexées, et que les réponses ne citent jamais du contenu qui n'est plus valide.
05
Analyse multiformat et tableaux
Gère les PDF, documents scannés, Word, Excel et les longs contrats avec une analyse structurée qui préserve les numéros de clauses, les colonnes de tableaux et la hiérarchie des sections — afin que la récupération puisse atteindre la précision « Section X, Clause Y ».
06
Déploiement privé et isolation des données
Déployez dans votre VPC ou sur site, avec votre choix de modèle parmi Anthropic, OpenAI ou une option open source locale. Les données ne quittent jamais votre périmètre, répondant aux exigences SOC 2, RGPD et d'audit interne.
Cas d'usage
Recherche juridique dans les contrats
Les équipes juridiques et commerciales interrogent instantanément des milliers de contrats pour des clauses de renouvellement automatique, des plafonds de responsabilité et des obligations de protection des données — chaque réponse cite le passage exact du contrat, de sorte que la négociation et la due diligence ne nécessitent plus de feuilletage manuel.
Procédures opérationnelles et manuels d'équipement industriels
Les opérateurs de ligne posent des questions en langage naturel sur le dépannage des machines, les cycles de maintenance et les clauses de sécurité ; le système récupère depuis les procédures opérationnelles, les manuels d'équipement et l'historique des tickets MES, en citant exactement quelle version de l'instruction de travail il a utilisée.
Base de connaissances support client
Les agents support extraient des réponses sourcées depuis les tickets passés, la documentation produit et les FAQ pour réduire le temps de première réponse tout en s'assurant que chaque réponse reste cohérente avec la dernière politique.
Recherche KYC/AML pour la conformité financière
Les équipes conformité interrogent les politiques internes, les avis réglementaires et les procédures avec le contrôle d'accès intact (différents niveaux voient différents documents), et chaque requête et citation est enregistrée pour la traçabilité d'audit.
Connaissance projet et transfert
Les consultants et équipes d'ingénierie interrogent les dossiers de projets passés, les documents de décision et les résultats de réunions afin que les nouveaux arrivants montent rapidement en contexte — et que la connaissance institutionnelle ne parte pas avec les collaborateurs qui quittent l'entreprise.
Cadence de livraison
SEMAINE 1
Inventaire des données et baseline d'évaluation
Cartographier les systèmes sources, les modèles de droits d'accès et les formats de documents, puis construire un jeu d'évaluation de référence avec vos experts métier — définir ce que « correct » signifie avant de construire un seul index.
SEMAINE 2–3
Indexation, droits d'accès et pipeline de récupération
Mettre en place le pipeline d'analyse et d'indexation incrémentale, connecter les contrôles d'accès existants, implémenter la récupération et les réponses sourcées, et produire un premier benchmark par rapport au jeu d'évaluation.
SEMAINE 4–5
Ajustement et pilote
Itérer sur le chunking, le classement et les prompts par rapport aux métriques d'évaluation, intégrer les retours du pilote interne, et continuer à améliorer la précision des citations et la fidélité.
SEMAINE 6
Lancement et transfert
Finaliser le déploiement privé, les tableaux de bord de supervision et les alertes de fraîcheur des données, et transmettre le processus d'évaluation et les docs opérationnels afin que votre équipe puisse continuer à itérer de façon autonome.
100%
Réponses avec citations
6 semaines
Jusqu'en production
SOC 2 / RGPD
Déploiement conforme
FAQ
Comment empêchez-vous les réponses de citer des documents périmés ou obsolètes ?
Nous synchronisons de façon incrémentale avec vos systèmes sources, de sorte que lorsqu'un document est mis à jour ou remplacé, l'ancienne version est réindexée, rétrogradée ou marquée comme invalide et cesse d'apparaître dans la récupération. La fraîcheur des données est surveillée comme métrique avec des alertes configurables, afin que « cette réponse est-elle encore valide ? » soit quelque chose que vous suivez — pas quelque chose que vous découvrez après une plainte.
Comment les droits d'accès sont-ils gérés ? Un collaborateur pourrait-il voir du contenu qu'il ne devrait pas ?
Non. Le système réutilise vos groupes AD / SSO et droits d'accès existants et applique le contrôle d'accès à la fois aux couches de récupération et de réponse, de sorte que les utilisateurs ne peuvent récupérer que les documents auxquels ils ont déjà des droits. Nous ne mettons jamais en place un modèle de droits plus laxiste pour les besoins du RAG, ce qui empêche l'IA de devenir une porte dérobée de fuite de données.
Comment prouvez-vous que la récupération est réellement précise, pas seulement plausible ?
Dès le premier jour, nous construisons un jeu d'évaluation de référence avec vos experts métier et quantifions chaque changement avec le rappel de récupération, la précision des citations et la fidélité des réponses. La précision apparaît sous forme de chiffres de benchmark, de sorte que chaque itération s'améliore ou régresse visiblement — c'est mesuré, pas estimé.
Nos contrats et docs internes sont sensibles. Les données quitteront-elles notre environnement ?
Vous pouvez déployer dans votre propre VPC ou sur site, et les données ne quittent jamais votre périmètre. Vous choisissez le modèle — Anthropic, OpenAI ou une option open source locale — selon vos besoins de conformité, et la conception répond aux exigences SOC 2 et RGPD tout en enregistrant les requêtes et citations pour l'audit interne.
Peut-il gérer les PDF scannés et les tableaux complexes ?
Oui. Notre pipeline d'analyse gère les PDF, documents scannés, Word et Excel tout en préservant les numéros de clauses, les colonnes de tableaux et la hiérarchie des sections, de sorte que la récupération peut atteindre la précision « Section X, Clause Y » — particulièrement utile pour les longs contrats et les manuels techniques.
Pourquoi 6 semaines ? En quoi est-ce différent d'un PoC classique ?
Parce que nous déployons des ingénieurs sur site (FDE) et ciblons quelque chose que vous pouvez approuver dès la semaine 1 — en définissant les critères d'évaluation avant de construire, afin de ne jamais rester bloqués dans une démo sans métriques. En 6 semaines vous obtenez un système avec citations, droits d'accès, benchmarks et ops de production — pas une fenêtre de chat conçue pour impressionner en réunion.
KNOWLEDGE BASE · FURTHER READING
La base de connaissances sur les systèmes RAG
Nous avons réuni ici les arbitrages de conception du RAG en entreprise — de l'expérience de terrain de Tenten AI à la recherche fondatrice et à la documentation officielle qui définissent le domaine, pour que vous puissiez forger votre propre grille de jugement.
Livres blancs & perspectives Tenten AI
INSIGHTS · LATEST
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Observations de terrain et méthodologie issues directement de l'atelier de livraison de Tenten AI.
Des workflows IA,
intégrés à vos opérations
Nous déployons nos équipes (FDE et FDM) pour bâtir les agents et workflows IA que vos équipes utilisent au quotidien. En production en quelques semaines, pas en trimestres.