60-80% moins
Hallucinations ÷ 5
Un RAG bien fait réduit les hallucinations de 60-80% sur les questions métier vs ChatGPT brut.
RAG PRIVÉ
ChatGPT ne connaît pas votre métier. Votre IA, si.
Beaucoup de documentationSavoir critique en docsCabinet ou secteur régulé
ChatGPT répond sur le web. Pas sur vos contrats, vos procédures, vos campagnes passées. On transforme votre savoir interne en assistant IA qui cite ses sources. Hallucinations divisées par 5, données toujours chez vous.
RAG · STANDARD ENTREPRISE 2026
Explorer RAG pour mon entreprise Le RAG est devenu le standard IA enterprise 2026 : il divise les hallucinations par 5 sur les questions métier et garde vos données hors du modèle.
POUR QUI C’EST CONCRÈTEMENT
Vous êtes…
- Cabinet juridique
Recherche dans toute votre jurisprudence interne en quelques secondes, avec citation du paragraphe exact. Audit-ready pour le bâtonnier.
- Agence immobilière
Votre catalogue de mandats consultable par WhatsApp. L'agent répond en pleine visite avec la fiche exacte du bien.
- Startup B2B
Votre playbook commercial accessible à chaque SDR, citations comprises. Plus de questions Slack qui restent sans réponse.
- Agence marketing
Votre archive de campagnes interrogeable comme un collègue. Brand book, briefs, performances passées — tout connecté.
PROBLÈME
Votre savoir n'est pas IA-prêt.
×
Vos documents critiques (contrats, procédures, manuels) sont enfermés dans Drive, Notion, SharePoint. Personne ne les lit.
×
ChatGPT ne connaît pas votre métier — réponses génériques inutiles pour décider sur de vrais clients.
×
Monter le contenu sensible chez ChatGPT Enterprise = envoyer contrats et données RH aux serveurs d'OpenAI.
CE QUI CHANGE
100% traçable
Citations vérifiables
Chaque réponse cite le paragraphe source du document. Auditable, défendable.
LDAP / Workspace
Droits par rôle
RBAC synchronisé avec votre annuaire. Chacun voit ce qu'il a le droit selon son rôle.
Pay-per-use
Multi-LLM via OpenRouter
Une API, tous les modèles (Claude, GPT, Gemini, Mistral, Llama). Paiement à l'usage. Vous changez de modèle avec une ligne de config, sans redéployer.
MÉTHODE
Ingestion. Recherche. Réponse citée.
01
Ingestion intelligente
OCR, parsing, chunking. Vos documents (PDF, Word, Markdown, Drive, Notion, SharePoint) deviennent des vecteurs consultables.
02
Recherche vectorielle
Qdrant + reranking. Le bon paragraphe pour la bonne question. Pas de hasard, pas d'approximation.
03
Réponse avec citation
Chaque réponse pointe vers le paragraphe source. Zéro hallucination, audit-ready pour DPO et CNIL.
STACK
Qdrant (vector DB)OpenRouter (multi-LLM)PaddleOCRFastAPIOVHcloud / ScalewayModèle local en option
PREUVE RÉELLE
Plateforme circulaire européenne
Bogotá → Paris · Économie circulaire · 8 000 fiches techniques
8 000 fiches techniques de matériaux recyclables + normes locales + contrats cadre. L'équipe commerciale répond aux clients en minutes au lieu d'heures. App et RAG sur leur VPS, routage multi-modèles via OpenRouter — paiement à l'usage, modèle local pour les contrats les plus sensibles.
PROJETS ASSOCIÉS
Coach-On
Plateforme IA multi-modele auto-hebergee. RAG sur documents propres avec recherche semantique et reranking.
IA & RAGReactPython
WriteEnd
Assistant d'ecriture propulse par RAG. Aide les auteurs a maintenir la coherence narrative avec leur propre corpus.
IA & RAGSvelteFastAPI
Extract-Avocats
Pipeline ETL pour contrats immobiliers. Extraction, transformation et chargement automatise des clauses cles.
Document IntelligenceETLPython
QUESTIONS QUI COMPTENT
Les questions qui comptent.
Quels documents supporte le RAG ?
PDF, Word, Markdown, HTML, tableurs. Pour Drive, Notion ou SharePoint on utilise leurs APIs officielles. Documents scannés passent par OCR (PaddleOCR) si nécessaire.
Comment éviter les hallucinations ?
Combinaison de techniques 2026 : embeddings de qualité (BGE / E5), reranking (Cohere Rerank ou cross-encoder), prompts qui exigent citation obligatoire, validation Pydantic de la sortie. Hallucinations chutent de 60-80% vs ChatGPT brut.
Et l'AI Act ?
RAG sur vos propres données est un usage à risque faible. On documente : modèle utilisé, base de données, base légale RGPD, traçabilité des décisions, possibilité d'override humain. Prêt pour audit CNIL.
Multi-LLM, ça veut dire quoi ?
On connecte votre app à OpenRouter : une seule API qui route vers Claude, GPT, Gemini, Mistral, Llama et modèles multimodaux (texte + image + voix), avec paiement à l'usage. Vous définissez la règle (quelle tâche va à quel modèle, quelle donnée ne sort jamais) et l'app applique. Si Anthropic monte ses prix demain, vous changez de modèle en une ligne.
Coûts d'opération ?
Votre VPS où tourne le RAG (typiquement 80-300€/mois). API LLM si vous l'utilisez : 20-200€/mois selon volume. Très en dessous des seats SaaS RAG (Glean, Notion AI, ChatGPT Enterprise).
Contact
Pret a ce que votre IA vous appartienne ?
Commencons par une conversation.
Pas de pitch. Pas de pression. L'objectif est de comprendre ou l'IA peut vraiment aider.