Le problème auquel vous faites face
Un LLM interrogé sans vos données répond avec confiance et se trompe souvent : il ne connaît ni vos produits, ni vos procédures, ni vos contrats. Et une base de connaissances obsolète produit des réponses obsolètes avec assurance.
Notre réponse
Nous construisons le pipeline complet : ingestion et mise à jour de vos documents, indexation vectorielle adaptée à vos contenus, récupération pertinente et génération ancrée avec citation des sources. La fraîcheur des données est intégrée à l'architecture, pas ajoutée après coup.
Ce que LaMeDuSe AI prend en charge
- Ingestion de vos sources : documents, bases, wikis, tickets
- Mise à jour automatique : le RAG suit vos données
- Indexation adaptée à vos contenus (vectorielle, hybride)
- Génération ancrée avec citation des passages sources
- Évaluation de la pertinence sur vos cas réels
- Contrôle d'accès : chacun ne voit que ce qu'il a le droit de voir
- Supervision de la qualité des réponses
Notre méthodologie
- 1
Choix du modèle adapté
Le bon modèle pour le bon usage : généraliste, spécialisé ou open source auto-hébergé, arbitré sur coûts et confidentialité.
- 2
Architecture de qualité
RAG, agents et garde-fous conçus pour limiter les hallucinations et garantir la traçabilité des réponses.
- 3
Évaluation continue
Jeux de tests métier, métriques de qualité et supervision des dérives : une IA sans mesure est une IA qui se dégrade.
- 4
Exploitation européenne
Les modèles tournent sur notre infrastructure européenne, avec supervision et maîtrise des coûts d'inférence.
Technologies
Sécurité & conformité
Option d'auto-hébergement des modèles pour les données sensibles, cloisonnement des environnements, secrets gérés et journalisation des appels.
Hébergement
Auto-hébergement sur notre cloud européen (France, Allemagne, Suisse) ou APIs hébergées avec minimisation des données.
Maintenance
Veille des modèles (nouvelles versions, dépréciations), réévaluation de la qualité, optimisation des coûts d'inférence.
Pourquoi LaMeDuSe AI
Nos propres outils internes s'appuient sur des architectures RAG que nous opérons : documentation technique, historiques de support, procédures. La fiabilité de la récupération se mesure : nous mesurons la nôtre.
Questions fréquentes
Le RAG donne au modèle accès à vos données au moment de la réponse, et se met à jour dès que vos documents changent. Le fine-tuning modifie le modèle lui-même : coûteux, lent à mettre à jour, et inadapté aux données qui évoluent. Pour la connaissance métier, le RAG gagne presque toujours.
Le contrôle d'accès est appliqué au moment de la récupération : chaque requête ne récupère que les documents que l'utilisateur a le droit de consulter. Un assistant RAG doit respecter la même confidentialité que vos outils documentaires.
Par l'ingestion continue : connexion à vos sources (GED, wikis, bases) avec synchronisation des modifications. Un RAG figé est un RAG qui ment avec assurance : la fraîcheur fait partie de l'architecture.
De quelques centaines à plusieurs millions de documents selon l'architecture : indexation vectorielle, recherche hybride et découpage adapté. Les volumes réels et les temps de réponse se valident en POC sur vos contenus.