Recherche documentaire assistée
Retrouver des passages pertinents dans un corpus autorisé et citer la source utilisée pour faciliter la vérification.
IA appliquée à une tâche précise
Des agents IA utiles, cadrés par vos données et vos règles
Un agent IA est utile lorsqu’il aide à lire, retrouver, classer ou préparer une information difficile à traiter avec des règles fixes. Il ne doit ni inventer une certitude, ni agir sans limite sur vos outils.
Échanger sur votre situationLe point de départ
Des difficultés concrètes, pas un prétexte pour ajouter un outil
- Les équipes cherchent longtemps une information dispersée dans des documents ou procédures.
- Des emails ou demandes doivent être triés et préparés avant traitement humain.
- La lecture de documents variés mobilise du temps avant même de pouvoir décider.
- Les usages individuels d’IA se développent sans cadre commun pour les données sensibles.
Ce que nous pouvons mettre en place
Préparation de réponses
Proposer un brouillon à partir du contexte disponible, sans envoyer automatiquement une réponse sensible.
Qualification et extraction
Classer une demande, identifier des champs dans un document ou signaler les informations manquantes.
Assistant relié au métier
Combiner IA, règles classiques et outils existants pour traiter un cas d’usage complet avec des garde-fous.
Exemples d’usage
Des applications reliées à votre quotidien
- Chercher une procédure interne et afficher les extraits qui justifient la réponse proposée.
- Préparer une réponse à une demande client puis la soumettre à un collaborateur.
- Extraire les éléments d’un document entrant et les présenter pour validation avant saisie.
- Résumer un dossier ou une série d’échanges sans remplacer la décision du responsable.
Une mise en œuvre maîtrisée
- 1
Choisir une tâche vérifiable
Le premier usage doit avoir des entrées, une sortie attendue et une personne capable de juger sa qualité.
- 2
Encadrer les données et les règles
Les sources autorisées, informations sensibles, consignes et cas de refus sont définis explicitement.
- 3
Tester sur des cas réels
Les réponses sont évaluées sur des exemples représentatifs, y compris les ambiguïtés et échecs attendus.
- 4
Garder une supervision humaine
Les décisions sensibles, envois et modifications restent validés ou contrôlés selon le niveau de risque.
Questions fréquentes
Un agent IA peut-il se tromper ?
Oui. C’est pourquoi le périmètre, les sources, les tests et la validation humaine sont essentiels. Un usage à risque ne doit pas reposer sur une réponse non vérifiée.
Nos données doivent-elles être envoyées à un service public ?
Pas automatiquement. Le choix du fournisseur, de l’hébergement et des données transmises dépend de leur sensibilité et des engagements disponibles. Rien de confidentiel ne doit être envoyé sans accord.
Quelle différence avec une automatisation classique ?
Une automatisation classique applique des règles déterministes. L’IA aide surtout pour le langage, les documents et les cas moins structurés. Les deux approches peuvent être combinées.
À explorer aussi
Parlons de votre besoin métier
Un premier échange permet de comprendre votre situation et de choisir la prochaine étape utile, sans vous imposer une solution.