Expertise

IA Appliquée & Automatisation

Assistants RAG, agents IA, recherche intelligente et automatisation de workflows. IA grounded, traçable et auditable avec garde-fous.

-40% tickets support L1 en moyenne
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Ils nous ont fait confiance

Le constat

Réduire la charge support et standardiser la qualité via un assistant RAG et des agents orchestrés, avec garde-fous, observabilité et gouvernance. Améliorer la pertinence search et la conversion en combinant search "classique" et RAG.

  1. 01 Sources non à jour, redondantes ou contradictoires.
  2. 02 Absence de contrôle d'accès (risque de fuite d'informations internes).
  3. 03 "Hallucinations" si on ne force pas la traçabilité des sources.
  4. 04 Pas de métriques pour mesurer la qualité des réponses.
  5. 05 Requêtes "0 résultat" élevées sur le moteur de recherche.
  6. 06 Synonymes non gérés, intents ambigus.
  7. 07 Absence d'analytics search (pas de visibilité sur ce que cherchent les utilisateurs).
Architecture

Vue d'ensemble technique

IA support client - RAG & agents

Pipeline RAG avec détection d'intention, génération augmentée et actions automatisées

Sources de connaissances
Pipeline RAG
Actions automatisées
Sortie
Gouvernance
Question utilisateur
Détection d'intentionClassification NLU
Retrieval (RAG)Recherche vectorielle
FAQ
Documentation
Runbooks
Contexte + sourcesPrompt augmenté
Génération réponseLLM (GPT, Claude)
Décision d'actionAgent
Création ticketJira, Zendesk
Mise à jour CRMSalesforce, HubSpot
Escalade helpdesk
Validation / Garde-fousFiltrage, conformité
RéponseAvec citations
Contrôle d'accès
Évaluation qualité
Logs & audit
Source
Traitement
Stockage
Sortie
Couche

Notre méthodologie

Un accompagnement structuré, phase par phase

  1. 01

    Cadrage (cas d'usage + périmètre)

    Identifier les cas d'usage à forte valeur et choisir la bonne approche.

    • Analyse des top intents (support, search, workflows).
    • Décision RAG "réponse" vs Agent "action" par cas d'usage.
    • Définition des garde-fous et des limites du système.
    • Métriques cibles : taux de résolution, CSAT, hallucination rate.
  2. 02

    Knowledge engineering

    Construire une base de connaissances fiable et maintenue.

    • Sélection et audit des sources (docs, FAQ, tickets, catalogue).
    • Normalisation des contenus et dédoublonnage.
    • Versioning des sources et pipeline de mise à jour.
  3. 03

    Pipeline d'ingestion

    Transformer les sources en vecteurs exploitables par le LLM.

    • Chunking intelligent (taille, chevauchement, métadonnées).
    • Embeddings et indexation vectorielle.
    • Enrichissement des métadonnées et contrôle d'accès par document.
  4. 04

    Orchestration (répondre + agir)

    Construire le pipeline de bout en bout : comprendre, chercher, répondre, agir.

    • Comprendre la requête → rechercher dans l'index → générer la réponse.
    • Proposer une action (escalade, création ticket, modification commande) → validation.
    • Garde-fous : filtrage des réponses, citations obligatoires, fallback humain.
    • Gestion multi-tours et contexte conversationnel.
  5. 05

    Observabilité & qualité

    Mesurer, évaluer et améliorer en continu.

    • Dataset d'évaluation versionné (golden set).
    • Taux de résolution, CSAT, hallucination rate.
    • A/B testing des prompts et des configurations retrieval.
    • Boucle de feedback utilisateur → amélioration du knowledge base.

Timeline

Plan d'exécution type

  1. Sem. 1-2

    Cadrage cas d'usage, audit sources, choix architecture RAG/Agent.

  2. Sem. 3-4

    Knowledge engineering, pipeline d'ingestion, index vectoriel.

  3. Sem. 5-8

    Orchestration, garde-fous, intégration SI, tests qualité.

  4. Sem. 9-12

    Déploiement progressif, A/B testing, observabilité, amélioration continue.

Livrables

Ce que nous livrons

  • Cartographie des cas d'usage + matrice priorité/complexité.
  • Pipeline d'ingestion (sources → chunks → embeddings → index).
  • Assistant RAG déployé avec garde-fous et citations.
  • Agent(s) orchestré(s) pour les actions métier.
  • Dashboard observabilité (taux de résolution, CSAT, hallucination rate).
  • Dataset d'évaluation versionné (golden set).
  • Documentation technique et guide d'exploitation.

Indicateurs de succès

Résultats mesurables

  • Taux de résolution automatique (sans escalade humaine).
  • Baisse des requêtes "0 résultat".
  • CSAT stable ou en hausse.
  • Hallucination rate < seuil défini.
  • Réduction du volume de tickets support L1.

Stack technique

Technologies utilisées

Cas concrets

Missions réalisées

Exemples concrets d'interventions sur ce domaine d'expertise.

Transverse 27

Assistant interne RAG (docs + runbooks + tickets)

Connaissance dispersée dans les docs, runbooks et tickets

  • -60% de temps d'onboarding
  • +70% de résolution autonome
  • 100% de réponses avec citations

IA · RAG · Knowledge base · Onboarding

E-commerce 28

Assistant e-commerce : conseil produit + FAQ + policies

Catalogue riche avec support saturé

  • +40% de self-service
  • -35% de tickets support
  • +15% de conversion assistée

IA · RAG · E-commerce · Support client

Support multi-canaux 29

Agent IA : tri/qualification tickets + génération de réponses

Support multi-canaux avec volume de tickets élevé

  • -50% de temps de traitement
  • +80% de tickets auto-qualifiés
  • 100% de traçabilité des actions IA

IA · Agent · Support · Automatisation

Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses

01 RAG ou fine-tuning ?
Le RAG est préférable dans la majorité des cas métier : il permet de garder les sources à jour sans ré-entraîner un modèle. Le fine-tuning est réservé aux cas où le ton, le format ou le raisonnement spécifique doivent être appris.
02 Comment éviter les hallucinations ?
En forçant la traçabilité : chaque réponse doit citer ses sources. On ajoute des garde-fous (filtrage, scoring de confiance) et un fallback humain quand le score est trop bas.
03 Peut-on commencer petit ?
Oui. On recommande de démarrer sur un périmètre restreint (ex. : FAQ produit ou top 20 intents support), de mesurer, puis d'élargir progressivement.
04 Quels sont les risques de sécurité ?
Fuite d'informations internes si le contrôle d'accès par document n'est pas en place. Injection de prompt si les entrées utilisateur ne sont pas filtrées. Ces risques sont adressés dès la phase de cadrage.

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