Use case 27 IA & RAG Transverse

Assistant interne RAG (docs + runbooks + tickets)

IARAGKnowledge baseOnboarding
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Ils nous ont fait confiance

Contexte

  • 01 Connaissance dispersée dans les docs, runbooks et tickets
  • 02 Onboarding lent et résolution autonome difficile

Problématique

  • 01 Onboarding lent faute de base de connaissance unifiée
  • 02 Résolution autonome insuffisante, dépendance aux experts

Notre intervention

Ce que nous avons mis en place

  1. 01 Ingestion des sources (docs, runbooks, tickets)
  2. 02 Mise en place du RBAC sur les sources et réponses
  3. 03 Réponses avec citations et traçabilité
  4. 04 Jeu de tests d'évaluation de la qualité

Résultats

Ce qui a changé concrètement

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

Stack technique

LLM Vector DB Python/Node

Livrables

  • Assistant RAG + Pipeline ingestion + Dataset évaluation

Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses

01 Peut-on limiter l'accès aux sources ?
Oui, RBAC natif sur les sources et les réponses.

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