Assistant documentaire et RAG sur données métier
Un système qui répond à partir de votre référentiel interne, cite ses sources et se tait quand il ne sait pas. Pile open source auto-hébergeable quand la donnée ne peut pas sortir.
Services
Trois façons d’intervenir selon l’avancement du projet : un référentiel documentaire à rendre interrogeable, un processus à outiller avec un agent, ou un cas d’usage à qualifier avant d’y engager une équipe.
Par où commencer
Agents outillés connectés au SI
Des agents LLM qui lisent et écrivent dans vos applications existantes par leurs API, avec MCP comme couche d’interopérabilité, journalisation et validation humaine sur les actions sensibles.
Cadrage et évaluation d’un cas d’usage
Avant d’industrialiser : faisabilité sur vos données, jeu d’évaluation, architecture cible dans votre SI, conformité RGPD et AI Act, estimation des coûts d’exécution.
Un cas d’usage à cadrer, une mission à pourvoir ?
Décrivez le besoin en quelques lignes. Je vous réponds sous 48 heures ouvrées avec un premier avis honnête : ce qui est faisable, ce qui ne l’est pas, et ce que ça implique.