01
Quelles sources font suffisamment autorité pour être récupérées ?
Identifier les référentiels approuvés, documents, données structurées et responsabilités avant le démarrage de l’indexation.
IA, automatisation et optimisation
Génération augmentée par récupération (RAG)
Ancrer les réponses des modèles de langage dans les informations que votre organisation gouverne réellement et est autorisée à exposer.
Le RAG relie un modèle de langage aux connaissances de l’entreprise afin que les réponses puissent s’appuyer sur des documents, données ou enregistrements approuvés plutôt que sur le seul modèle. La difficulté ne réside généralement pas dans la recherche vectorielle, mais dans la détermination des contenus faisant autorité, des droits de récupération, du maintien de leur actualité et de l’évaluation de la qualité des réponses.
Nous concevons le RAG comme un sujet de gouvernance de l’information et d’application, en combinant préparation des sources, métadonnées, récupération, contrôle des accès, évaluation, monitoring et expérience utilisateur.
La perspective NoèmeXRendre d’abord le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat recherché.
Priorités connexes des dirigeants
Les priorités IA dépendent de la responsabilité de la décision, du risque et du résultat opérationnel.
Utilisez ces parcours pour relier les travaux d’IA, d’automatisation et d’optimisation aux dirigeants responsables de la gouvernance, des fondations et de la performance de l’entreprise.
Priorité de dirigeant
CAIO : portefeuille IA, gouvernance et valeur
→Priorité de dirigeantCIO : architecture, intégration et opérationnalisation
→Priorité de dirigeantCDO : préparation des données, gouvernance et données d’entrée des modèles
→Priorité de dirigeantCOO : automatisation, prévision et résultats opérationnels
→Questions que nous traitons
Les décisions qui structurent les travaux RAG
Nous commençons par le processus métier, la décision, l’information et les contrôles opérationnels autour du cas d’usage avant de sélectionner les modèles, plateformes ou technologies d’automatisation.
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Comment les droits d’accès doivent-ils se propager jusqu’à la récupération ?
Préserver les périmètres liés à l’utilisateur, au rôle, à la géographie et à la classification des données afin que l’assistant ne puisse pas récupérer de contenu auquel l’utilisateur ne devrait pas accéder.
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Qu’est-ce qui rend une réponse issue de la récupération acceptable ?
Définir, selon le cas d’usage, les critères de citation, d’ancrage, de complétude, d’actualité et d’abstention.
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Comment maintenir la base de connaissances à jour ?
Concevoir les processus d’ingestion, suppression, versionnement, métadonnées et réindexation nécessaires à l’exploitation continue.
Ce que nous livrons
Une capacité conçue pour la production, pas une expérimentation isolée
Le périmètre exact dépend de l’organisation et du cas d’usage, mais les travaux produisent généralement une combinaison de ces livrables.
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Évaluation des sources de connaissances
Inventaire et analyse de l’autorité, de la qualité, des accès et de l’actualité des sources d’information d’entreprise candidates.
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Architecture de récupération
Segmentation, embeddings, recherche, classement, filtres de métadonnées et assemblage du contexte adaptés aux contenus.
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Conception des accès tenant compte des autorisations
Contrôles d’identité et d’autorisation appliqués jusqu’à la récupération et à la génération des réponses.
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Conception de l’ancrage et des citations
Modèles de réponse préservant la traçabilité des sources et permettant aux utilisateurs d’évaluer la réponse.
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Suite d’évaluation RAG
Questions représentatives, métriques de récupération, notation des réponses ancrées et analyse des défaillances.
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Modèle opérationnel des connaissances
Pratiques d’ingestion, de réindexation, de monitoring, de responsabilité des sources et de gestion du cycle de vie pour un usage en production.
Contexte d’entreprise pertinent
Éléments probants et contexte opérationnel issus de travaux de transformation d’entreprise
Le portefeuille ne documente pas de mission RAG en production. L’étude de cas suivante sur la gouvernance mondiale des données illustre les conditions d’information, de métadonnées, d’accès et de certification dont dépendrait un système RAG d’entreprise robuste.
Systèmes IT dans un environnement gouverné4 000+70 pays · Gouvernance des données d’entreprise
Établir une information gouvernée avant d’ajouter des couches de récupération par l’IA
Le client exploitait des milliers de systèmes aux structures incohérentes, avec des modèles de données dispersés, une documentation manuelle et des contrôles d’accès fragmentés. NoèmeX a centralisé la création des modèles de données, les mappings, la certification et la gouvernance des accès. Ce cas apporte un contexte utile pour le RAG, car une récupération fiable dépend de l’autorité des sources, des métadonnées, des autorisations et des contrôles de cycle de vie ; il n’est pas présenté comme une mise en œuvre RAG livrée.
Lire l’étude de cas associéeServices associés
Poursuivre vers la capacité adjacente.
L’IA, l’automatisation et l’optimisation croisent souvent les données, l’analytique, les processus et la gouvernance. Ces pages maintiennent chaque capacité sur son objectif propre tout en rendant ces relations explicites.
Nos modes d’intervention
Utilisez le mode d’intervention adapté au problème.
Les travaux peuvent commencer par un conseil ciblé puis se poursuivre par la mise en œuvre, un support intégré, des opérations managées ou l’exploitation et la maintenance selon la maturité et la criticité de la capacité.
Conseil
Évaluer la préparation des sources, les périmètres de sécurité, les modèles de récupération et les exigences d’évaluation.
En savoir plus →Réalisation de projet
Construire le pipeline de récupération, les autorisations, l’expérience applicative et le dispositif d’évaluation.
En savoir plus →Services managés
Exploiter l’ingestion, l’indexation, l’évaluation et les évolutions de modèles à mesure que les connaissances de l’entreprise évoluent.
En savoir plus →Vos interlocuteurs
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, exécution des commandes et opérations à haut débit.
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Génération augmentée par récupération (RAG)
Commencez par le problème métier, le workflow et la décision à améliorer.
Partagez les sources de connaissances, groupes d’utilisateurs, modèle d’accès, exigences relatives aux réponses et stack IA existante. Nos équipes peuvent évaluer si le RAG est pertinent et comment le construire autour d’informations gouvernées plutôt qu’autour d’une démonstration.