IA générative & RAG souverain.
Un copilote interne qui répond sur vos propres documents, héberge vos données en Europe et cite ses sources. Nous concevons des solutions d'IA générative sur mesure — utiles, conformes et souveraines — pas des démonstrateurs qui dorment dans un notebook.
Comment déployer un copilote d'IA générative privé et conforme sur ses propres données ?
La façon la plus sûre de déployer l'IA générative en entreprise est l'architecture RAG (retrieval-augmented generation) : plutôt que d'envoyer ses données à un modèle public, on indexe ses propres documents dans une base vectorielle, et le modèle génère ses réponses à partir des extraits pertinents retrouvés — en citant ses sources. Pour rester souverain et conforme, le système est hébergé dans des datacenters européens, le modèle de langage est lui-même opéré en Europe (ou en open-weight auto-hébergé), et aucune donnée ne quitte l'Union. Résultat : un copilote qui répond avec le contexte de l'organisation, dont chaque réponse est traçable jusqu'au document d'origine, et qui satisfait le RGPD et l'AI Act. C'est l'approche qui transforme une preuve de concept en outil de production fiable.
RAG (retrieval-augmented generation) — Architecture d'IA générative qui enrichit les réponses d'un modèle de langage avec des informations retrouvées en temps réel dans une base documentaire de l'organisation. Elle réduit les hallucinations, permet de citer les sources et garde les données sous contrôle.
- Auto-hébergeable
- Vous gardez vos données
- Sources citées
- Chaque réponse traçable
- Étape par étape
- Du prototype à la production
- RGPD + AI Act
- Bonnes pratiques intégrées
Pourquoi RAG plutôt qu'un modèle public
Coller ses documents dans un chatbot public pose trois problèmes : la fuite de données, l'absence de traçabilité et les hallucinations. Le RAG les règle. Vos documents restent dans une base que vous contrôlez ; le modèle ne répond qu'à partir des extraits pertinents et cite ses sources ; et l'on peut auditer chaque réponse. C'est la différence entre un gadget et un outil sur lequel on peut s'appuyer pour décider.
Souverain par défaut
- Hébergement dans des datacenters européens (Belgique, France, Allemagne, Pays-Bas).
- Modèles opérés en Europe ou modèles open-weight auto-hébergés — pas de dépendance à une API hors UE.
- Cloisonnement strict : vos données ne servent jamais à entraîner un modèle tiers.
- Traçabilité complète : journalisation des requêtes, citations, et contrôle des accès.
Du prototype à la production
On commence par un prototype sur un cas concret, puis on industrialise progressivement : pipeline d'ingestion documentaire, base vectorielle, orchestration, garde-fous (filtrage, limitation, supervision) et suivi de la qualité des réponses. L'objectif est simple — passer d'une démo à un outil fiable sur lequel on peut s'appuyer au quotidien.
Ce que vous obtenez
- Cadrage des cas d'usage et étude de faisabilité chiffrée
- Pipeline d'ingestion et base vectorielle sur vos documents
- Copilote RAG avec citation des sources et garde-fous
- Hébergement européen souverain, cloisonnement des données
- Monitoring de la qualité (pertinence, hallucinations, latence)
- Documentation conforme RGPD et AI Act
Questions courantes
Réponses aux questions les plus fréquentes — délais, secteurs, conformité, hébergement, méthodologie.
Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?
Le RAG retrouve l'information dans vos documents au moment de la question — idéal quand la connaissance évolue et qu'il faut citer ses sources. Le fine-tuning ré-entraîne le modèle sur vos données — utile pour adapter le style ou des tâches spécifiques. Souvent on combine les deux ; nous choisissons selon votre besoin réel, pas selon la mode.
Mes données servent-elles à entraîner un modèle tiers ?
Jamais. Dans nos architectures, vos documents restent dans une base que vous contrôlez et ne sont pas transmis pour entraîner un modèle externe. C'est une condition de la souveraineté et de la conformité.
Le RAG élimine-t-il complètement les hallucinations ?
Il les réduit fortement en ancrant les réponses dans des sources réelles et en les citant, mais aucune approche ne les supprime à 100 %. C'est pourquoi nous ajoutons des garde-fous et une supervision, et nous mesurons le taux d'erreur en continu plutôt que de le supposer nul.
Prêt à valoriser
vos données ?
Échangeons sur vos enjeux de transformation. Un premier échange, sans engagement, pour cadrer votre besoin et voir comment avancer.