Donnez à l'IA l'accès à votre entreprise.
Création de RAG & de MCP sur-mesure.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
L'IA qui répond à partir de vos documents.
Un système RAG permet à un modèle de langage d'interroger vos propres sources de connaissance avant de répondre. Il ne devine pas. Il cherche dans vos données, extrait les passages pertinents, et formule une réponse sourcée.
Ce qu'un RAG permet
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Répond aux questions clients ou techniciens à partir de vos documentations produit. Zéro hallucination, chaque réponse est sourcée.
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Vos commerciaux interrogent l'offre, les tarifs, les argumentaires. La bonne réponse en 5 secondes plutôt qu'un appel au product manager.
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Vos équipes posent une question sur une règle interne ou réglementaire. Le système répond et cite le document source.
Pourquoi un RAG ?
Ce qu'est un RAG
Un système RAG fonctionne en deux temps. D'abord, vos documents sont découpés et stockés dans une base vectorielle. Ensuite, quand un utilisateur pose une question, le système identifie les passages les plus pertinents dans cette base et les transmet au modèle de langage avec la question. Le modèle répond à partir de ces extraits, pas à partir de ses connaissances générales.
Le résultat : une réponse ancrée dans vos données réelles, sourcée, vérifiable. Si l'information n'est pas dans vos documents, le système le dit. Il ne devine pas.
Pourquoi pas simplement coller vos documents dans le prompt ?
C'est la première chose que les équipes essaient. On prend un PDF, on le colle dans ChatGPT, on pose une question. Ca marche sur un document de 10 pages. Ca ne marche plus sur 500 documents, 3 ans d'historique ou une base de procédures internes.
Les modèles de langage ont une fenêtre de contexte limitée. Au-delà d'un certain volume, la qualité des réponses chute, les informations se noient les unes dans les autres, et le coût par requête explose.
Un RAG ne transmet au modèle que ce qui est pertinent pour la question posée. 3 à 5 extraits ciblés plutôt que 200 pages en vrac. La réponse est meilleure, plus rapide, et beaucoup moins chère à produire.
Pourquoi pas un connecteur OneDrive ou SharePoint ?
Les connecteurs natifs comme OneDrive, SharePoint ou Notion font de la recherche par mots-clés. Ils trouvent le fichier qui contient le mot. Ils ne comprennent pas la question.
Un RAG fait de la recherche sémantique. Il comprend que "procédure en cas de retour client défectueux" et "que faire si un produit est renvoyé ?" posent la même question, même si les mots sont différents. Il remonte le bon passage dans le bon document, pas juste le fichier qui contient un mot-clé.
En quelques motsVos données, vos procédures, vos outils métier. On les connecte à l'intelligence artificielle. Vos équipes obtiennent des réponses précises, en quelques secondes, sans chercher dans des dossiers ou appeler le bon interlocuteur.
MCP - Model Context Protocol
L'IA qui agit dans vos systèmes
Le MCP est un protocole ouvert, développé par Anthropic, qui standardise la façon dont les agents IA interagissent avec des outils externes. Un serveur MCP expose vos outils, vos bases de données, vos APIs internes à un agent IA de façon sécurisée et contrôlée.
En clair : l'IA ne se contente plus de répondre. Elle peut consulter, créer, modifier, déclencher des actions dans vos systèmes, avec les droits que vous définissez.
Ce qu'un serveur MCP permet
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Répond aux questions clients ou techniciens à partir de vos documentations produit. Zéro hallucination, chaque réponse est sourcée.
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Vos commerciaux interrogent l'offre, les tarifs, les argumentaires. La bonne réponse en 5 secondes plutôt qu'un appel au product manager.
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Vos équipes posent une question sur une règle interne ou réglementaire. Le système répond et cite le document source.
Un MCP en quelques mots
Ce qu'est un serveur MCP
Imaginez un assistant qui ne se contente pas de vous conseiller, mais qui peut aussi ouvrir votre CRM, créer une fiche client, mettre à jour un devis, déclencher une commande ou envoyer une notification, avec les droits que vous lui avez accordés, rien de plus.
C'est ce que fait un serveur MCP. C'est un composant technique qui expose vos outils internes à un agent IA de façon sécurisée et contrôlée. L'IA ne se connecte pas directement à vos systèmes. Elle passe par ce serveur, qui filtre, sécurise et trace chaque action.
Vous gardez la main. L'IA fait le travail.
Ce que vos concurrents font encore à la main
Rapprocher une commande d'un bon de livraison et d'une facture. Mettre à jour un statut dans trois outils différents après un appel client. Créer un rapport hebdomadaire en agrégeant des données de cinq sources. Relancer un prospect au bon moment avec le bon contexte.
Ce sont des tâches que vos équipes font aujourd'hui. Elles prennent du temps, elles génèrent des erreurs, et elles n'apportent aucune valeur ajoutée à ceux qui les exécutent.
Un agent IA connecté via MCP à vos systèmes peut les prendre en charge.
On-premise ou cloud : vous choisissez où vivent vos données
C'est la question que posent tous les dirigeants dès qu'on parle d'IA connectée aux systèmes internes. Où vont les données ? Qui y a accès ? Que se passe-t-il en cas de fuite ?
Un serveur MCP peut être hébergé dans votre propre infrastructure. Vos données ne quittent pas vos serveurs. L'IA travaille sur place, avec les mêmes règles de sécurité que le reste de votre système d'information.
Pour les organisations sans contrainte forte sur ce point, un déploiement cloud est plus rapide et tout aussi fiable. Dans les deux cas, on vous remet la documentation complète. Votre équipe technique peut maintenir et faire évoluer le système sans repasser par nous.
+62
organisations accompagnées.
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de recommandations sur nos prestations.
+1700
collaborateurs formées.
Ce que nos clients nous demandent avant lancer un projet
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Pas obligatoirement. On peut déployer les deux solutions, RAG et MCP, entièrement on-premise, c'est-à-dire hébergées sur vos propres serveurs. Vos données ne transitent jamais par des serveurs externes. Si vous n'avez pas cette contrainte, un déploiement cloud est possible et plus rapide à mettre en place.
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Entre 3 et 6 semaines pour un premier système opérationnel, selon le volume de documents à indexer et la complexité de l'interface utilisateur souhaitée. On livre des versions testables rapidement, on n'attend pas la fin du projet pour vous montrer quelque chose.
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Non pour démarrer. Oui pour la suite si vous voulez maintenir et faire évoluer le système sans dépendre de nous. C'est d'ailleurs notre objectif : vous livrer un système documenté que vos équipes peuvent prendre en main. Si vous n'avez pas cette ressource aujourd'hui, on peut former quelqu'un pendant le projet.
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PDF, Word, Excel, présentations, pages web, emails, bases de données, tickets support, fiches produit. Tout document contenant de l'information structurée ou non structurée peut être indexé. On adapte la stratégie d'indexation selon le type de contenu pour maximiser la pertinence des réponses.
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Un chatbot classique suit un arbre de décision. Il répond aux questions qu'on a anticipées, rien d'autre. Un RAG comprend des questions ouvertes, cherche dans vos documents en temps réel, et formule une réponse adaptée. Il cite ses sources. Si l'information n'est pas dans vos données, il le dit au lieu d'inventer.
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Avec la quasi-totalité des outils qui disposent d'une API : ERP, CRM, bases de données, outils de gestion de projet, messageries, plateformes e-commerce, outils RH. Si votre outil peut être interrogé ou piloté via une API, on peut construire un serveur MCP dessus.
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C'est la question que tout dirigeant doit poser. Un serveur MCP fonctionne avec des droits strictement définis. L'agent IA ne peut faire que ce qu'on l'autorise à faire, rien de plus. On peut aussi configurer des niveaux de validation humaine sur les actions sensibles. L'IA propose, un collaborateur valide avant exécution.
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Copilot est un outil généraliste connecté à vos fichiers. Il cherche par mots-clés, il ne comprend pas le sens de vos questions et il ne peut pas agir dans vos outils métier hors écosystème Microsoft. Un RAG sur mesure est entraîné sur vos données structurées, avec une logique de recherche sémantique. Un serveur MCP connecte l'IA à l'ensemble de vos outils, pas seulement à Teams et SharePoint.