Un système de connaissances interne avec IA

Souhaitez-vous que vos collègues obtiennent rapidement des réponses à leurs questions sur les produits, les politiques, l’informatique, les processus ou les clients ? Un système de connaissances interne avec son propre chatbot est alors idéal. Grâce à la Génération Augmentée par Récupération (RAG), un tel système est plus intelligent que jamais : les employés posent des questions en langage naturel et le chatbot recherche directement dans votre propre documentation. Cela peut être fait en toute sécurité, sans fuite de données vers des tiers, même si vous utilisez de grands modèles linguistiques d’OpenAI ou de Google.

Qu’est-ce que la RAG et pourquoi fonctionne-t-elle si bien ?

La RAG signifie qu’un chatbot IA recherche d’abord dans votre propre source de connaissances (documents, wikis, manuels, politiques) avant de générer une réponse. Par conséquent :

• La réponse est toujours conforme à la réalité interne

• Aucune invention n’est donnée (comme c’est parfois le cas avec les LLM purs)

• Les données confidentielles ne sont jamais partagées avec le monde extérieur

Quels outils pouvez-vous utiliser ?

La mise en place de votre propre système de connaissances peut se faire avec différents produits, en fonction de vos préférences et de vos exigences en matière de confidentialité, d’évolutivité et de facilité d’utilisation.

Frameworks de chatbot et RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Open source, largement applicable

• Haystack (haystack.deepset.ai) – Fort en recherche d’entreprise

• LangChain (langchain.com) – Puissant pour les intégrations et les personnalisations

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interface web simple et moderne pour le chat et la gestion

Bases de données vectorielles (pour le stockage de documents et la recherche rapide)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Modèles d’IA

• Grands modèles dans le cloud

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Service Azure OpenAI

• Modèles propriétaires (sur site ou cloud privé)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, via Ollama ou LocalAI

Important :
De nombreux outils, dont OpenWebUI et LlamaIndex, peuvent connecter des modèles locaux (sur site) et cloud. Vos documents et requêtes de recherche ne quittent jamais votre propre infrastructure, sauf si vous le souhaitez !

Comment ajouter facilement des documents

La plupart des systèmes de connaissances modernes offrent une fonction simple de téléchargement ou de synchronisation.
Cela fonctionne par exemple comme suit :

1. Téléchargez vos documents (PDF, Word, txt, e-mails, pages wiki) via l’interface web (comme OpenWebUI)

2. Traitement automatique : L’outil indexe votre document et le rend immédiatement consultable par le chatbot

3. Mise à jour en direct : Ajoutez-vous un nouveau fichier ? Il est généralement inclus dans les réponses en quelques secondes ou minutes

Pour les utilisateurs avancés :
Des connexions automatiques avec SharePoint, Google Drive, Dropbox ou un serveur de fichiers sont tout à fait possibles avec LlamaIndex ou Haystack.

Les données restent sécurisées et internes

Que vous choisissiez vos propres modèles ou de grands modèles cloud :

• Vous décidez vous-même de ce qui sort et de ce qui ne sort pas

• L’intégration avec le Single Sign-On et la gestion des accès est standard

• Pistes d’audit : qui a consulté quoi ?

Pour les informations sensibles, il est conseillé d’utiliser des modèles d’IA sur site ou dans un cloud privé. Mais même si vous utilisez GPT-4 ou Gemini, vous pouvez configurer vos documents pour qu’ils ne soient jamais utilisés comme données d’entraînement ou stockés de manière permanente par le fournisseur.

Exemple de configuration moderne

Avec OpenWebUI, vous construisez facilement un système de connaissances interne sécurisé où les employés peuvent poser des questions à des chatbots spécialisés. Vous pouvez télécharger des documents, les organiser par catégorie et laisser différents chatbots agir en tant qu’experts dans leur domaine. Voici comment !

1. Ajouter et catégoriser du contenu

Téléchargement de documents

• Connectez-vous à OpenWebUI via votre navigateur.

• Allez dans la section Documents ou Base de connaissances.

• Cliquez sur Télécharger et sélectionnez vos fichiers (PDF, Word, texte, etc.).

• Conseil : Lors du téléchargement, ajoutez une catégorie ou une étiquette, telle que “RH”, “Technique”, “Ventes”, “Politique”, etc.

Avantage : En catégorisant, le chatbot approprié (expert) peut se concentrer sur les sources pertinentes et vous obtenez toujours une réponse appropriée.

2. Chatbots avec leurs propres spécialités (rôles)

OpenWebUI permet de créer plusieurs chatbots, chacun avec sa propre spécialité ou son propre rôle. Exemples :

• Bot RH : Questions sur les congés, les contrats, les conditions de travail.

• Support IT : Aide pour les mots de passe, les applications, le matériel.

• Bot Politique : Réponses sur la politique de l’entreprise et la conformité.

• Coach Ventes : Informations sur les produits, les prix et les devis.

Commencer tout de suite ou préférer de l’aide ?

Vous souhaitez réaliser rapidement une preuve de concept ? Avec par exemple OpenWebUI et LlamaIndex, vous avez souvent une démo en ligne en un après-midi !
Vous souhaitez une configuration professionnelle, une intégration à votre système informatique existant, ou une sécurité renforcée ?
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