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 se faire en toute sécurité, sans fuite de données vers des parties externes – même si vous utilisez de grands modèles linguistiques d’OpenAI ou de Google.

• La réponse correspond toujours 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 d’un système de connaissances interne peut se faire avec différents produits, en fonction de vos préférences et de vos exigences en matière de confidentialité, de scalabilité et de facilité d’utilisation.

Frameworks de chatbot et de 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 la personnalisation
• 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
  • Azure OpenAI Service

• Modèles propres (sur site ou cloud privé)

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

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

Ajouter facilement des documents

La plupart des systèmes de connaissances modernes offrent une fonction simple de téléchargement ou de synchronisation.
Voici comment cela fonctionne, par exemple :

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 interrogeable pour le chatbot
3. Mise à jour en direct : Vous ajoutez un nouveau fichier ? Il est généralement pris en compte 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 des modèles propres ou de grands modèles cloud :

• Vous décidez vous-même de ce qui sort et de ce qui ne sort pas
• L’intégration avec l’authentification unique (Single Sign-On) et la gestion des accès est possible en standard
• Pistes d’audit : qui a consulté quoi ?

Pour les informations sensibles, il est recommandé 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 pouvez facilement créer un système de connaissances interne et 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 faire !

1. Ajout et catégorisation du contenu

Téléchargement de documents

• Connectez-vous à OpenWebUI via votre navigateur.
• Accédez à la section Documents ou Base de connaissances.
• Cliquez sur Télécharger et sélectionnez vos fichiers (PDF, Word, texte, etc.).
• Astuce : Lors du téléchargement, ajoutez une catégorie ou une étiquette, telle que « RH », « Technique », « Ventes », « Politique », etc.

Avantage : En catégorisant, le bon chatbot (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 avantages sociaux.
• Support Informatique : Aide pour les mots de passe, les applications, le matériel.
• Bot Politique : Réponses sur la politique de l’entreprise et la conformité.
• Coach Commercial : Informations sur les produits, les prix et les devis.

Commencez tout de suite ou préférez-vous de l’aide ?

Vous voulez rapidement réaliser une preuve de concept ? Avec OpenWebUI et LlamaIndex, par exemple, vous avez souvent une démo en ligne en un après-midi !
Vous souhaitez une mise en place professionnelle, une intégration avec votre informatique existante, ou que cela soit vraiment sécurisé ?
NetCare vous aide à chaque étape : de l’aide au choix à l’implémentation, l’intégration et la formation.

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