Robot d’intelligence artificielle

Un système de connaissances interne propulsé par l’IA

Vous souhaitez que vos collègues obtiennent rapidement des réponses à leurs questions sur les produits, les politiques, l’informatique, les processus ou les clients ? Dans ce cas, un système de connaissances interne doté de son propre chatbot est idéal. Grâce à la génération augmentée par récupération (RAG) ce système est plus intelligent que jamais : les collaborateurs posent leurs questions en langage courant et le chatbot effectue immédiatement des recherches dans votre propre documentation. Le tout peut être entièrement sécurisé, sans fuite de données vers des parties externes, même si vous utilisez de grands modèles de langage d’OpenAI ou de Google.

  • La réponse correspond-elle toujours à la réalité interne
  • Aucune information inventée n’est fournie (comme c’est parfois le cas avec les LLM purs)
  • Les données confidentielles ne sont-elles jamais partagées avec l’extérieur

Quels outils pouvez-vous utiliser ?

La mise en place d’un système de connaissances propre peut s’effectuer avec différents produits, selon vos préférences et vos exigences en matière de confidentialité, d’évolutivité et de facilité d’utilisation.

Chatbots et frameworks RAG

  • LlamaIndex (llamaindex.ai) – Open source, largement applicable
  • Haystack (haystack.deepset.ai) – Spécialisé dans la recherche d’entreprise
  • LangChain (langchain.com) – Puissant pour les intégrations et les développements sur mesure
  • OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interface web simple et moderne pour le chat et l’administration

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

Modèles d’IA

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

Voici comment ajouter facilement des documents

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

  1. Téléversez vos documents (PDF, Word, fichiers texte, e-mails, pages wiki) via l’interface web (telle qu’OpenWebUI)
  2. Traitement automatique: L’outil indexe votre document et le rend immédiatement consultable par le chatbot
  3. Mise à jour en temps réel: 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 en interne

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

  • Vous décidez vous-même de ce qui peut ou non être diffusé
  • Intégration avec l’authentification unique et la gestion des accès est possible par défaut
  • Pistes d’audit: qui a consulté quoi ?

Pour les informations sensibles, il est recommandé d’utiliser des modèles d’IA sur site ou au sein d’un cloud privé. Mais même si vous utilisez GPT-4 ou Gemini, vous pouvez configurer le système afin que vos documents ne soient jamais utilisés comme données d’entraînement ni stockés de manière permanente par le fournisseur.

Exemple de structure moderne

Avec OpenWebUI vous pouvez facilement créer un système de connaissances interne et sécurisé, dans lequel les collaborateurs peuvent poser des questions à des chatbots spécialisés. Vous pouvez téléverser des documents, les organiser par catégorie et faire intervenir différents chatbots en tant qu’experts dans leur domaine respectif. Découvrez ici comment faire !

1. Ajouter et catégoriser le contenu

Téléversement de documents

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

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

AIR par l’intermédiaire d’Open WebUI

2. Chatbots dotés de compétences spécifiques (rôles)

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

  • Bot RH: Questions sur les congés, les contrats et les conditions de travail.
  • Support informatique: Aide concernant les mots de passe, les applications et le matériel.
  • BotPolitiques: Réponses sur les politiques de l’entreprise et la conformité.
  • CoachCommercial: Informations sur les produits, les prix et les devis.

Envie de vous lancer directement ou de bénéficier d’un accompagnement ?

Vous souhaitez lancer rapidement une preuve de concept ? Avec, par exemple, OpenWebUI et LlamaIndex, vous pouvez souvent mettre une démo en ligne en une après-midi !
Vous souhaitez une configuration professionnelle, une connexion à votre système informatique existant ou une sécurité vraiment optimale ?
NetCare vous accompagne à chaque étape : du choix de la solution à l’implémentation, l’intégration et la formation.

Prenez contact avec nous pour un entretien de conseil ou une démonstration sans engagement.

NetCare – Votre guide en matière d’IA, de connaissances et de sécurité numérique

Gerard

Gerard est consultant et manager spécialisé en IA. Fort d’une grande expérience au sein de grandes organisations, il sait démêler rapidement une problématique et avancer vers une solution. Associée à sa formation en économie, cette expertise lui permet de prendre des décisions pertinentes sur le plan commercial.