Un système de connaissances interne basé sur l'IA

Souhaitez-vous que vos collaborateurs obtiennent rapidement des réponses à leurs questions sur les produits, les politiques, l’informatique, les processus ou les clients ? Un système de gestion des connaissances interne doté de 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 leurs questions en langage naturel et le chatbot effectue une recherche directe dans votre documentation interne. 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 est-elle si efficace ?

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

• Toujours aligner la réponse avec la réalité interne

• Éviter les fabulations (comme cela peut parfois arriver avec les LLM purs)

• Ne jamais partager de données confidentielles avec le monde extérieur

Quels outils pouvez-vous utiliser ?

La mise en place de votre propre système de gestion des 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 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 propriétaires (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 cloud. Vos documents et requêtes ne quittent jamais votre propre infrastructure, sauf si vous le souhaitez !

Comment ajouter facilement des documents

La plupart des systèmes de gestion des 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 consultable par le chatbot

3. Mise à jour en direct : Si 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 optiez pour des modèles propriétaires ou de grands modèles cloud :

• Vous décidez ce qui est partagé et ce qui ne l’est pas

• L’intégration avec le Single Sign-On 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 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 gestion des 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 respectif. Voici comment faire !

1. Ajouter et catégoriser 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.).

• 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 adaptée.

2. Chatbots avec des spécialisations (rôles) propres

OpenWebUI permet de créer plusieurs chatbots, chacun avec sa propre spécialisation ou 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 Commercial : Informations sur les produits, les prix et les devis.

Commencer directement ou préférer de l’aide ?

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

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