RAG · Chatbot d'entreprise · Données privées · Strasbourg
RAG & chatbot d'entreprise : interrogez vos documents sans livrer vos données
Le problème : la connaissance de l'entreprise est introuvable
Vos procédures, vos contrats, vos fiches produits, vos comptes-rendus existent — mais ils sont éparpillés dans SharePoint, des dossiers réseau, des PDF et des boîtes mail. Quand un collaborateur cherche une information, il perd 30 à 60 minutes par jour, ou il demande à un collègue, ou il devine. La connaissance existe, elle n'est juste pas accessible.
Un assistant RAGrésout ça : vos équipes posent une question en langage naturel (« quelle est la procédure de retour produit pour un client B2B ? »), et l'assistant répond à partir de vos documents, en citant ses sources. Pas une réponse inventée : une réponse traçable.
Pourquoi le RAG plutôt qu'un chatbot classique
Un LLM seul répond depuis sa mémoire d'entraînement : il ne connaît pas votre entreprise, et il hallucinequand il ne sait pas. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) corrige ça en deux temps :
Résultat : un assistant qui connaît votre documentation, qui ne raconte pas n'importe quoi, et dont chaque réponse est vérifiable.
Ce que je construis concrètement
La stack RAG souveraine que j'utilise
Pour une PME, une base vectorielle dédiée type Pinecone est presque toujours inutile : Postgres + pgvector tient jusqu'à plusieurs centaines de milliers de documents. Je ne propose une bascule que si le volume la justifie vraiment.
Conformité RGPD : pensée dès le départ
Un chatbot qui envoie vos documents clients à un service américain viole probablement le RGPD (transfert hors UE, Cloud Act). Je conçois l'assistant RGPD-native : documents et vecteurs stockés en France, génération via un modèle souverain ou sous contrat DPA, et pour tout traitement de données personnelles, un DPA au sens de l'article 28 du RGPD est inclus au contrat.
Un POC est typiquement livré en 2 semaines. Le budget d'une mise en production complète dépend du périmètre, devisé sur mesure gratuitement sous 48 h après notre échange. Tester l'estimation via mon simulateur. Le code et l'architecture vous appartiennent à 100 %. Pas sûr du périmètre ? Le conseil & stratégie IA permet de cadrer le projet avant de démarrer.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un RAG, en termes simples ?
RAG signifie Retrieval-Augmented Generation : génération augmentée par la recherche. Concrètement, au lieu de demander à un LLM de répondre depuis sa mémoire (où il invente parfois), on lui fournit d'abord les extraits pertinents de VOS documents, puis on lui demande de répondre uniquement à partir de ça, avec citation des sources. Le résultat : un assistant qui connaît votre documentation interne et qui ne raconte pas n'importe quoi.
Combien coûte un chatbot RAG pour mon entreprise ?
Le budget d'un POC ou d'un projet complet dépend du périmètre ; je devise sur mesure, devis gratuit sous 48 h après notre échange. Voir ma page Tarifs pour les ordres de grandeur.
Mes documents confidentiels partent-ils dans le cloud US ?
Non. Vos documents et leurs représentations vectorielles sont stockés dans une base Postgres hébergée en France, sur infrastructure souveraine, à l'abri du Cloud Act américain. Pour la génération de réponses, je privilégie Mistral hébergé en France ou un modèle Ollama auto-hébergé pour les cas sensibles. Si vous acceptez Claude ou GPT, c'est avec un contrat entreprise (DPA, pas d'entraînement sur vos données) — et je vous explique clairement le compromis.
Un chatbot RAG est-il conforme RGPD ?
Il peut l'être, mais pas par défaut. Si vous envoyez des données clients à ChatGPT US, vous violez probablement le RGPD (transfert hors UE, Cloud Act). Les architectures conformes : Postgres en France pour le stockage, Mistral hébergé en France ou Ollama auto-hébergé pour la génération, ou un contrat DPA solide sur une offre entreprise. Je conçois le chatbot RGPD-native dès le départ, pas en rustine.
Faut-il une base vectorielle dédiée type Pinecone ?
Rarement, pour une PME. Postgres avec l'extension pgvector suffit largement jusqu'à plusieurs centaines de milliers de documents, et vous gardez une seule base à administrer — celle que vous avez déjà. ParadeDB est une bonne option si vous avez besoin de recherche hybride avancée. Je ne bascule vers une base vectorielle dédiée que si le volume le justifie réellement : pas de surcouche inutile.
Le chatbot se met-il à jour quand mes documents changent ?
Oui, c'est prévu dans l'industrialisation. On met en place un pipeline d'indexation : quand un document est ajouté ou modifié dans votre source (SharePoint, dossier réseau, GED), il est automatiquement ré-indexé. Le chatbot reste donc à jour sans intervention manuelle. Le POC peut démarrer sur une indexation ponctuelle, l'automatisation arrive à l'étape de mise en production.
Tester un assistant RAG sur vos propres documents
Premier échange gratuit (30 min) pour cadrer le périmètre documentaire et le cas d'usage. Si c'est pertinent, on lance un POC sur vos vrais documents. Sinon, vous repartez avec une reco honnête.
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