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 :
- Recherche : on retrouve les extraits de vos documents les plus pertinents pour la question posée.
- Génération encadrée : on demande au LLM de répondre uniquement à partir de ces extraits, avec citation des sources.
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
- Chatbot documentaire interne : vos équipes interrogent procédures, contrats, fiches produits, base de connaissances.
- Assistant support : réponses aux questions récurrentes à partir de votre documentation, avec passage à l'humain sur les cas complexes.
- Recherche augmentée dans un outil métier : le RAG intégré directement dans votre CRM, ERP ou intranet existant.
- Assistant d'onboarding : les nouveaux arrivants trouvent seuls les réponses aux questions de démarrage.
La stack RAG souveraine que j'utilise
- Stockage & recherche vectorielle : Postgres + pgvector, ou ParadeDB pour la recherche hybride avancée. Une seule base à administrer, hébergée en France.
- Embeddings : Mistral ou modèle local (Nomic), pour que les représentations de vos documents ne quittent pas votre infrastructure.
- Génération : Claude pour la qualité, Mistral Large (France) ou Ollama pour les cas sensibles.
- Backend : ASP.NET Core (.NET 10) ou Next.js, selon votre existant.
- Hébergement : souverain France, à l'abri du Cloud Act américain.
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.
Tarifs d'un projet RAG
À partir de 3 000 € HTpour un POC livré en 2 semaines. Le budget d'une mise en production complète dépend du périmètre, que je devise sur mesure — gratuitement, sous 48 h. Plus de détails sur ma page Tarifs.
Le code et l'architecture vous appartiennent à 100 % au paiement intégral. 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 ?
À partir de 3 000 € HT pour un POC. Le budget d'un projet complet dépend du périmètre ; je devise sur mesure, devis gratuit sous 48 h.
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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