Déploiement de système d'IA souverain et contextualisé (RAG, LLM…)

Intelligence artificielle

RAG IA souverain : éliminez jusqu’à 80% des réunions qui servent à transmettre de l’information.

Vos process sont dans des PDF. Des contrats se trouvent dans des dossiers partagés. Les historiques de projets sont dans des emails. Tout est là, quelque part, mais vouloir retrouver une information précise prend parfois 10 minutes, si ce n’est plus.

Alors on pose la question à un collègue, on demande à ChatGPT de retrouver l’information dans un fichier qui est confidentiel.

Le RAG IA souverain coupe ce cycle. Vos équipes posent leur questions à un chat comme elles poseraient une question à ChatGPT ou Claude. L’IA cherche la réponse à travers tous vos documents, cite la source, et la donnée ne fuite pas vers des serveurs américains.

L’information circule entre tous les collaborateurs sans réunion, sans intermédiaire.

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Ce que vous vivez probablement

Ces situations vous sont peut-être familières :

Retrouver une information prend trop de temps.

Vos équipes fouillent dans des dossiers partagés, cherchent dans des fils d’emails, demandent à des collègues qui ont peut-être vu le bon document. Une question qui devrait prendre 30 secondes prend finalement 20 minutes.

Vos procédures et contrats ne sont pas vraiment utilisés.

Ils existent dans la GED. Mais personne ne les consulte parce que personne ne sait exactement où ils sont, ni comment les trouver rapidement. Le savoir-faire de l’entreprise est dans des fichiers que personne n’ouvre.

Vos équipes utilisent ChatGPT pour analyser des documents internes.

Des contrats confidentiels, des fiches clients avec de la donnée personnelle. C’est rapide, utile mais les données partent sur des serveurs américains soumis au Cloud Act. 86 % des entreprises françaises continuent d’envoyer des données sensibles à des IA américaines sans en mesurer le risque.

Vous perdez de la connaissance (savoir tribal) quand quelqu’un part.

Un collaborateur qui quitte l’entreprise emporte avec lui sa façon de travailler, ses raccourcis, ses réponses aux questions récurrentes. Vous n’avez pas de système pour capitaliser sur cette connaissance, donc tout recommence à zéro.

Votre onboarding est long parce que l’information n’est pas accessible.

Un nouveau collaborateur passe ses premières semaines à poser des questions aux collègues. La documentation existe mais est difficilement interrogeable.

À quoi sert un RAG IA ?

C’est une IA qui, au lieu de répondre depuis sa mémoire générale, va chercher la réponse dans vos documents avant de la formuler.

La différence avec ChatGPT est fondamentale. Une IA répond depuis ce qu’il a appris lors de son entraînement :
– ChatGPT, Gemini, Claude ont été entraînés sur des données publiques, pas les vôtres.
– Un RAG répond depuis vos fichiers à vous (contrats, process, historiques, fiches produits…)

La souveraineté change également tout.
Un RAG standard connecté à un modèle OpenAI ou Google envoie toutes vos questions, et potentiellement des extraits de vos documents, sur des serveurs américains.
Un RAG souverain, lui, est déployé sur des infrastructures hébergées en Europe, avec des modèles open source comme Mistral, Gemma, sans transfert de données vers des pays tiers.

Vos données restent dans un périmètre de confiance que vous maîtrisez.

Pourquoi la souveraineté n’est plus une option ?

Pour les entreprises qui traitent des données personnelles, des secrets industriels, des informations de santé ou des informations réglementées, une architecture RAG souveraine est la seule option viable.

L’IA Act européen renforce cette pression. Pour les entreprises françaises, un RAG hébergé sur des infrastructures UE n’est plus seulement un avantage compétitif mais un pré-requis de conformité sur certains secteurs. Les systèmes IA à risque élevé doivent tracer chaque décision et chaque donnée utilisée.

Le Cloud Act américain, lui, n’a pas changé : il permet à la justice américaine d’accéder aux données hébergées sur des serveurs contrôlés par des entreprises américaines, y compris leurs data centers européens.

Ces trois textes s’appliquent simultanément. Une gouvernance données bien construite vous couvre sur les trois d’un coup.

Ce que Tizy déploie et ce que vous recevez

Audit de votre base documentaire → Cartographie des sources et formats.
Avant de déployer quoi que ce soit, on évalue ce que vous avez : quels documents, dans quels formats, dans quels systèmes. On identifie les sources prioritaires à connecter et les formats à préparer pour l’indexation.

Architecture RAG souveraine → Système déployé sur infrastructure européenne.
Modèle de langage open source (Mistral ou équivalent), hébergé sur des serveurs en Europe via nos partenaires Scaleway ou OVHcloud. Aucune donnée ne transite par des serveurs américains. L’architecture est documentée et auditable.

Connecteurs vers vos sources documentaires → Vos fichiers indexés automatiquement.
Connexion à votre GED, vos dossiers partagés, vos bases SharePoint, vos emails archivés, vos exports CRM. Les documents sont indexés et mis à jour automatiquement. Quand un nouveau document entre dans votre système, il est disponible dans le RAG sans intervention manuelle.

Interface utilisateur → Vos équipes posent leurs questions à un chat.
Une interface simple, accessible depuis le navigateur ou intégrée à vos outils existants. Vos équipes posent une question comme elles la poseraient à ChatGPT. Le RAG répond en citant la source exacte.

Tests et validation → Évaluation de la pertinence des réponses.
Avant la mise en production, on évalue la qualité des réponses sur un échantillon de questions. On ajuste le découpage des documents, les paramètres de recherche et le prompt système jusqu’à ce que les réponses soient fiables et utilisables.

Comment ça se passe

Pour une base documentaire standard (jusqu’à 5 000 documents) : 3 à 6 semaines.

Un cadrage de votre base documentaire.
Gratuit, sans engagement. On évalue ensemble vos sources documentaires, les cas d’usage prioritaires et ce qui est réaliste à déployer dans votre contexte.

Le déploiement de l’architecture.
Installation du modèle sur infrastructure souveraine, mise en place du pipeline de traitement documentaire, connexion aux sources. Tout est documenté à chaque étape.

L’indexation et les tests.
Vos documents sont indexés. On teste la pertinence des réponses sur des cas réels avec vos équipes. On ajuste jusqu’à ce que le système soit fiable.

La mise en production et la formation.
Déploiement accompagné, formation des utilisateurs et des administrateurs. Le système tourne en autonomie dès la mise en production.

Autres prestations concernant l’intelligence artificielle

Tout le monde parle d’IA dans votre secteur mais dans votre entreprise, ça n’a encore rien changé

Intégration de l’IA dans votre entreprise

On identifie les cas d’usage à fort impact dans vos processus métier et on intègre les bons outils IA au bon endroit. Pas de l’IA pour faire de l’IA mais de l’IA qui qui vous fait gagner du temps. Vos équipes gagnent des heures chaque semaine sur des tâches concrètes, mesurables, dès les premières semaines.

EN SAVOIR PLUS

Vos besoins sont trop spécifiques pour un outil standard et aucune solution du marché ne colle vraiment à votre réalité terrain.

Développement d’applications IA métier

On conçoit et développe des applications IA sur mesure. Assistants intelligents, outils de décision, interfaces vocales ou conversationnelles : on construit ce qui n’existe pas encore pour vous. Vous disposez d’outils uniques qui deviennent un avantage compétitif que vos concurrents ne peuvent pas copier.

EN SAVOIR PLUS

L’IA s’installe dans votre entreprise mais sans règles. Vous ne savez pas ce que vos équipes font avec vos données.

Mise en place d’une gouvernance IA

On définit les règles d’usage de l’IA dans votre organisation : quels outils, quelles données, qui peut faire quoi. Un cadre qui protège votre entreprise et responsabilise vos équipes. Vous déployez l’IA en confiance sans risque de fuite de données, de dérive ou de mauvaise surprise réglementaire.

EN SAVOIR PLUS

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FAQ : vos questions sur le RAG

C’est quoi un RAG ?

RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. En pratique : une IA qui va chercher la réponse dans vos documents avant de la formuler, plutôt que de répondre depuis sa mémoire générale. Vous posez une question en langage naturel. Le système trouve le bon passage dans vos fichiers, cite la source et reformule la réponse. Uniquement ce qui est dans vos documents.

En quoi c’est différent d’une recherche sur mes fichiers ?

Une recherche classique retourne des liens vers des documents. Un RAG retourne une réponse directe, formulée en langage naturel avec la citation exacte de la source. Vous ne cherchez plus : vous posez une question et vous obtenez une réponse. La différence en usage quotidien est considérable.

Quelle est la différence avec ChatGPT sur lequel j’uploade mes fichiers ?

Quand vous uploadez un fichier dans ChatGPT, le document transite par des serveurs OpenAI aux États-Unis. Un RAG souverain est déployé sur des infrastructures européennes avec un modèle open source. Vos documents n’en sortent jamais. C’est la différence entre confier vos clés à quelqu’un et garder vos clés chez vous.

Est-ce que le RAG peut se tromper ou inventer des réponses ?

Oui, comme tout système IA. Ce qui le distingue des modèles généralistes : chaque réponse cite sa source. Si l’information n’est pas dans vos documents, le système le dit plutôt que d’inventer. Les tests de validation avant mise en production permettent d’identifier et de corriger les points faibles.

Quels documents peut-on connecter ?

PDF, Word, Excel, PowerPoint, emails archivés, pages web internes, exports CRM, bases SharePoint, wikis internes. Commencez par les documents qui génèrent le plus de questions répétitives : documentation technique, procédures internes, fiches produits, historiques de projets. Tizy évalue lors du cadrage quelles sources sont prioritaires.

Est-ce conforme au RGPD ?

Oui, à condition que l’architecture soit bien construite. Tizy déploie sur des infrastructures hébergées en Europe, avec des modèles qui ne renvoient pas vos données pour entraînement. La documentation fournie permet de répondre à une demande de la CNIL si nécessaire.

Peut-on le connecter à notre CRM ou notre ERP ?

Oui. Le RAG peut être connecté à vos exports CRM, vos bases de données, vos outils métier. C’est souvent ce qui fait passer un RAG d’un moteur documentaire à un véritable assistant métier, capable de croiser données structurées et documents non structurés.

Que se passe-t-il si nos documents changent ?

Quand un document change, vous le réindexez. La mise à jour prend des minutes. Pas besoin de réentraîner le modèle. C’est ce qui rend le RAG viable dans une organisation où les procédures et les contrats évoluent régulièrement.

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