L'intelligence artificielle générative a dépassé le stade de la curiosité technologique pour devenir un véritable moteur de croissance. Chez Tensoria, nous constatons quotidiennement que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est la clé pour transformer des modèles de langage génériques en outils experts, capables de maîtriser le contexte unique de votre entreprise.
Mais concrètement, à quoi cela ressemble-t-il sur le terrain ? Voici trois cas d'usage réels que nous avons déployés pour nos clients, illustrant la puissance du RAG dans des secteurs variés.
1. Cas d’usage RAG dans le e‑commerce : L'assistant vendeur 24/7
Dans le secteur du e-commerce, l'immédiateté est reine. Les clients attendent des réponses instantanées, et le service client est souvent saturé par des questions récurrentes.
Le défi
Un acteur du e-commerce souhaitait automatiser son support client tout en conservant une tonalité de marque précise et en exploitant les informations de son catalogue produits en temps réel.
La solution Tensoria
Nous avons déployé une IA conversationnelle directement intégrée au site web via un widget personnalisé. Contrairement à un chatbot classique basé sur des arbres de décision rigides, notre solution utilise une architecture RAG avancée :
- Ingestion de données (Scraping & Vector DB) : Nous avons construit une base de connaissances vectorielle en "scrapant" les données non structurées du site (descriptions produits, FAQ, conditions de retour).
- Contextualisation : L'IA est alimentée par l'historique de conversation (via DynamoDB) pour ne jamais perdre le fil de l'échange.
- Sécurité de la marque : Grâce à un travail pointu de prompt engineering, nous avons délimité le discours de l'IA pour éviter tout débordement ou réponse inappropriée.
Le résultat
L'assistant gère désormais de manière autonome la gestion des retours et les questions fréquentes sur les produits. Nous avons mis en place un pipeline qui analyse sémantiquement la question avant de générer la réponse, garantissant une pertinence maximale. Ces résultats sont cohérents avec les retours terrain documentés par Salesforce sur l'IA en service client.
2. Cas d'usage RAG dans l'industrie : Le copilote des techniciens de maintenance
L'industrie est sans doute le terrain de jeu le plus exigeant pour l'IA : les documents sont complexes et l'erreur n'est pas permise.
Le défi
Une entreprise industrielle devait assister environ 2000 techniciens sur le terrain. Leur problème ? Identifier et résoudre rapidement des erreurs sur les lignes de production sans perdre des heures à éplucher des manuels techniques.
La solution Tensoria
Nous avons développé un assistant conversationnel sur AWS (ECS, S3, Lambda) capable de digérer une documentation technique dense.
- Gestion de documents complexes : Notre algorithme d'ingestion traite des fichiers PDF lourds contenant des tableaux, des schémas et des photos, ainsi que des logs machines bruts.
- Optimisation fine du RAG : Pour assurer la précision, nous avons travaillé sur l'optimisation du "chunking" (découpage du texte) et la réécriture des requêtes utilisateurs (Query rewriting) pour qu'elles correspondent mieux au jargon technique indexé.
- Monitoring temps réel : Mise en place de métriques internes et de tests de régression pour s'assurer que l'IA ne régresse pas lors des mises à jour.
Le résultat
L'outil sert aujourd'hui d'aide au diagnostic immédiat. Le technicien décrit le code erreur ou le symptôme, et le système RAG remonte la procédure de maintenance exacte issue des manuels officiels. Cette logique de copilote industriel rejoint les recommandations de Deloitte sur l'usage de l'IA générative en maintenance.
3. Cas d'usage RAG généraliste et Interne : La mémoire de l'entreprise sécurisée
Toutes les entreprises, quel que soit leur secteur (RH, Juridique, Marketing), font face à la dispersion de l'information. Cependant, la confidentialité des données bloque souvent l'adoption d'outils comme ChatGPT.
Le défi
Un client manipulant des données spatiales sensibles avait besoin d'un moteur de recherche intelligent capable de synthétiser des informations internes sans jamais que ces données ne transitent par des serveurs publics tiers.
La solution Tensoria
Nous avons mis en place une architecture "On-premise" (sur serveurs internes) utilisant des conteneurs Docker pour une étanchéité totale.
- Modèles Open-Source : Nous avons benchmarké et déployé des modèles LLM open-source (comme Llama ou Mistral) qui tournent localement.
- Interface utilisateur adaptée : Conception d'une UI ergonomique permettant aux équipes métiers (non techniques) d'interroger leurs bases de données documentaires naturellement.
- Pipeline d'évaluation : Création d'un système de tests pour vérifier la qualité des réponses sur des données complexes (graphiques, données spatiales).
Cette approche s'appuie sur les bonnes pratiques décrites par AWS autour du RAG et des bases vectorielles pour sécuriser les données d'entreprise.
Le résultat
Les équipes peuvent désormais effectuer une recherche documentaire intelligente et obtenir des synthèses de dossiers complexes en quelques secondes, avec une garantie de confidentialité totale.
Les Gains observés chez nos clients
L'implémentation d'une architecture RAG bien calibrée ne se limite pas au confort d'utilisation, elle impacte directement la rentabilité. Sur les cas d'usage présentés ci-dessus, nos clients ont relevé entre 25 % et 60 % d'économies opérationnelles.
Cette fourchette est alignée avec les analyses de McKinsey sur le potentiel productif de l'IA générative.
Ces gains proviennent principalement de :
- La réduction drastique du temps de recherche d'information.
- La diminution du volume de tickets de support de niveau 1.
- L'accélération de la montée en compétence des nouveaux collaborateurs.
Les Limites : Ce qu'il faut savoir
Chez Tensoria, nous prônons une approche réaliste de l'IA. Le RAG est puissant, mais ce n'est pas une baguette magique.
- L'importance du cas d'usage : Le RAG ne s'applique pas à tout. Il faut s'assurer que le problème se prête à une résolution par la recherche documentaire. Si la réponse n'existe pas dans vos documents, l'IA ne pourra pas la deviner correctement.
- Le risque d'hallucination : Bien que le RAG cite ses sources (ce qui permet la vérification), il peut parfois mal interpréter un lien entre deux informations. C'est pourquoi nous mettons en place des systèmes de "Feedback utilisateur" et des scores de pertinence pour améliorer le modèle en continu.
Conclusion
Le RAG s'impose comme le levier transversal incontournable pour augmenter la productivité et fiabiliser l'accès à l'information en entreprise. Qu'il s'agisse de vendre mieux, de réparer plus vite ou de sécuriser votre savoir interne, la clé réside dans une implémentation rigoureuse : choix de l'infrastructure, traitement de la donnée et accompagnement des utilisateurs.
Passer au concret
Planifiez un échange pour cadrer votre cas d'usage RAG.
Pour aller plus loin
- Comprendre le RAG appliqué aux données internes : architecture, limites et bonnes pratiques.
- Diagnostic IA interne : cartographier vos données et prioriser les cas d'usage.
- Audit IA : sécuriser vos investissements et votre gouvernance data.
- Rédaction de mémoires techniques : comment le RAG réduit le temps de production documentaire.
- IA en service client (Salesforce) : baisse des tickets et amélioration du CSAT.
- IA générative en maintenance (Deloitte) : knowledge management et diagnostic.
- Productivité de l'IA générative (McKinsey) : impact sur les métiers.
- RAG et sécurité des données (AWS) : standards techniques et vector DB.