Assistant IA Interne RAG qui connaît votre entreprise
Connectez vos bases de connaissances privées aux meilleurs modèles d'IA. Obtenez des réponses précises, sourcées et actualisées sans réentraînement coûteux.
Un assistant RAG existe déjà ?
Avant de reconstruire, l'audit technique RAG établit une baseline, localise les causes d'erreur et priorise les corrections. Pour internaliser les compétences, découvrez aussi le parcours de formation RAG.
Qu'est-ce que le RAG ?
La Génération à Enrichissement Contextuel (RAG - Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui permet d'optimiser les réponses d'un modèle de langage (LLM) en lui fournissant une base de connaissances fiable et externe.
Plutôt que de se fier uniquement aux données sur lesquelles il a été entraîné (souvent statiques et datées), l'IA va d'abord récupérer les informations pertinentes dans vos documents internes avant de générer une réponse précise et contextuelle. Par exemple, un artisan du bâtiment peut interroger ses normes DTU en langage naturel au lieu de chercher manuellement dans des centaines de pages. De la même manière, un notaire peut interroger l'ensemble de ses dossiers clients et actes authentiques pour retrouver instantanément une information précise.
"C'est comme donner à l'IA un accès illimité à votre bibliothèque privée et lui demander de citer ses sources pour chaque réponse."
Pourquoi choisir le RAG pour votre entreprise ?
L'approche la plus efficace et sécurisée pour déployer l'IA générative en milieu professionnel.
Rentabilité Maximale
Pas de réentraînement de modèles (Fine-tuning) coûteux. Utilisez vos données telles quelles pour alimenter l'IA.
Peu d'hallucination
L'IA se base sur des faits réels et cite ses sources. Les utilisateurs peuvent vérifier l'attribution à tout moment.
Données à Jour
Connectez vos flux en temps réel (docs, CRM, web). L'IA est informée des dernières actualités de votre métier.
Contrôle & Sécurité
Gérez finement les droits d'accès. L'IA ne récupère que ce que l'utilisateur est autorisé à voir.
Notre Accompagnement
De la stratégie à la mise en production, nous développons votre assistant sur-mesure.
Audit Data & Flux
Nous analysons vos sources de données internes, leur format et leur qualité pour assurer une indexation parfaite.
Développement & Intégration
Mise en place de la base de données vectorielle, connexion aux LLM et développement de l'interface utilisateur personnalisée.
Tests & Optimisation
Évaluation des performances, réglage des prompts et déploiement final avec formation de vos équipes.
Veille technique et réglementaire
Ce qui a changé récemment
Les évolutions qui comptent vraiment pour un assistant IA interne, et ce qu'elles changent concrètement pour une décision de mise en place.
Le protocole MCP se standardise pour l'entreprise
En juillet 2026, l'organisation à l'origine du Model Context Protocol (MCP), le standard qui connecte un assistant IA à des outils métier comme un CRM, un ERP ou un espace documentaire, a publié une nouvelle version de sa spécification. Elle renforce l'authentification, alignée sur les standards OAuth, et permet un fonctionnement sans état, compatible avec les équilibreurs de charge classiques des systèmes d'entreprise. Source : spécification officielle du Model Context Protocol, juillet 2026.
Pour un dirigeant : connecter un assistant interne à vos outils existants devient un chantier plus standardisé et moins coûteux qu'il y a un an, à condition de vérifier, dès le cadrage, que vos logiciels métier proposent une intégration compatible.
L'AI Act allège son calendrier, pas la transparence
Le Parlement européen a adopté le 16 juin 2026 un texte de simplification de l'AI Act qui reporte les obligations applicables aux systèmes à haut risque : 2 décembre 2027 pour les systèmes autonomes (recrutement, notation de crédit) et 2 août 2028 pour les systèmes intégrés à des produits réglementés. Les obligations de transparence de l'article 50, comme informer un utilisateur qu'il échange avec une IA, restent en revanche dues au 2 août 2026. Source : Parlement européen, adoption du 16 juin 2026.
Pour un dirigeant : un assistant interne réservé à vos salariés n'entre pas dans le champ le plus contraint de ce texte, mais l'échéance d'août 2026 reste un bon repère pour documenter dès maintenant l'usage prévu de votre assistant et ses limites, un prérequis de toute façon utile à son adoption en interne.
Un modèle français ouvert et auto-hébergeable
Mistral AI a annoncé le 29 avril 2026 son modèle Medium 3.5, un modèle dense de 128 milliards de paramètres qui réunit conversation, raisonnement et génération de code, avec une fenêtre de contexte allant jusqu'à 256 000 tokens. Ses poids sont ouverts sous licence MIT modifiée et le modèle peut fonctionner sur seulement quatre GPU. Source : Mistral AI, annonce du 29 avril 2026.
Pour un dirigeant : l'offre de modèles européens crédibles pour un hébergement souverain, en France ou chez un prestataire européen, continue de s'élargir sans sacrifier les capacités de raisonnement, un point rassurant pour les entreprises soumises à des contraintes RGPD strictes.
Le contexte long ne remplace pas le RAG, il le complète
Depuis le 13 mars 2026, Anthropic propose en disponibilité générale une fenêtre de contexte d'un million de tokens sur ses modèles Opus et Sonnet, au même tarif que le contexte standard. Cette capacité alimente un débat de fond dans les architectures d'entreprise : au-delà de quelques dizaines de milliers de documents, une recherche ciblée dans une base de connaissances reste nettement moins coûteuse par requête et souvent plus fiable qu'un contexte géant rempli de tous les documents. Source : Anthropic, 13 mars 2026.
Pour un dirigeant : la question n'est plus de choisir entre RAG et contexte géant, mais d'évaluer le volume et le rythme d'évolution de vos documents. Un contexte long peut suffire pour un périmètre restreint et stable, un RAG reste la bonne option dès que la base de connaissances grossit ou change souvent.
L'usage de l'IA générative a quasiment doublé en un an dans les PME françaises
Selon une étude de conjoncture de Bpifrance Le Lab publiée en janvier 2026, 55% des TPE et PME françaises déclarent utiliser l'IA générative fin 2025, contre 31% fin 2024. Source : Bpifrance Le Lab, janvier 2026.
Pour un dirigeant : vos équipes utilisent très probablement déjà l'IA au quotidien, souvent via des outils grand public choisis individuellement plutôt que par un projet cadré par l'entreprise. Un assistant interne structuré, avec accès maîtrisés, sources tracées et hébergement choisi, permet de reprendre la main sur cet usage existant plutôt que de le découvrir après coup.
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Tout savoir sur le RAG
Nos analyses détaillées pour comprendre l'IA.
Continental : 89% de précision sur 15 000 documents techniques
Assistant RAG industriel déployé pour 2 000 utilisateurs en production, avec hybrid search et passage de 67% à 89% de réponses justes.
Voir le cas client → Cas ClientÉditeur médical : 50% de tickets support en moins avec le RAG
Base de connaissance unifiée (docs et vidéos transcrites), recherche hybride BM25, LLM souverain hébergé en Europe sur AWS.
Voir le cas client → Cas ClientBureau d'études : 75% de temps économisé sur les appels d'offres
Quatre agents IA spécialisés avec mémoire métier RAG pour l'extraction de prix, l'analyse de CCTP et la rédaction de mémoires techniques.
Voir le cas client →Comprendre le RAG simplement
Le guide ultime pour comprendre comment le RAG permet à l'IA d'apprendre vos données sans réentraînement.
Lire le guide → Inspiration3 cas d'usage concrets du RAG
Découvrez comment des entreprises utilisent le RAG aujourd'hui pour l'agent support, l'analyse juridique et la RH.
Découvrir les cas → Guide ExpertPlugins Claude Cowork, guide complet pour entreprises
Configurer et déployer les plugins Claude en entreprise : marketplace privée, connecteurs, cas d'usage par département.
Lire le guide →Assistant RAG sur mesure
Conception, intégration sur vos documents internes, déploiement sécurisé (cloud souverain ou on-premise) et formation des équipes. Le tarif est communiqué après cadrage, selon le volume de documents, les connecteurs (SharePoint, Drive, ERP) et les contraintes RGPD.
- Premier échange de 30 min offert
- Délai 4 à 8 semaines selon le périmètre
- Hébergement France ou cloud souverain disponible
Questions fréquentes sur le RAG
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