Recherche documentaire par IA : retrouver l information interneAI document search: finding internal information that exists

La plupart des entreprises ne manquent pas d information : elles ne la retrouvent pas. Un moteur de recherche augmente par l IA permet de poser une question en langage naturel et d obtenir une réponse construite à partir des documents internes, avec les sources citees. La difficulte n est pas le modèle mais la préparation du corpus et la gestion des droits.Most organisations do not lack information: they cannot find it. An AI-augmented search engine lets users ask a question in natural language and receive an answer built from internal documents, with sources cited. The difficulty is not the model but corpus preparation and access-rights management.

Recherche par mots-clés et recherche augmenteeKeyword search versus augmented search

Un moteur classique retourne des documents ; un assistant fonde sur le RAG retourne une réponse redigee, appuyée sur des extraits cites. Les deux approches se complètent : la recherche lexicale reste imbattable sur les références exactes, numéros de pièce ou codes internes, tandis que la recherche semantique retrouve un contenu formule autrement que la question. Les meilleures implémentations combinent les deux et affichent toujours le passage source.A classic engine returns documents; a RAG-based assistant returns a written answer supported by cited excerpts. The two approaches complement each other: lexical search remains unbeatable on exact references, part numbers or internal codes, while semantic search finds content phrased differently from the question. The best implementations combine both and always display the source passage.

Recherche combinée : lexicale pour les références, semantique pour le sens

Réponse redigee avec extraits cites et lien vers le document d origine

Refus explicite de répondre quand aucun passage pertinent n est trouve

Filtres par type de document, service, date et version

Combined search: lexical for references, semantic for meaning

Written answer with cited excerpts and a link to the source document

Explicit refusal to answer when no relevant passage is found

Filters by document type, department, date and version

Préparation du corpus : l essentiel du travailCorpus preparation: most of the work

La qualité d un assistant documentaire dépend d abord de la préparation : eliminer les doublons et les versions mortes, convertir les documents scannes, decouper les fichiers longs en passages cohérents, ajouter des métadonnées exploitables. Un decoupage mal fait sépare une consigne de sa condition d application et produit des réponses fausses tout en citant une source authentique. C est le défaut le plus insidieux d un RAG mal prépare.The quality of a document assistant depends first on preparation: removing duplicates and dead versions, converting scanned documents, splitting long files into coherent passages, adding usable metadata. Poor chunking separates an instruction from its condition of application and produces false answers while citing an authentic source. That is the most insidious flaw of a badly prepared RAG.

Deduplication et suppression des versions obsolètes avant indexation

Decoupage respectant la structure logique des documents

Métadonnées : auteur, service, date, version, niveau de confidentialité

Reindexation automatique lors des mises à jour documentaires

Deduplication and removal of obsolete versions before indexing

Chunking that respects the logical structure of documents

Metadata: author, department, date, version, confidentiality level

Automatic re-indexing when documents are updated

Droits d accès et confidentialitéAccess rights and confidentiality

Un assistant documentaire qui ignore les droits transforme une recherche anodine en fuite d information : salaires, dossiers RH, negociations en cours. Les habilitations doivent être repliquees dans l index et evaluees a chaque requete, pas seulement a l affichage. Lorsque le corpus contient des données personnelles ou stratégiques, l exécution locale du modèle est souvent la réponse la plus simple ; S2I fournit alors le serveur GPU adapté au corpus et au nombre d utilisateurs.A document assistant that ignores rights turns a harmless search into an information leak: salaries, HR files, ongoing negotiations. Permissions must be mirrored in the index and evaluated at query time, not only at display time. When the corpus contains personal or strategic data, running the model locally is often the simplest answer; S2I then supplies a GPU server matched to the corpus and user count.

Filtrage des passages selon l habilitation réelle de l utilisateur

Aucune donnée restituee au-dela du périmètre autorise

Journalisation des requêtes pour audit et détection d usage anormal

Option modèle local pour les corpus sensibles ou soumis au RGPD

Passage filtering based on the user actual permissions

No data returned beyond the authorised perimeter

Query logging for audit and abnormal-use detection

Local model option for sensitive corpora or GDPR-covered data

Repères de configurationConfiguration guidance

Données mobiliseesData usedGED, espaces partages, intranet, messageries de projet, bases documentaires

Brique techniqueCore technologyIndexation hybride lexicale et vectorielle, RAG, filtrage par habilitation

PrérequisPrerequisitesRéférentiel de droits exploitable, corpus identifie, référent gestion documentaire

Durée indicativeIndicative durationOrdre de grandeur : quelques semaines sur un corpus délimité

Contrôle humainHuman oversightVérification du passage source attendue sur toute réponse a enjeu

HébergementHostingCloud ou on-premise, serveur GPU dimensionne et teste par S2I

ÉvaluationEvaluationJeu de questions métier avec réponses attendues, suivi de non-regression

Repères indicatifs : la configuration finale est validée avec vous selon vos contraintes réelles (charge, budget, environnement).Indicative guidance: the final configuration is validated with you against your real constraints (workload, budget, environment).

Questions fréquentesFrequently asked questions

Quelle différence avec le moteur de recherche de notre GED ?How is it different from our document management search?

Le moteur classique retourne des fichiers a ouvrir. L assistant retourne une réponse construite à partir de passages cites, même si la question n emploie pas les mots du document. Les deux se combinent utilement plutôt que de se remplacer.A classic engine returns files to open. The assistant returns an answer built from cited passages, even when the question does not use the document wording. The two usefully combine rather than replace each other.

Combien de documents faut-il pour que ce soit utile ?How many documents are needed for it to be useful?

Il n y a pas de seuil : la valeur vient de la dispersion et de la difficulte a retrouver l information, pas du volume brut. Un corpus modeste mais eclate entre plusieurs outils justifie souvent mieux le projet qu une base unique bien rangée.There is no threshold: value comes from dispersion and retrieval difficulty, not raw volume. A modest corpus scattered across several tools often justifies the project better than a single well-organised repository.

Comment éviter qu un salarie voie des documents interdits ?How do you prevent an employee from seeing restricted documents?

En appliquant les habilitations au moment de la recherche, dans l index lui-même. La réponse est alors construite uniquement à partir des passages autorises pour cet utilisateur. Ce point doit être teste explicitement avant toute mise en production.By enforcing permissions at query time, inside the index itself. The answer is then built only from passages authorised for that user. This point must be explicitly tested before any production rollout.

Un besoin précis à chiffrer ?A specific need to quote?

Décrivez votre contexte : nous revenons sous 24 à 72 heures avec une approche et un devis.Tell us your context: we come back within 24-72 hours with an approach and a quote.

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