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Développement RAG

Développement de systèmes RAG pour l’entreprise

La plupart des démos RAG fonctionnent sur dix PDF et s’effondrent sur dix mille. Je conçois la recherche pour de vrais corpus : découpage tenant compte de la structure, recherche hybride BM25 et vectorielle, re-ranking, filtres de métadonnées, recherche respectant les permissions et bancs d’évaluation qui prouvent la qualité avant la mise en ligne. C’est l’approche derrière une plateforme juridique de 50 000 documents en production.

En bref

  • Réponses exactes et sourcées
  • Sécurisé dès la conception
  • Qualité mesurée
  • Rapide à grande échelle
Réserver un appel découverte gratuit Voir les études de cas liées
Résultats

Ce que vous obtenez avec cette mission.

  • 01

    Réponses exactes et sourcées

    Chaque réponse renvoie à sa source : les utilisateurs vérifient au lieu de croire sur parole.

  • 02

    Sécurisé dès la conception

    Recherche par rôle, isolation par espaces de noms et anonymisation des données personnelles avant toute indexation.

  • 03

    Qualité mesurée

    Un jeu d’évaluation construit avec vos experts, noté sur le taux de récupération, la fidélité et la pertinence.

  • 04

    Rapide à grande échelle

    Réponses en moins de 2 secondes sur des dizaines de milliers de documents en production.

Livrables

Un périmètre concret.

  • Audit des données et document d’architecture de recherche
  • Pipeline d’ingestion PDF, Word, HTML et documents scannés (OCR)
  • Base vectorielle : Pinecone, Qdrant, Weaviate, pgvector ou Elasticsearch
  • Recherche hybride, re-ranking et routage des requêtes
  • Jeu d’évaluation et rapports de qualité automatisés (RAGAS)
  • API de production, déploiement Docker et documentation
Cas d’usage

Là où cela crée de la valeur.

  • Recherche juridique et jurisprudence
  • Assistants de connaissances internes
  • Copilotes pour le support client
  • Questions-réponses sur politiques et conformité
  • Analyse de rapports financiers et techniques

Technologies

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Pinecone
  • Elasticsearch
  • Qdrant
  • Weaviate
  • pgvector
  • FAISS
  • Cohere Rerank
  • RAGAS
  • Claude API
  • OpenAI
  • FastAPI
  • Docker
Preuves

Études de cas liées.

De vrais systèmes livrés avec cette approche, avec leurs contraintes et leurs résultats.

legal-search · data-greffe-justice
Hybrid · RBAC
résiliation abusive d’un bail commercial, OHADA

50K+ décisions· < 2 s· BM25 + vecteurs· réponses citées

  • Cour d’appel · Commercial0.94

    …la juridiction relève que [PARTIE A] a procédé à la résiliation du bailsans préavis, en méconnaissance de l’Acte uniforme OHADArelatif au droit commercial général…

    [1] Arrêt n° ••• · chaîne d’appel ↗

  • Tribunal de commerce · Bail0.86

    …[PARTIE B], preneur, sollicite des dommages-intérêts pour rupture abusive…

rôle : juristePII masquées3 index
Illustrative interface · client data never shown
01Data Greffe JusticeEn production

Plateforme d’intelligence juridique pour l’entreprise

Une plateforme RAG en production qui transforme plus de 50 000 décisions de justice en français en une base de connaissances consultable et respectueuse de la vie privée, avec une recherche à triple index, un contrôle d’accès par rôle, une anonymisation des données personnelles de niveau conformité et une rédaction assistée par IA.

Documents juridiques indexés
50K+
Précision de détection des données personnelles
98%
Temps de réponse
<2s
Lire l’étude de cas
civic-assistant · dual endpoint
10K+/day
“When does the youth scholarship program expand?”temporal router → planned

Publicns: public

The expansion is part of the next program cycle. Eligibility criteria and official announcements are listed on the program page.

2 public sources

Field teamns: field

Rollout guidance for coordinators: priority regions, required documents and the household briefing checklist.

3 field sources · restricted

one knowledge base · two namespacesno cross-audience leakage

Illustrative interface · client data never shown
02Civic Intelligence Assistant

Assistant RAG à fort volume pour le secteur public

Un assistant RAG à double point d’accès qui sert le public et les équipes de terrain d’une organisation politique nationale depuis une base de connaissances unique et gouvernée. Dimensionné pour plus de 10 000 requêtes par jour, avec routage temporel des questions et recherche isolée par espace de noms.

Requêtes par jour (capacité)
10K+
Points d’accès par public
2
Base de connaissances gouvernée
1
Lire l’étude de cas
Enterprise Knowledge Management5 stages
  1. 01PDF
  2. 02Image
  3. 03Clean
  4. 04OCR
  5. 05Structure

Stage 1, PDF: Scanned document intake. Stage 2, Image: Page-to-image conversion. Stage 3, Clean: Preprocessing for OCR accuracy. Stage 4, OCR: Text extraction. Stage 5, Structure: Vector-ready JSON.

03Document Intelligence Pipeline

OCR-to-RAG Document Ingestion Pipeline

A five-stage pipeline that converts scanned PDFs into clean, structured, vector-ready JSON, opening up archives that search and RAG could not read before.

Processing stages
5
Unstructured to structured
Scan → JSON
Vector-store output
RAG-ready
Lire l’étude de cas
Digital Health4 stages
  1. 01Screen
  2. 02Retrieve
  3. 03Generate
  4. 04Remember

Stage 1, Screen: Crisis-risk detection. Stage 2, Retrieve: Pinecone CBT/mindfulness corpus. Stage 3, Generate: GPT-4o via LangChain. Stage 4, Remember: Session memory and mood history.

04Namhee

Safety-Aware Mental-Health AI Assistant

A RAG-grounded mental-health support assistant with mood assessment and tracking, CBT and mindfulness guidance, session memory and automatic crisis-risk detection that points users to helplines.

Pass rate across 11 core tests
100%
RAG response target
<5s
Crisis-risk escalation
Auto
Lire l’étude de cas
Méthode

Une méthode de livraison sans mauvaises surprises.

Des jalons clairs, des démos chaque semaine et des contrôles qualité mesurables : vous savez toujours ce qui est fait, ce qui suit et ce que cela coûte.

  1. 01

    Découvrir

    Un appel gratuit de 30 minutes pour comprendre le problème, les données et la définition du succès.

    LivrableÉnoncé clair du problème et indicateurs de succès

  2. 02

    Concevoir

    Un plan technique écrit : architecture, choix du modèle et de la base vectorielle, risques, jalons et devis ferme.

    LivrableDocument d’architecture et plan de jalons

  3. 03

    Construire

    Une livraison itérative par jalons courts avec démos fonctionnelles : vous voyez l’avancement chaque semaine, pas à la fin.

    LivrableIncréments fonctionnels à tester

  4. 04

    Évaluer et fiabiliser

    Mesuré sur un jeu d’évaluation, puis renforcé par des garde-fous, le contrôle d’accès, la gestion des erreurs et des tests de charge.

    LivrableRapport d’évaluation et suite de tests

  5. 05

    Déployer et accompagner

    Déploiement Docker dans votre cloud, documentation et passation, avec support et amélioration continus en option.

    LivrableSystème en production et documentation

Estimateur de projet IA

Un plan de projet sur mesure en 60 secondes.

Cinq questions sur ce que vous construisez. Découvrez instantanément l’architecture recommandée, les phases de livraison et un calendrier réaliste, puis recevez-les par e-mail.

  • Architecture
  • Plan par phases
  • Calendrier

Étape 1 sur 5 · Que construisez-vous ?

Lancer l’estimateur
Questions fréquentes

Développement RAG : questions fréquentes.

Combien de temps faut-il pour construire un système RAG en production ?

Une preuve de valeur ciblée sur vos vrais documents prend généralement 2 à 4 semaines. Un déploiement en production avec contrôle d’accès, évaluation et supervision prend en général 6 à 12 semaines, selon le volume de données, les formats et les intégrations. Nous le cadrons précisément lors de l’appel découverte.

Faut-il utiliser le RAG ou le fine-tuning ?

Si vos connaissances évoluent, doivent être citées ou vivent dans des documents, commencez par le RAG : plus rapide à construire, plus facile à déboguer et mis à jour instantanément. Le fine-tuning aide pour le style et le format, et les deux se combinent.

Pouvez-vous travailler avec des données privées ou sensibles ?

Oui. Je conçois avec un accès au strict nécessaire, l’anonymisation des données personnelles avant indexation, une recherche par rôle et un déploiement dans votre propre cloud, afin que les données restent sous votre contrôle. Je signe volontiers un NDA avant de commencer.

Quelle base de données vectorielle choisir ?

Cela dépend de votre stack et de votre échelle. Pinecone est un bon choix géré par défaut, pgvector convient aux équipes déjà sur Postgres, Elasticsearch excelle en recherche hybride mots-clés + vecteurs, et Qdrant ou Weaviate fonctionnent bien en auto-hébergement. Je recommande selon vos contraintes, pas par habitude.

Comment mesurez-vous la précision ?

Avant toute optimisation, je construis avec vos experts métier un jeu d’évaluation de vraies questions. Chaque changement est ensuite noté sur le taux de récupération, la fidélité et la pertinence des réponses : les améliorations sont mesurées, pas supposées.

Autres services

Disponible pour de nouvelles missions

Cadrons votre projet en 30 minutes.

Appel découverte gratuit. Vous repartez avec une vision claire de l’architecture, des risques et des prochaines étapes, que nous travaillions ensemble ou non. Je réponds sous 24 heures.

Réserver un appel découverte gratuitEnvoyer les détails du projet

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