Transformez des documents non structurés en une base de connaissances interrogeable et prête pour l’IA. Core-AI construit des pipelines complets de génération augmentée par récupération (RAG) qui convertissent vos PDF, wikis et bases de données en systèmes de récupération structurés sur lesquels vos LLM et vos agents peuvent raisonner.
Ce que nous construisons #
La majorité du contenu d’entreprise se trouve dans des formats que les LLM ne peuvent pas consommer directement — PDF numérisés, wikis Confluence verrouillés par version, silos SharePoint, exports de billetterie. Nous construisons le pipeline qui comble cet écart :
- Ingestion — des connecteurs vers les systèmes où vos documents résident déjà.
- Traitement — reconnaissance optique de caractères, analyse tenant compte de la mise en page, stratégies de découpage adaptées à votre type de contenu.
- Enchâssement — génération de représentations vectorielles denses à l’aide de modèles à poids ouverts.
- Stockage — une base de données vectorielle privée (Qdrant, Weaviate, pgvector) dimensionnée selon votre corpus et votre volume de requêtes.
- Récupération — recherche hybride (sémantique + mots-clés + filtres de métadonnées) pour des résultats précis.
Tout fonctionne sur votre infrastructure. Vos documents et vos enchâssements demeurent à l’intérieur de votre réseau.
Les résultats obtenus par nos clients #
- Une découverte plus rapide de l’information — Réduire jusqu’à 90 % le temps passé à chercher.
- La production automatisée de rapports — Résumer et synthétiser la documentation brute en dossiers, contrats et rapports d’audit.
- La recherche sémantique à travers les silos — Dépasser la correspondance de mots-clés pour une véritable compréhension conceptuelle du contenu.
- Une traçabilité de calibre conformité — Chaque extrait récupéré est vérifiable jusqu’à son document, sa page et sa section d’origine.
Pipeline de traitement #
Documents
Traitement
Enchâssements
Base vectorielle
Réponse
Les types de contenu que nous traitons #
- PDF — y compris les documents numérisés, les formulaires, les manuels techniques et les contrats.
- Wikis et documentation — Confluence, Notion, SharePoint, dépôts Markdown internes.
- Code et contenu technique — dépôts Git, documentation d’API, guides d’exploitation.
- Données structurées — CSV, JSON, exports SQL — découpés et enchâssés pour la récupération hybride.
- Courriels et messages — correspondance archivée et indexée pour les recherches de conformité.
Services connexes #
- Agents conversationnels d’entreprise — l’interface conversationnelle par-dessus votre base de connaissances.
- Agents IA — des agents qui raisonnent sur le contenu récupéré.
- Déploiement d’infrastructure IA — l’infrastructure GPU et vectorielle sur laquelle votre pipeline fonctionne.
Foire aux questions #
Quels formats de documents pouvez-vous ingérer ?
Nous ingérons les PDF (y compris les documents numérisés, par reconnaissance optique de caractères), les fichiers Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint), les pages Confluence et Notion, le contenu SharePoint, les dépôts Markdown, les exports CSV et JSON, ainsi que les courriels archivés. Si votre contenu existe quelque part, nous construisons un connecteur pour l’atteindre.
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi est-ce important pour la recherche documentaire ?
La génération augmentée par récupération (RAG) ancre les réponses d’un LLM dans vos documents réels plutôt que dans ses données d’entraînement. Au lieu de s’appuyer sur la mémoire du modèle — qui peut être périmée ou inventer — le RAG récupère en temps réel les passages pertinents de votre base de connaissances et s’en sert comme contexte. Le résultat : des réponses exactes, à jour et dont on peut remonter la source.
Comment garantissez-vous que l'information récupérée est exacte et non inventée ?
Les architectures RAG réduisent les hallucinations en contraignant le modèle au contenu récupéré. Nous mettons aussi en place un score de confiance, l’attribution des sources (chaque réponse cite le document et la section d’origine) et des cadres d’évaluation qui mesurent la précision de la récupération et la fidélité des réponses avant la mise en service.
Le système peut-il traiter des documents en français et en anglais ?
Oui, et c’est un point que nous prenons au sérieux plutôt que de le traiter après coup. Les dossiers d’un cabinet québécois sont rarement dans une seule langue. Nous configurons des modèles d’enchâssement multilingues qui représentent les documents des deux langues dans un espace sémantique commun : une question posée en français peut ainsi ramener un passage pertinent d’un document rédigé en anglais, et l’inverse. Le rendement en français fait partie des critères d’évaluation du modèle, au même titre que la latence et le coût.