Des assistants IA sur mesure, nourris par vos données internes et fonctionnant entièrement sur votre infrastructure. Conçus pour les organisations qui ont besoin d’une IA conversationnelle exacte et bien contextualisée, sans envoyer de données sensibles à des API tierces.
Ce que nous construisons #
Nous concevons et déployons des assistants conversationnels alimentés par des LLM locaux et ancrés dans vos propres documents. Aucune requête, aucun document et aucune réponse ne quitte votre réseau — le modèle, la couche de récupération et la base vectorielle fonctionnent tous sur votre infrastructure.
Capacités clés #
- Recherche documentaire — Trouver instantanément l’information dans de vastes collections de documents, quel que soit le format (PDF, Confluence, SharePoint, bases de données).
- Conversation contextuelle — Maintenir le raisonnement et le contexte sur plusieurs échanges au fil de longues sessions.
- Contrôle d’accès selon les rôles — Garantir que chaque personne ne voit que l’information qu’elle est autorisée à consulter, en intégration avec votre authentification unique.
- Français et anglais — Communiquer efficacement dans les deux langues à l’aide de modèles déployés localement.
- Tableau de bord analytique — Suivre les usages, la qualité des requêtes et le rendement du système dans le temps.
- Piste d’audit — Chaque requête et chaque réponse est journalisée pour révision de conformité — Loi 25, LPRPDE ou toute obligation imposée par vos clients par contrat.
Architecture #
Utilisateur
Interface
Récupération
LLM local
Réponse
Cas d’usage courants #
- Assistant de connaissances interne — Les équipes de génie, juridiques et des ressources humaines interrogent la documentation du cabinet en langage naturel.
- Soutien à la clientèle augmenté — Le personnel de première ligne accède instantanément aux manuels, aux politiques et aux procédures de résolution.
- Recherche de conformité — Les équipes interrogent règlements, contrats et registres d’audit avec une traçabilité complète.
- Assistant d’intégration — Les nouvelles recrues montent en compétence plus vite en interrogeant directement le savoir institutionnel.
Services connexes #
- Intelligence documentaire — alimentez votre assistant avec une base de connaissances bien structurée.
- Déploiement d’infrastructure IA — la fondation sur laquelle votre assistant fonctionne.
- Agents IA — pour les cas qui exigent une action autonome, et pas seulement des réponses.
Foire aux questions #
Comment connectez-vous l'assistant à nos documents et à notre base de connaissances ?
Nous construisons des connecteurs sur mesure vers les systèmes où réside votre contenu — SharePoint, Confluence, Notion, dépôts de PDF, bases de données SQL et autres. Les documents sont ingérés, découpés et enchâssés dans une base de données vectorielle privée. L’assistant récupère le contenu pertinent en temps réel par recherche sémantique, et non par correspondance de mots-clés.
L'assistant peut-il respecter nos contrôles d'accès existants selon les rôles ?
Oui. Les contrôles d’accès sont une exigence de conception de premier plan. Nous nous intégrons à votre authentification unique et à votre gestion des identités (Azure AD, Okta et autres) et appliquons des permissions au niveau du document, de sorte que chaque personne ne reçoit que des réponses tirées de contenus qu’elle est autorisée à consulter.
Les données de conversation quittent-elles notre infrastructure ?
Non. Le modèle de langage et la base de données vectorielle fonctionnent tous deux sur votre infrastructure. Les requêtes, les réponses et les extraits de documents récupérés sont traités entièrement à l’intérieur de votre réseau. Vous contrôlez tous les journaux et configurez les politiques de conservation.
L'assistant fonctionne-t-il aussi bien en français qu'en anglais ?
C’est la bonne question à poser, et la réponse honnête est que cela dépend du modèle — c’est pourquoi nous le vérifions plutôt que de l’affirmer. Les LLM modernes à poids ouverts prennent en charge le français nativement, mais leur rendement varie réellement d’un modèle à l’autre. Nous évaluons les modèles candidats sur vos propres documents, en français et en anglais, pendant la phase de prototype, et nous vous montrons les résultats. Le RAG multilingue — récupérer des documents dans les deux langues à partir d’une seule question — exige une configuration d’enchâssement supplémentaire, que nous incluons systématiquement pour les cabinets québécois.
Comment mesurez-vous la qualité et l'exactitude de l'assistant ?
Nous mettons en place un cadre d’évaluation structuré avant la mise en service : un jeu de questions-réponses de référence, des mesures de précision et de rappel de la récupération, et une boucle de rétroaction permettant à votre équipe de signaler les réponses incorrectes. Des tableaux de bord d’évaluation font partie de chaque livraison afin que vous puissiez suivre la qualité en continu.