Votre équipe a testé un assistant d’IA générative. Il rédige bien, résume vite… mais dès qu’on lui demande l’état d’une commande, le contenu d’un contrat client ou la procédure interne de traitement d’un litige, il répond à côté ou invente. Rien d’anormal : un modèle de langage ne connaît pas votre entreprise. Pour qu’il devienne réellement utile, il faut lui donner accès, de manière contrôlée, à vos propres données. C’est précisément l’objet du RAG en entreprise.
Derrière cet acronyme se cache moins une question d’intelligence artificielle qu’une question d’intégration de systèmes d’information. Et c’est une bonne nouvelle pour les PME et ETI qui disposent déjà d’applications de gestion solides.
Le RAG, ou comment ancrer l’IA dans vos propres données
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche) consiste à aller chercher, au moment de chaque question, les informations pertinentes dans vos sources internes, puis à les transmettre au modèle de langage pour qu’il formule sa réponse à partir de ces éléments.
Concrètement, le fonctionnement repose sur trois briques :
L’indexation : vos documents et données sont découpés, enrichis de métadonnées et indexés (souvent sous forme de vecteurs) pour être retrouvés rapidement ;
La recherche : à chaque question, le système sélectionne les extraits les plus pertinents, en respectant les droits d’accès de l’utilisateur ;
La génération : le modèle rédige une réponse appuyée sur ces extraits, idéalement en citant ses sources.
Avantage majeur : pas besoin de réentraîner un modèle. Les réponses s’appuient sur des données à jour, traçables, et vous gardez la main sur ce qui est exposé.
Pourquoi le RAG est d’abord un projet d’intégration
Les démonstrations de RAG montrent souvent un assistant qui interroge quelques PDF. En entreprise, la réalité est différente : l’information utile est dispersée entre un ERP, une application de gestion développée sur mesure, une GED, des fichiers partagés, des échanges EDI avec les partenaires et des API tierces.
La valeur d’un projet RAG dépend donc directement de la capacité à :
extraire les données là où elles vivent, sans perturber les applications de production ;
synchroniser l’index avec les mises à jour (une réponse fondée sur un tarif obsolète est pire qu’aucune réponse) ;
propager les habilitations : un commercial ne doit pas obtenir, via l’assistant, des informations qu’il ne verrait pas dans son application ;
tracer qui a demandé quoi et à partir de quelles sources la réponse a été construite.
Ce sont exactement les compétences d’un intégrateur SI : connecteurs, flux, transformations, supervision.
Les sources à connecter : bases SQL, documents, flux EDI et API
Chaque type de source demande une approche spécifique :
Bases de données (SQL Server, MySQL, HFSQL…) : pour les données structurées (clients, commandes, stocks), il est souvent plus fiable d’interroger la base via des vues ou des API dédiées que de tout vectoriser. Le RAG combine alors recherche documentaire et requêtes ciblées ;
Applications métier WinDev, WebDev ou PHP : exposer quelques web services REST en lecture seule permet à l’assistant de consulter l’information sans accès direct à la base ;
Documents (contrats, procédures, fiches techniques) : l’enjeu est la qualité du découpage, la gestion des versions et la suppression des documents périmés ;
Flux EDI et échanges partenaires : une fois normalisés, ils permettent de répondre à des questions de suivi (livraisons, factures, anomalies) ;
API SaaS (CRM, support, outils logistiques) : connecteurs REST ou SOAP, avec gestion des quotas et de l’authentification.
Qualité et gouvernance des données : le vrai prérequis
Un assistant RAG ne fait que reformuler ce qu’il trouve. Si vos référentiels comportent des doublons, des libellés incohérents ou des documents contradictoires, l’IA les restituera fidèlement… et avec aplomb. Avant d’investir dans un outil, quelques chantiers sont souvent rentables :
dédoublonner et fiabiliser les référentiels clients, articles et fournisseurs ;
identifier une source de vérité par type d’information ;
archiver ou marquer les documents obsolètes ;
documenter les règles de gestion qui ne figurent que dans la tête de quelques experts ;
vérifier la conformité RGPD des données exposées et, selon l’usage, les obligations applicables au titre de l’AI Act.
Ce travail, proche d’une reprise de données, profite d’ailleurs à l’ensemble du SI, bien au-delà de l’IA.
Une démarche en 5 étapes pour un premier projet RAG
Pour éviter l’effet « preuve de concept sans lendemain », mieux vaut avancer de façon incrémentale :
Cadrer un cas d’usage précis avec les métiers : support client, service ADV, assistance aux techniciens, recherche dans la documentation interne… avec des questions types et des critères de réussite mesurables ;
Cartographier les sources nécessaires, leurs propriétaires, leur fréquence de mise à jour et leurs règles d’accès ;
Construire les connecteurs et l’index sur un périmètre réduit, en privilégiant des accès en lecture seule ;
Évaluer les réponses avec des utilisateurs réels : exactitude, sources citées, cas où l’assistant doit répondre « je ne sais pas » ;
Industrialiser : supervision des flux, mises à jour automatiques de l’index, maintenance applicative (TMA) et élargissement progressif du périmètre.
Le choix du modèle (service cloud, modèle hébergé en Europe ou déployé sur vos serveurs) dépend de la sensibilité des données et de vos contraintes. C’est une décision d’architecture à prendre dès le cadrage, avec un regard AMOA.
SODOR, votre partenaire RAG et intégration SI en Île-de-France
SODOR est une ESN spécialisée dans l’intégration de systèmes d’information, le développement d’applications de gestion et l’AMOA. Depuis environ 15 ans, nous concevons et maintenons des flux (API REST et SOAP, EDI, web services) et des applications métier pour des entreprises des secteurs télécom, logistique et santé.
Sur un projet de RAG en entreprise, nous intervenons là où se joue la réussite :
cadrage AMOA du cas d’usage et rédaction des spécifications ;
développement des connecteurs vers vos bases SQL Server, MySQL ou HFSQL et vos applications WinDev, WebDev, PHP ou Node.js ;
exposition de web services sécurisés et gestion des habilitations ;
fiabilisation et reprise des données ;
maintenance et évolution de la solution dans la durée.
Nous intervenons en Île-de-France et à distance, avec une approche pragmatique : partir de votre SI existant plutôt que de tout reconstruire.
Passez de l’expérimentation à un assistant qui connaît votre métier
Vous souhaitez savoir si vos données sont prêtes pour un projet RAG, ou identifier le cas d’usage le plus rentable pour démarrer ? Contactez SODOR ou écrivez-nous à contact@sodor.fr : nous étudions votre contexte et vous proposons une démarche adaptée.
Votre équipe a testé un assistant d’IA générative. Il rédige bien, résume vite… mais dès qu’on lui demande l’état d’une commande, le contenu d’un contrat client ou la procédure interne de traitement d’un litige, il répond à côté ou invente. Rien d’anormal : un modèle de langage ne connaît pas votre entreprise. Pour qu’il devienne réellement utile, il faut lui donner accès, de manière contrôlée, à vos propres données. C’est précisément l’objet du RAG en entreprise.
Derrière cet acronyme se cache moins une question d’intelligence artificielle qu’une question d’intégration de systèmes d’information. Et c’est une bonne nouvelle pour les PME et ETI qui disposent déjà d’applications de gestion solides.
Le RAG, ou comment ancrer l’IA dans vos propres données
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche) consiste à aller chercher, au moment de chaque question, les informations pertinentes dans vos sources internes, puis à les transmettre au modèle de langage pour qu’il formule sa réponse à partir de ces éléments.
Concrètement, le fonctionnement repose sur trois briques :
Avantage majeur : pas besoin de réentraîner un modèle. Les réponses s’appuient sur des données à jour, traçables, et vous gardez la main sur ce qui est exposé.
Pourquoi le RAG est d’abord un projet d’intégration
Les démonstrations de RAG montrent souvent un assistant qui interroge quelques PDF. En entreprise, la réalité est différente : l’information utile est dispersée entre un ERP, une application de gestion développée sur mesure, une GED, des fichiers partagés, des échanges EDI avec les partenaires et des API tierces.
La valeur d’un projet RAG dépend donc directement de la capacité à :
Ce sont exactement les compétences d’un intégrateur SI : connecteurs, flux, transformations, supervision.
Les sources à connecter : bases SQL, documents, flux EDI et API
Chaque type de source demande une approche spécifique :
Qualité et gouvernance des données : le vrai prérequis
Un assistant RAG ne fait que reformuler ce qu’il trouve. Si vos référentiels comportent des doublons, des libellés incohérents ou des documents contradictoires, l’IA les restituera fidèlement… et avec aplomb. Avant d’investir dans un outil, quelques chantiers sont souvent rentables :
Ce travail, proche d’une reprise de données, profite d’ailleurs à l’ensemble du SI, bien au-delà de l’IA.
Une démarche en 5 étapes pour un premier projet RAG
Pour éviter l’effet « preuve de concept sans lendemain », mieux vaut avancer de façon incrémentale :
Le choix du modèle (service cloud, modèle hébergé en Europe ou déployé sur vos serveurs) dépend de la sensibilité des données et de vos contraintes. C’est une décision d’architecture à prendre dès le cadrage, avec un regard AMOA.
SODOR, votre partenaire RAG et intégration SI en Île-de-France
SODOR est une ESN spécialisée dans l’intégration de systèmes d’information, le développement d’applications de gestion et l’AMOA. Depuis environ 15 ans, nous concevons et maintenons des flux (API REST et SOAP, EDI, web services) et des applications métier pour des entreprises des secteurs télécom, logistique et santé.
Sur un projet de RAG en entreprise, nous intervenons là où se joue la réussite :
Nous intervenons en Île-de-France et à distance, avec une approche pragmatique : partir de votre SI existant plutôt que de tout reconstruire.
Passez de l’expérimentation à un assistant qui connaît votre métier
Vous souhaitez savoir si vos données sont prêtes pour un projet RAG, ou identifier le cas d’usage le plus rentable pour démarrer ? Contactez SODOR ou écrivez-nous à contact@sodor.fr : nous étudions votre contexte et vous proposons une démarche adaptée.