L'intelligence artificielle appliquée à de vrais problèmes

Des fonctions où le modèle prend en charge une part bien délimitée du travail : rédiger un brouillon, résumer un historique, proposer un classement, comparer deux documents.

Le résultat est présenté à la personne qui décide, jamais appliqué à l'aveugle. Le gain vient du raccourcissement du chemin vers un bon premier jet, pas de la suppression du jugement humain.

Le RAG consiste à donner au modèle accès à votre documentation au moment de la question, plutôt que d'espérer qu'il la connaisse. La réponse est construite à partir de vos documents et cite sa source.

C'est la bonne approche lorsque la connaissance évolue souvent, est propre à l'entreprise et doit pouvoir être vérifiée. Elle évite l'écueil central d'interroger un modèle généraliste sur des sujets internes : des réponses plausibles mais inventées.

Des automatisations dont une étape exige de l'interprétation : lire un courriel pour comprendre la demande, extraire des montants de factures aux formats très variables, classer une réclamation par type et urgence.

L'automatisation classique n'y parvient pas car l'entrée n'a pas de structure fixe. Nous combinons les deux : des règles déterministes là où la certitude existe, un modèle uniquement là où l'ambiguïté est réelle.

Un assistant qui répond aux questions sur les procédures, les contrats, l'historique client ou la documentation technique, dans les limites d'accès de celui qui interroge.

Il réduit le temps passé à chercher l'information et la dépendance à ceux qui savent où elle se trouve. Pour des agents qui exécutent des actions et ne se contentent pas de répondre, voyez la page agents IA.