IA et agents · Industrie, groupe international
Assistant conversationnel d'entreprise, en production
Un RAG sur corpus documentaire interne, bâti sur Azure AI Foundry et Semantic Kernel. Nous maintenons l'infrastructure IA et le front, et nous avons livré ce qui manquait pour la mise en service : quotas, historique, accès par tuiles métier.
- Contexte
- Industrie, groupe international
- Période
- Depuis janvier 2025, mission reconduite en 2026
- Notre rôle
- Évolutions applicatives sur la plateforme du client, en équipe intégrée
- Stack
Le problème
Le client avait développé son assistant interne adossé à des modèles de langage, puis l'avait soumis à des tests terrain. Ces tests ont fait émerger les fonctions indispensables avant la mise en service auprès d'utilisateurs non techniciens.
Ce que nous avons fait
- Gestion et affichage des quotas de consommation : un plafond qui se voit et qui se tient, pas un coût constaté après coup.
- Historique et export des conversations.
- Organisation de l'accès par tuiles thématiques, qui préfigure le choix d'un agent par métier.
- Maintien en conditions opérationnelles de l'infrastructure IA (bases vectorielles, requêtes augmentées) et du front.
Le résultat
En service auprès des collaborateurs du groupe. La relation, engagée en 2024 sur des sujets d'infrastructure, précède le volet IA.
Ce que cela nous a appris. La difficulté n'est presque jamais le modèle. Elle est dans le cloisonnement des données, la lisibilité des sources et la maîtrise du coût à l'usage.
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