Assistant IA pour site web à Paris

Une architecture qui associe un modèle de langage à une recherche dans un corpus autorisé : la réponse est construite à partir de passages retrouvés, avec leur source.

Le mécanisme en trois temps. La question est transformée en représentation numérique et comparée aux passages de vos documents, préalablement découpés et indexés. Les passages les plus proches sont retrouvés. Et le modèle rédige une réponse en s’appuyant sur ces passages, avec la consigne de ne pas aller au-delà.

Ce que cela change par rapport à un modèle seul : la réponse repose sur vos documents plutôt que sur la mémoire du modèle, elle peut citer sa source, et elle se met à jour en changeant les documents sans réentraîner quoi que ce soit.

Ce que cela ne supprime pas : la possibilité d’une réponse fausse. Si la recherche remonte le mauvais passage, ou si deux documents se contredisent, le modèle peut répondre avec assurance sur une base erronée. C’est pour cela que la citation de la source est obligatoire dans nos réalisations — elle permet à l’utilisateur de vérifier.

Un chatbot suit des scénarios prédéfinis. Un assistant fondé sur le RAG cherche dans un corpus et formule une réponse, ce qui couvre des questions non anticipées.

Le chatbot à scénarios a une qualité que l’on sous-estime : il est prévisible. Il répond exactement ce qu’on a écrit, et il échoue visiblement quand la question sort du cadre. Pour un parcours court et connu — prendre un rendez-vous, suivre une commande —, il reste le bon outil et il coûte beaucoup moins.

L’assistant documentaire répond à des questions qu’on n’a pas anticipées, ce qui est nécessaire dès que le corpus est vaste : une documentation technique, un catalogue, un règlement intérieur. Sa contrepartie est l’imprévisibilité : il peut mal formuler, mal choisir sa source, ou répondre avec assurance à côté.

Le bon choix dépend donc du périmètre : scénarios pour les tâches, recherche documentaire pour les questions. Les deux se combinent dans un même outil, et c’est souvent la meilleure réponse — le scénario prend la main quand il reconnaît une intention, l’assistant traite le reste.

Pages du site, documentations, fiches produits, procédures internes, bases de connaissances et fichiers structurés, selon les droits d’accès définis.

Ce qui se connecte bien : des documents à jour, découpés en sections titrées, avec une date et un périmètre clair. Les pages web, les documentations techniques et les bases de connaissances bien tenues donnent les meilleurs résultats.

Ce qui se connecte mal : les documents scannés sans texte reconnu, les tableaux complexes dont la structure se perd à l’extraction, les présentations dont le sens dépend de la mise en page, et les archives contradictoires. Sur ces sources, un travail de préparation précède l’indexation et il représente une part significative du projet.

Les droits d’accès sont le point critique. Si le corpus contient des documents réservés, l’assistant doit filtrer avant de chercher, selon l’identité de l’utilisateur — et non filtrer la réponse après coup. Un assistant qui a accès à tout et qui « choisit » de ne pas répondre n’est pas une protection : la donnée est déjà dans son contexte.

Nous cloisonnons donc l’index par niveau de droit.

Par des règles de priorité entre sources, la datation des documents et l’affichage explicite de l’origine des informations utilisées.

C’est le problème le plus fréquent en production et il vient de vos documents, pas du modèle. Une procédure de 2021 et sa révision de 2024 coexistent dans le corpus ; la recherche peut remonter l’une ou l’autre.

Trois mesures. Une hiérarchie de sources déclarée : tel espace fait référence, tel autre est historique. La datation obligatoire, avec préférence aux documents récents à pertinence comparable. Et l’archivage réel des versions périmées hors de l’index — c’est la mesure la plus efficace et elle relève de votre organisation documentaire, pas de la technique.

Quand la contradiction subsiste, nous préférons un comportement explicite : l’assistant signale que deux sources divergent et les cite toutes les deux, plutôt que de trancher silencieusement.

L’expérience montre qu’un projet d’assistant révèle l’état du fonds documentaire. C’est un effet secondaire utile, et il faut prévoir le temps de ménage qu’il déclenche.

Par un jeu de questions de référence, des critères d’acceptation, la mesure des réponses incorrectes ou incomplètes et l’analyse des cas réels.

Le jeu de référence est construit avec vous : cinquante à deux cents questions représentatives, avec la réponse attendue et la source qui doit être citée. Chaque version du système est passée sur ce jeu, et les résultats sont comparés — c’est ce qui permet de dire qu’un changement améliore les choses plutôt que de le supposer.

Quatre critères sont notés : la réponse est-elle exacte, s’appuie-t-elle sur la bonne source, est-elle complète, et refuse-t-elle correctement quand l’information n’est pas dans le corpus. Ce dernier critère est le plus important et le moins mesuré : un assistant qui invente plutôt que de dire qu’il ne sait pas est inutilisable.

En production, les questions réelles sont échantillonnées et relues chaque semaine au début, puis mensuellement. Les échecs deviennent des cas du jeu de référence, ce qui empêche une régression future.

Un seuil d’acceptation est fixé avant la mise en service, pas après.

Non dans les configurations que nous retenons. Les conditions d’usage, l’hébergement et la conservation des données sont vérifiés et documentés.

La distinction à connaître : les offres grand public de la plupart des éditeurs peuvent utiliser les conversations pour améliorer leurs modèles ; les offres professionnelles et les accès par interface de programmation ne le font pas, par contrat. Nous utilisons ces derniers et nous vous remettons la clause correspondante.

S’y ajoutent trois vérifications. La localisation de traitement, pour savoir si vos données sortent de l’Union européenne — plusieurs éditeurs proposent un traitement européen, et c’est un critère de choix. La durée de conservation par l’éditeur, souvent de trente jours pour la détection d’abus, parfois configurable à zéro. Et les sous-traitants ultérieurs, qui doivent figurer au registre.

Quand la sensibilité l’exige, un modèle déployé sur votre infrastructure supprime la question au prix d’une qualité moindre et d’un coût d’exploitation plus élevé. Nous comparons les deux plutôt que de recommander par principe.

Par une synchronisation avec vos sources, une réindexation régulière et un suivi des documents ajoutés, modifiés ou retirés.

Le mécanisme dépend de la source. Les pages d’un site se réindexent par exploration périodique. Un espace documentaire exposant une interface se synchronise par différentiel, ce qui est préférable : seuls les documents modifiés sont retraités. Un dépôt de fichiers se surveille par date de modification.

La fréquence se décide par le rythme réel de vos documents : quotidienne pour un catalogue, hebdomadaire pour une documentation, immédiate sur demande pour une procédure critique qui vient de changer.

Le point le plus négligé est la suppression. Un document retiré de vos sources doit disparaître de l’index, sinon l’assistant continue de citer une procédure abrogée — et c’est un incident sérieux. Nous traitons donc explicitement les retraits, avec un contrôle de cohérence périodique entre les sources et l’index.

Un tableau de bord expose la date de dernière synchronisation par source, pour que vous sachiez ce que l’assistant connaît.

Oui lorsque les interfaces le permettent et que les droits sont correctement définis, par exemple pour consulter un dossier, un stock ou un statut.

Cela change la nature de l’outil : il ne répond plus seulement sur des documents mais sur des données vivantes — l’état d’une commande, le solde d’un compte, la disponibilité d’une référence. L’intérêt pour l’utilisateur est considérable, et les exigences augmentent d’autant.

Deux règles s’imposent. L’identité de l’utilisateur détermine ce qui est interrogeable : la requête vers votre système porte ses droits, jamais un compte technique universel. Et la donnée est lue à la demande plutôt que copiée dans l’index, pour qu’elle soit exacte et qu’elle ne persiste pas.

Nous distinguons ensuite consulter et agir. Consulter un dossier est peu risqué. Modifier une commande, annuler, rembourser relève de l’action, et nous plaçons une confirmation humaine explicite sur ces opérations — non par prudence excessive, mais parce qu’une erreur y est immédiate et visible du client.

Chaque appel est journalisé avec l’utilisateur, l’heure et le résultat.