RAG Development Services & Knowledge AI
Ne vous contentez plus de réponses générées par l'IA qui semblent correctes mais ne le sont pas. RAG relie votre IA aux informations qui comptent vraiment — vos propres données — pour vous fournir des réponses précises, à jour et référencées.
Société spécialisée dans le développement de solutions RAG pour les entreprises
Tout grand modèle linguistique présente une lacune en matière de connaissances et une limite fondamentale : il ne connaît pas votre organisation. Il n’a pas lu vos politiques, la documentation relative à vos produits, vos contrats clients ni vos recherches internes. Lorsque les équipes d’entreprise tentent d’utiliser une IA à usage général pour des tâches nécessitant des connaissances approfondies, elles obtiennent des réponses qui semblent sûres mais qui sont factuellement erronées — un risque que les secteurs réglementés ne peuvent accepter et qui sape rapidement la confiance dans les outils d’IA.
La génération augmentée par la recherche (RAG) apporte une solution à ce problème. En reliant un modèle linguistique à votre base de connaissances propriétaire au moment de la requête, les systèmes RAG fournissent des réponses générées par l'IA qui s'appuient sur vos documents, politiques et données réels, tout en permettant de citer les sources afin que les utilisateurs puissent vérifier les informations qu'ils reçoivent.
Carmatec conçoit et développe des systèmes RAG destinés aux environnements d'entreprise où la précision, la sécurité et la conformité constituent des exigences incontournables. Nos solutions vont au-delà de la simple recherche documentaire : nous concevons des systèmes d'IA axés sur la connaissance, capables de traiter des requêtes complexes, de gérer plusieurs sources de données et de répondre aux exigences en matière de contrôle d'accès propres aux déploiements d'entreprise réels.
Nos services de développement RAG
Développement d'un pipeline RAG sur mesure
Nous développons des pipelines RAG de bout en bout adaptés à votre écosystème de connaissances : ingestion et prétraitement des documents, conception de la stratégie de découpage, sélection du modèle d'encodage, architecture de stockage des vecteurs, logique de recherche (recherche sémantique, recherche par mots-clés et approches hybrides), reclassement, ainsi que la couche de génération qui produit les réponses finales. Chaque choix architectural est pris en tenant compte de vos documents spécifiques, de vos types de requêtes et de vos exigences en matière de précision.
Mise en œuvre d'une base de données vectorielle
La base de données vectorielle est le moteur de recherche au cœur de tout système RAG. Nous mettons en œuvre et gérons les principales bases de données vectorielles — Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma et pgvector — en sélectionnant la solution la mieux adaptée en fonction de votre volume de données, de vos exigences en matière de latence des requêtes, de vos préférences en matière d’infrastructure et de votre budget. Nous nous chargeons de la conception de la collection, de la stratégie d’indexation et de l’optimisation des performances afin de garantir que votre système RAG récupère le bon contenu de manière fiable et rapide.
Base de connaissances d'entreprise basée sur l'IA
Pour les organisations disposant d'un parc documentaire vaste et complexe — qu'il s'agisse de documents juridiques, de politiques, de documents techniques ou opérationnels —, nous développons des systèmes d'IA basés sur des bases de connaissances d'entreprise qui permettent aux collaborateurs d'interroger les connaissances collectives de leur organisation en langage naturel. Ces systèmes prennent en charge plusieurs types de documents, plusieurs langues, ainsi que le filtrage des métadonnées qui garantit que les utilisateurs ne voient que les informations pertinentes par rapport à leur fonction et à leur niveau d'accès.
RAG sécurisé et conforme aux exigences réglementaires pour les secteurs soumis à une réglementation
Dans les secteurs des services financiers, de la santé, des administrations publiques et du droit, les systèmes RAG doivent répondre à des exigences strictes en matière de sécurité des données et de conformité. Nous mettons en œuvre un contrôle d’accès au niveau des documents dans les systèmes RAG (les utilisateurs ne peuvent consulter que les documents auxquels ils sont autorisés à accéder), la conformité en matière de localisation des données (les documents sont stockés et traités dans des régions spécifiques) et la journalisation complète de chaque requête et de chaque consultation. Pour nos clients britanniques et européens, nos architectures RAG sont conçues pour répondre aux exigences de l’article 22 du RGPD lorsque les résultats générés par l’IA servent de base à des décisions concernant des personnes physiques.
Systèmes RAG à agents
La combinaison du RAG et de l'IA agentique permet de créer des systèmes capables de collecter de manière autonome des informations provenant de multiples sources de connaissances, de raisonner à partir du contexte global ainsi constitué et de prendre des mesures en fonction des connaissances qu'ils ont extraites. Nous développons des systèmes RAG agentiques destinés à des applications complexes de recherche, de diligence raisonnable et d'aide à la décision, pour lesquelles une simple étape d'extraction d'informations s'avère insuffisante.
Implémentation de RAG pour les graphes
Le RAG standard excelle dans l'extraction d'extraits de documents pertinents. Le Graph RAG va plus loin : il capture les relations entre les entités, les concepts et les documents au sein d'un graphe de connaissances qui permet un raisonnement à plusieurs sauts. Lorsqu'une requête nécessite de relier des informations provenant de plusieurs sources et de comprendre comment ces sources sont liées entre elles, le Graph RAG offre une précision que la recherche vectorielle classique ne peut égaler.
La précision n'est pas facultative
Nous considérons la précision des systèmes RAG comme un problème d'ingénierie, et non comme un simple exercice de configuration. Chaque système RAG que nous livrons est évalué à l’aide d’un ensemble de tests soigneusement sélectionné, composé de requêtes représentatives, avant son déploiement. Nous mesurons la précision de la recherche, la fidélité des réponses et l’exactitude des citations — et nous ne déployons pas les systèmes qui n’atteignent pas les seuils de performance convenus. Après le déploiement, nous mettons en place un système de surveillance qui alerte votre équipe en cas de dégradation de la qualité des résultats.
Notre processus de développement RAG
Identification des cas d'utilisation et stratégie
Identifiez les domaines dans lesquels la technologie RAG peut apporter une valeur ajoutée (chatbots, recherche d'entreprise, assistants de connaissances) et définissez des objectifs clairs.
Collecte et préparation des données
Collecter des données issues de documents, de bases de données, d'API et d'outils SaaS ; les nettoyer et les structurer afin de permettre une recherche précise.
Création d'une base de connaissances
Créer un référentiel de connaissances centralisé et consultable à l'aide de bases de données vectorielles et de représentations vectorielles.
Configuration du système de recherche
Mettre en place une recherche sémantique afin d'extraire les informations les plus pertinentes en fonction des requêtes des utilisateurs.
Intégration LLM
Intégrer des modèles linguistiques de grande envergure afin de générer des réponses précises et adaptées au contexte à partir des données extraites.
Conception et optimisation de prompts
Concevoir et affiner les invites afin d'améliorer la qualité des réponses et de réduire les hallucinations.
Tests et mise au point
Valider les résultats, améliorer la précision de la recherche et optimiser les performances du système.
Déploiement et mise à l'échelle
Déployez le système RAG et étendez-le à l'ensemble des applications, des équipes ou des plateformes destinées aux clients.
Avantages des services RAG
Réponses précises et adaptées au contexte
Associe la récupération de données en temps réel à des réponses générées par l'IA.
Amélioration de l'accès aux connaissances
Extrayez rapidement des informations utiles à partir de grands volumes de données.
Un service client amélioré
Optimisez les chatbots intelligents et les assistants virtuels.

Sécurité et contrôle des données
Conservez les données sensibles au sein de votre propre environnement.
Solutions d'IA évolutives
Déployez facilement la solution dans divers cas d'utilisation et services.
Rapport coût-efficacité
Réduire le recours au réglage fin des grands modèles grâce à des systèmes de recherche efficaces.
TechStack : des services de développement RAG performants
OpenAI GPT · Claude · Gemini · Llama · Mistral · DeepSeek · Cohere
Pinecone · Weaviate · Milvus · Qdrant · ChromaDB · FAISS · Redis Vector Store
OpenAI Embeddings · Voyage AI · BGE · E5 · Cohere Embed · Jina AI · Nomic Embed
LlamaIndex · LangChain · LangGraph · Haystack · DSPy · Semantic Kernel
Apache Airflow · Données non structurées · Apache Tika · OCR · Azure AI Document Intelligence · Amazon Textract
PostgreSQL · MongoDB · Elasticsearch · Azure Blob Storage · Amazon S3 · Google Cloud Storage
Microsoft Azure · AWS · Google Cloud · Docker · Kubernetes · Terraform · GitHub Actions
LangSmith · Langfuse · MLflow · Ragas · TruLens · OpenTelemetry
Pourquoi choisir Carmatec comme prestataire pour le développement de votre RAG ?
Une expertise RAG de bout en bout
De la stratégie et de l'architecture au déploiement et à l'optimisation.
Fonctionnalités avancées d'IA et de modèles de langage à grande échelle (LLM)
Expertise dans la conception de systèmes d'IA intelligents et adaptatifs au contexte.

Intégration personnalisée des connaissances
Intégration transparente avec vos sources de données internes et vos plateformes SaaS.
Priorité à la précision et à la performance
Des processus de recherche optimisés pour garantir des résultats pertinents et précis.

Architecture sécurisée et évolutive
Des solutions destinées aux entreprises, alliant hautes performances et protection des données.
Accompagnement et amélioration continus
Suivi, réglage et amélioration continus des systèmes d'IA.
Études de cas : les solutions d'IA que nous avons mises en œuvre
Données de production en temps réel · 14,5 mois
Plateforme de recrutement basée sur l'IA
Une équipe de recrutement composée de 5 personnes a traité 17 021 candidatures pour 511 postes. L'IA attribue une note à chaque CV avant qu'un recruteur ne le consulte ; l'examen humain se concentre alors sur les 15% qui méritent qu'on y consacre du temps. Délai avant l'entretien : 8 jours, contre une norme du secteur de plus de 40 jours.
Gain de temps pour les recruteurs
1,616
Délai avant l'entretien
8 jours
Couverture de l'évaluation par IA
99.99%
Indicateurs suivis par le système · 90 jours
Automatisation des propositions grâce à l'IA
Un processus de prévente en 8 étapes qui transforme les transcriptions d'appels en propositions prêtes à être présentées aux clients. Le nombre d'heures nécessaires par proposition est passé de 14,2 à 3,8 — tous ces chiffres sont enregistrés par la plateforme elle-même, et ne proviennent pas de déclarations des utilisateurs.
Heures par proposition
14,2 → 3,8
Taux de victoire
24% → 38%
Montant moyen des transactions
+30%
Souhaitez-vous investir dans le RAG-as-a-Service ?
N'hésitez pas à contacter notre spécialiste en développement IA chez RAG. Nous sommes ouverts aussi bien aux cas d'utilisation concrets existants qu'aux idées générales concernant de futures applications.


