Assistant IA sur vos documents : le déroulé d'un pilote en 4 à 8 semaines
Choisir le bon cas d'usage, préparer les documents, mesurer la qualité : notre méthode pour tester l'IA sans se tromper d'investissement.
« Et si l'IA répondait à nos questions à partir de nos propres documents ? » C'est la demande que nous entendons le plus souvent. La bonne nouvelle : c'est faisable, et on peut le vérifier sur un périmètre réduit avant d'investir. Voici comment se déroule un pilote, en 4 à 8 semaines.
Le principe : le RAG
Un assistant documentaire ne « connaît » pas vos documents par magie. On utilise une technique appelée RAG (retrieval-augmented generation) : à chaque question, le système va chercher les passages pertinents dans vos documents, puis demande au modèle d'IA de répondre uniquement à partir de ces passages, en citant d'où ils viennent.
Vos documents ne servent pas à entraîner un modèle : ils sont consultés au moment de la question.
Semaine 1 : choisir le bon cas d'usage
Un bon premier cas d'usage est fréquent, documenté et vérifiable. Par exemple : les questions des nouveaux arrivants sur les procédures internes, ou les questions techniques des clients sur un catalogue. On définit avec vous :
qui va utiliser l'assistant ;
quels documents il peut consulter, et lesquels sont exclus ;
une liste d'une cinquantaine de vraies questions, avec les bonnes réponses attendues.
Semaines 2 à 3 : préparer les documents
C'est l'étape la plus sous-estimée. Documents en double, versions obsolètes, PDF scannés : la qualité des réponses dépend directement de la qualité des sources. On nettoie, on découpe et on indexe les documents, en respectant les droits d'accès.
Semaines 3 à 5 : construire l'assistant
Recherche des passages pertinents, en combinant recherche par mots-clés et recherche par le sens.
Réponses qui citent leurs sources : un clic pour vérifier dans le document d'origine.
Réponse « je ne sais pas » quand l'information n'est pas dans les documents.
Mention claire « Vous échangez avec une IA », comme le prévoit l'AI Act.
Pour les applications Symfony, nous utilisons les composants officiels Symfony AI, qui permettent d'intégrer l'assistant directement dans votre application existante.
Semaines 5 à 8 : mesurer, puis décider
On fait tester l'assistant par de vrais utilisateurs et on mesure la qualité des réponses sur la liste de questions de la semaine 1 : réponses correctes, sources pertinentes, cas où l'assistant aurait dû dire « je ne sais pas ».
À la fin, vous décidez sur des résultats mesurés :
arrêter, si la valeur n'est pas au rendez-vous ;
améliorer le périmètre actuel ;
industrialiser : connexion à votre GED, votre ERP ou votre CRM, ce qui prend plutôt 2 à 4 mois.
Les pièges à éviter
Viser trop large d'entrée : « toute la documentation de l'entreprise » est un projet, pas un pilote.
Ne pas mesurer : sans questions de référence, impossible de savoir si l'assistant progresse.
Oublier le RGPD : hébergement, durée de conservation des conversations, droits d'accès.
Trocly, le site de petites annonces que nous éditons, sert de terrain d'essai : données publiques, pages qui se citent, robots d'IA triés un par un. Ce que nous avons mis en place.
Bloquer l'entraînement des IA sans disparaître de leurs réponses, c'est possible. Les robots à connaître, un robots.txt type, et ce que vaut vraiment le fichier llms.txt.
Un agent IA ne se contente pas de répondre : il agit dans vos outils. Comment choisir un premier cas d'usage, fixer les garde-fous et mesurer le résultat avant d'aller plus loin.
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