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Datalyn

Solutions IA

Comprendre l'IA pour l'utiliser là où elle est utile.

Ce que permettent les technologies d'IA actuelles, comment elles fonctionnent, et les précautions qu'elles demandent pour être utilisées en entreprise.

IA générative et LLM

Un LLM (Large Language Model, ou grand modèle de langage) est un modèle entraîné sur de très grands volumes de textes pour prédire la suite la plus probable d'un texte. Cette capacité, simple en apparence, lui permet de comprendre une demande formulée librement, de rédiger, de résumer, de traduire ou d'extraire des informations.

L'IA générative désigne plus largement les modèles qui produisent du contenu : texte, code, images. En entreprise, ses usages les plus solides aujourd'hui sont ceux qui traitent du texte : synthèse de documents, rédaction assistée, classification de demandes, extraction de données de documents non structurés.

  • Synthèse de comptes rendus ou de rapports
  • Extraction de champs depuis des contrats ou factures
  • Brouillons de réponses à des demandes
  • Classification et priorisation de tickets

RAG : une IA qui s'appuie sur vos documents

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche) combine un moteur de recherche et un modèle de langage. Au lieu de répondre « de mémoire », le modèle reçoit les passages de vos documents les plus pertinents pour la question, et rédige sa réponse à partir d'eux.

Architecture RAGEn amont, les documents sont découpés et indexés dans un index vectoriel. Lorsqu'une question arrive, les passages pertinents sont recherchés dans l'index, puis transmis au modèle de langage qui produit une réponse citant ses sources.Préparation (en amont)DocumentsautorisésDécoupage+ métadonnéesIndex vectorielrecherche par le sensRéponse (à chaque question)QuestionutilisateurRecherchedroits d'accèsLLMconsigne + passagesRéponseavec sourcespassages pertinentsLe modèle ne « sait » rien de vos documents : il répond à partir des passages qu'on lui transmet à chaque question.

Avantages : des réponses fondées sur vos contenus à jour, des sources citées et vérifiables, et le respect des droits d'accès de chaque utilisateur si la recherche les applique.

Pas à pas, sur un exemple

Illustration simulée. Documents, scores et réponse sont fictifs et rédigés à l'avance : aucun modèle d'IA n'est connecté à cette page.

Un collaborateur pose sa question en langage naturel, depuis l'outil qu'il utilise déjà.

Question de l'utilisateur

Sous quel délai dois-je déposer une note de frais ?

Assistants intelligents

Un assistant intelligent est l'interface conversationnelle qui rend ces capacités accessibles : dans un intranet, un outil de ticketing, Teams ou une application métier.

Un assistant utile est spécialisé : il connaît un périmètre (les procédures RH, la documentation d'un produit, la base de connaissances du support), sait dire quand il ne sait pas, et oriente vers un interlocuteur humain lorsque c'est nécessaire.

Agents IA et workflows intelligents

Un agent ne se contente pas de répondre : il poursuit un objectif en plusieurs étapes et utilise des outils (recherche, API, bases de données) pour l'atteindre. Les systèmes multi-agents répartissent le travail entre plusieurs agents spécialisés.

Boucle d'un agent IAUn objectif est confié à l'agent. Il planifie une étape, agit en appelant un outil, observe le résultat, puis recommence jusqu'à atteindre l'objectif. Les actions sensibles passent par une validation humaine avant le résultat final.Objectifex. traiter un dossierPlanifierchoisir l'étapeAgirappeler un outilObserveranalyser le résultatboucleOutilsRechercheAPI métierBase de donnéesValidationhumaineaction sensibleLes permissions de l'agent sont limitées aux outils nécessaires, et chaque action est journalisée.

Exemple de workflow : traitement d'une demande entrante

  1. 1Lire la demande et en extraire les informations clés
  2. 2Vérifier dans le système métier l'historique du demandeur
  3. 3Rechercher la procédure applicable dans la base documentaire
  4. 4Préparer une proposition de réponse et la décision suggérée
  5. 5Soumettre à un opérateur qui valide, corrige ou rejette

Plus un agent est autonome, plus son périmètre doit être maîtrisé : permissions minimales, journalisation des actions et validation humaine pour toute action irréversible ou sensible.

Machine Learning

Le Machine Learning apprend des régularités à partir de données historiques pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Il reste souvent la meilleure option pour des problèmes chiffrés et structurés.

Grandes familles de Machine Learning et exemples
FamilleQuestion traitéeExemple
ClassificationÀ quelle catégorie appartient cet élément ?Router une demande vers le bon service, qualifier un ticket.
PrévisionQuelle valeur attendre demain ?Volume de commandes, charge d'une équipe, consommation.
Détection d'anomaliesCe comportement est-il inhabituel ?Transactions atypiques, dérive d'un capteur, incident d'infrastructure.
SegmentationQuels groupes se dessinent dans les données ?Typologies de clients ou de comportements d'usage.

Automatisation intelligente

Toutes les automatisations n'ont pas besoin d'IA. Nous choisissons le niveau adapté à chaque tâche, et le combinons avec des règles classiques lorsque c'est plus fiable.

Règles

Tâches stables et bien définies : calculs, contrôles, transferts. Prévisible et peu coûteux.

IA assistée

L'IA prépare (lecture, extraction, proposition), un humain valide. Le meilleur point de départ.

Autonomie encadrée

L'IA exécute seule les cas simples et escalade les autres. Après une période de mesure.

Évaluation et déploiement des systèmes d'IA

Une application d'IA n'est pas terminée lorsqu'elle fonctionne en démonstration. Elle doit être évaluée sur des cas représentatifs, déployée de façon reproductible et surveillée dans la durée.

Cycle de vie d'une application d'IAConstruire, évaluer, déployer, surveiller, améliorer, puis recommencer le cycle.Construirecode, promptsÉvaluertests, métriquesDéployerCI/CDSurveillerqualité, coûtsAméliorerretoursChaque modification (prompt, modèle, données) repasse par l'évaluation avant d'atteindre les utilisateurs.

  • Jeux de tests

    Questions et cas réels, avec la réponse attendue, validés par les métiers.

  • Métriques

    Pertinence, fidélité aux sources, taux d'erreur, latence et coût par requête.

  • Revue humaine

    Échantillons relus régulièrement, et retours utilisateurs intégrés.

  • Supervision

    Alertes sur la qualité, la dérive des données et les coûts.

Possibilités et limites

Ce que l'IA fait bien

  • Comprendre et reformuler des demandes exprimées librement
  • Synthétiser, extraire et structurer l'information de documents longs
  • Rechercher par le sens dans de grands volumes de documents
  • Automatiser des tâches répétitives à forte composante de lecture et d'écriture
  • Détecter des tendances ou des anomalies dans des données historiques

Ses limites, et ce que nous en faisons

Erreurs plausibles
Un modèle de langage peut produire une réponse fausse mais bien formulée. Nous limitons ce risque avec le RAG, les citations, l'évaluation et la validation humaine, sans prétendre l'éliminer.
Dépendance aux données
Des documents obsolètes ou contradictoires donnent des réponses de même nature. La qualité des sources est un prérequis.
Confidentialité
Certaines données ne doivent pas quitter votre périmètre. Le choix du modèle et de son hébergement en découle.
Coût et latence
Chaque requête à un grand modèle a un coût et un temps de réponse. Ils se mesurent et s'optimisent dès la conception.
Explicabilité
Certains modèles sont difficiles à expliquer. Pour des décisions sensibles, des approches plus simples sont parfois préférables.

Un cas d'usage en tête ? Évaluons ensemble sa faisabilité.

Décrivez-nous votre contexte : nous revenons vers vous pour un premier échange, sans engagement.

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