Un système de connaissances interne avec l’IA
Vous souhaitez que vos collègues obtiennent rapidement des réponses à leurs questions sur les produits, les politiques, l’informatique, les processus ou les clients ? Dans ce cas, un système de connaissances interne doté de son propre chatbot est idéal. Grâce à la génération augmentée par récupération (RAG) ce type de système est plus intelligent que jamais : les collaborateurs posent leurs questions en langage courant et le chatbot effectue immédiatement des recherches dans votre propre documentation. Le tout peut être entièrement sécurisé, sans fuite de données vers des parties externes, même si vous utilisez les grands modèles de langage d’OpenAI ou de Google.
- La réponse correspond-elle toujours à la réalité interne
- Aucune information inventée n’est-elle fournie (comme c’est parfois le cas avec les LLM purs)
- Les données confidentielles ne sont-elles jamais partagées avec l’extérieur
Quels outils pouvez-vous utiliser ?
La mise en place d’un système de connaissances dédié peut se faire avec différents produits, selon vos préférences et vos exigences en matière de confidentialité, d’évolutivité et de facilité d’utilisation.
Chatbots et frameworks RAG
- LlamaIndex (llamaindex.ai) – Open source, polyvalent
- Haystack (haystack.deepset.ai) – Performant pour la recherche d’entreprise
- LangChain (langchain.com) – Puissant pour les intégrations et les solutions sur mesure
- OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interface web simple et moderne pour le chat et l’administration
Bases de données vectorielles (pour le stockage de documents et la recherche rapide)
- ChromaDB (trychroma.com)
- Weaviate (weaviate.io)
- Qdrant (qdrant.tech)
Modèles d’IA
- Grands modèles dans le cloud
- Modèles personnalisés (sur site ou dans un cloud privé)
Important :
De nombreux outils, notamment OpenWebUI et LlamaIndex, peuvent se connecter à des modèles locaux (sur site) comme à des modèles cloud. Vos documents et vos requêtes de recherche ne quittent jamais votre propre infrastructure, sauf si vous le souhaitez !
Ajoutez facilement des documents
La plupart des systèmes de connaissances modernes proposent une fonction simple de téléversement ou de synchronisation.
Voici comment cela fonctionne, par exemple :
- Téléversez vos documents (PDF, Word, fichiers texte, e-mails, pages wiki) via l’interface web (comme OpenWebUI)
- Traitement automatique: L’outil indexe votre document et le rend immédiatement consultable par le chatbot
- Mise à jour en temps réel: Vous ajoutez un nouveau fichier ? Il est généralement pris en compte dans les réponses en quelques secondes ou minutes
Pour les utilisateurs avancés:
Des connexions automatiques à SharePoint, Google Drive, Dropbox ou à un serveur de fichiers sont parfaitement possibles avec LlamaIndex ou Haystack.
Les données restent sécurisées et en interne
Que vous choisissiez vos propres modèles ou de grands modèles cloud :
- Vous décidez vous-même de ce qui peut ou non être transmis à l’extérieur
- Intégration avec l’authentification unique et la gestion des accès est possible par défaut
- Journaux d’audit: qui a consulté quoi ?
Pour les informations sensibles, il est recommandé d’utiliser des modèles d’IA sur site ou au sein d’un cloud privé. Mais même si vous utilisez GPT-4 ou Gemini, vous pouvez configurer le système afin que vos documents ne soient jamais utilisés comme données d’entraînement ni stockés de manière permanente par le fournisseur.
Exemple de configuration moderne
Avec OpenWebUI vous pouvez facilement créer un système de connaissances interne et sécurisé dans lequel les collaborateurs peuvent poser des questions à des chatbots spécialisés. Vous pouvez téléverser des documents, les classer par catégorie et faire intervenir différents chatbots en tant qu’experts dans leur domaine respectif. Découvrez ici comment procéder !
1. Ajouter et catégoriser du contenu
Téléversement de documents
- Connectez-vous à OpenWebUI via votre navigateur.
- Accédez à la section Documents ou Base de connaissances.
- Cliquez sur Téléverser et sélectionnez vos fichiers (PDF, Word, texte, etc.).
- Conseil : Lors du téléversement, ajoutez une catégorie ou une étiquette, comme « RH », « Technique », « Ventes », « Politique », etc.
Avantage: En catégorisant les contenus, le chatbot (expert) approprié peut se concentrer sur les sources pertinentes, afin de toujours fournir une réponse adaptée.
2. Chatbots dotés de domaines d’expertise propres (rôles)
OpenWebUI permet de créer plusieurs chatbots, chacun doté de sa propre spécialité ou de son propre rôle. Exemples :
- Bot RH: Questions sur les congés, les contrats et les conditions de travail.
- Support informatique: Aide concernant les mots de passe, les applications et le matériel.
- Bot des politiques: Réponses sur la politique de l’entreprise et la conformité.
- Coach commercial: Informations sur les produits, les prix et les devis.
Envie de vous lancer directement ou préférez-vous être accompagné ?
Vous souhaitez lancer rapidement une preuve de concept ? Avec, par exemple, OpenWebUI et LlamaIndex, vous pouvez souvent mettre une démonstration en ligne en une après-midi !
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