Vos documents répondent à votre place, sources à l'appui
La réponse existe — dans une procédure, un contrat, une vieille note — mais personne ne la retrouve à temps. Nous concevons des assistants documentaires qui répondent à partir de vos propres documents et citent leurs sources, pour que chaque réponse soit vérifiable. On branche vos sources, on règle la recherche sur vos contenus, on respecte vos droits d'accès — et on vous transmet les clés pour rester autonome.
Quand vos documents savent répondre
Partout où l'information existe mais reste difficile à retrouver, un assistant documentaire fait gagner un temps réel. Quelques exemples-types :
Support interne
Vos équipes interrogent les procédures, modes opératoires et notes internes en langage naturel, au lieu de fouiller un intranet ou de relancer un collègue.
Base de connaissances
Documentation produit, FAQ, historique des décisions : une porte d'entrée unique qui répond et renvoie vers le bon document.
Contrats & juridique
Retrouver une clause, comparer des versions, vérifier une mention dans un corpus de contrats — la réponse pointe toujours le passage exact.
RH & onboarding
Congés, notes de frais, règlement intérieur, parcours d'arrivée : un nouvel arrivant trouve seul, sans monopoliser un référent.
Le chemin d'une réponse
Derrière « l'assistant répond », un pipeline en cinq temps. Le modèle n'intervient qu'à la fin, sur des passages déjà sélectionnés dans vos documents.
On collecte vos sources (PDF, Word, pages web, Notion, Drive) et on en extrait un texte propre, métadonnées comprises.
Le texte est segmenté en passages cohérents (le découpage), assez courts pour être précis, assez complets pour garder le sens.
Chaque passage est transformé en vecteur par un modèle d'embeddings, puis rangé dans une base vectorielle interrogeable.
À votre question, le système retrouve les passages les plus pertinents et les réordonne (reranking) pour ne garder que le meilleur.
Le modèle rédige une réponse à partir de ces seuls passages et cite ses sources — vous remontez au document d'un clic.
Pourquoi passer par Almathis
Un assistant documentaire qui invente ou qui expose des documents confidentiels fait plus de mal que de bien. Le rendre fiable et sûr, c'est notre métier.
Ancré sur vos sources
L'assistant répond depuis vos documents, jamais d'un savoir générique inventé pour combler un trou.
Sources toujours citées
Chaque réponse renvoie au passage d'origine : vous vérifiez en un clic, vous ne croyez pas sur parole.
Droits d'accès respectés
Chacun ne voit que ce à quoi il a droit : les permissions de vos documents sont reprises au niveau de la recherche.
Vous restez autonome
On documente le pipeline et on forme un référent : vous ajoutez des sources sans dépendre de nous.
Où le RAG coince
Un RAG mal posé donne des réponses fausses avec aplomb. Les écueils sont connus ; les éviter est une question de méthode, pas de chance.
Données obsolètes
Une réponse juste hier devient fausse demain. On met en place une réindexation régulière et on horodate les sources, pour qu'une procédure périmée ne ressorte pas comme vérité.
Mauvais découpage
C'est là que la plupart des projets RAG déraillent : des passages mal coupés et la bonne réponse devient introuvable. On règle le découpage sur vos documents et on teste sur de vraies questions.
Hallucination résiduelle
Même ancré, un modèle peut extrapoler. On le contraint à rester sur les passages retrouvés, on lui fait dire « je ne sais pas » plutôt qu'inventer, et on garde une température basse.
Droits d'accès
Un RAG ne gère pas les permissions tout seul : sans cadre, il expose à tous des documents confidentiels. On filtre la recherche par droits, avant même que le modèle ne lise quoi que ce soit.
Ce qu'on assemble
Nous ne défendons aucune techno : on choisit selon votre volume, vos sources et vos exigences de confidentialité. Le paysage début 2026 :
La qualité d'un RAG se joue moins dans le choix d'un outil que dans le réglage du découpage, de la recherche et des garde-fous sur vos contenus réels. Le paysage bouge vite : notre rôle est de faire la veille et de choisir la combinaison juste, sans vous enfermer.
Assistant documentaire (RAG) — questions fréquentes
- Qu'est-ce qu'un RAG, en clair ?
- RAG signifie « génération augmentée par la recherche ». Au lieu de répondre depuis sa mémoire d'entraînement, le modèle va d'abord chercher les passages pertinents dans vos documents, puis rédige sa réponse à partir de ces seuls passages, sources à l'appui. C'est ce qui transforme un modèle généraliste en assistant qui connaît votre entreprise — et qui réduit fortement les réponses inventées.
- Quels formats de documents peut-il lire ?
- Les formats courants : PDF, Word, Excel, pages web, e-mails, ainsi que des sources connectées comme Notion, Google Drive, Confluence ou SharePoint. On extrait le texte, on conserve les métadonnées utiles (titre, date, auteur) et on traite les documents scannés par reconnaissance de caractères quand c'est nécessaire.
- Comment être sûr qu'il n'invente pas ?
- On l'ancre strictement sur les passages retrouvés dans vos documents, on lui fait citer ses sources pour que vous puissiez vérifier, et on lui apprend à répondre « je ne sais pas » plutôt qu'à combler un vide. Le risque ne tombe jamais à zéro : c'est pourquoi la citation systématique des sources est un garde-fou, pas une option.
- Mes documents confidentiels sont-ils protégés ?
- Oui, à condition de bien faire les choses. Un RAG ne gère pas les permissions par défaut. Nous reprenons les droits d'accès de vos documents au niveau de la recherche : chacun ne récupère que ce à quoi il a droit, et le modèle ne lit jamais un passage interdit. On cadre aussi où vont les données et le respect du RGPD.
- Que se passe-t-il quand un document change ?
- On met en place une réindexation : à intervalle régulier ou au fil des modifications, les sources mises à jour sont réintégrées et les anciennes versions retirées. C'est essentiel pour qu'une procédure périmée ne ressorte pas comme une réponse valide.
- Outil clés en main (Dust…) ou RAG sur-mesure ?
- Pour démarrer vite sur des sources standards, une plateforme comme Dust suffit souvent. Dès que le volume grossit, que les droits d'accès se compliquent ou que la qualité de réponse doit être réglée finement, on construit un RAG sur-mesure (LlamaIndex, base vectorielle dédiée). On vous oriente selon votre cas, sans dogme.
Aller plus loin
Combien de temps perdez-vous à chercher la bonne info ?
On regarde vos documents et vos besoins ensemble, diagnostic offert et sans engagement : on cible ce qu'un assistant documentaire pourrait reprendre, et les garde-fous à poser.