Un RAG de support mis en production, sous garde-fous
Comment un AI Engineer augmenté par l'IA a transformé une base documentaire interne en assistant fiable, mesuré et exploitable en production — pas une démo.
Un support noyé sous les questions répétitives
Une direction confrontée à un volume élevé de demandes internes répétitives, dont les réponses existaient déjà — éparpillées dans une base documentaire de plusieurs milliers de pages. Le coût : du temps expert mobilisé sur du niveau 1, et des délais de réponse subis.
L'enjeu n'était pas de produire une démo impressionnante, mais un assistant fiable, sécurisé et mesurable, capable de citer ses sources et de refuser proprement hors de son périmètre.
Un AI Engineer, du cadrage au run
Profil
Un AI Engineer senior, évalué par assessment, expérience RAG/LLMOps vérifiée.
Mode d'intervention
Mode enveloppe pour le cadrage, puis régie sur la phase d'industrialisation et le run léger.
Durée
≈ 6 semaines du POC à la mise en production, puis run au fil de l'eau.
Périmètre données
Base documentaire interne (plusieurs milliers de pages), hébergement et traitement maîtrisés en UE.
Comment on a sécurisé la mise en production
Ingestion & indexation
Chunking adapté, embeddings, base vectorielle pgvector ; recherche hybride + reranking.
Garde-fous anti-hallucination
Réponses ancrées dans les sources avec citations, filtrage des entrées/sorties, refus contrôlé hors périmètre.
Évaluation systématique
Golden dataset de questions/réponses, métriques de précision et de régression (Ragas, promptfoo) avant chaque mise à jour.
Observabilité (LLMOps)
Traçage des chaînes (Langfuse), suivi des coûts, de la latence p95 et du taux d'hallucination en continu.
Revue senior & sécurité
Tout le code passe par une revue senior, des tests et un scan OWASP : vitesse maîtrisée, pas fantasmée.
Des résultats mesurés, pas promis
-70%
tickets de support niveau 1
< 3%
taux d'hallucination (golden set)
p95 < 2,5 s
latence de réponse
6 sem.
du POC à la production
Ordres de grandeur observés sur ce type de mission ; chaque projet est instrumenté avec ses propres objectifs, mesurés avant industrialisation.
L'outillage mobilisé
Pourquoi ça tient en production (et en audit)
- Réponses citant leurs sources, sans invention hors périmètre
- Qualité mesurée en continu via un golden dataset versionné
- Coûts, latence et hallucinations observés (LLMOps), pas devinés
- Code revu par un senior, testé et scanné (OWASP) avant chaque livraison
Un cas d'usage IA à faire passer en production ?
Parlons-en : nous staffons l'AI Engineer adapté à votre contexte, en mode enveloppe, régie ou forfait — et nous cadrons les indicateurs dès le départ.