Vos documents — PDF, Word, Excel, scans, présentations — transformés en base de connaissances interrogeable en langage naturel. Chaque réponse cite le document, la page et le paragraphe dont elle vient.
Dans la plupart des organisations, le patrimoine documentaire est un actif dormant : constitué, payé, jamais relu.
Serveur partagé, boîtes mail, trois espaces cloud, archives, disques locaux. Personne ne sait ce qui fait foi, et deux versions d'un même document circulent en parallèle.
Des PDF scannés, des tableaux collés dans des présentations, des annexes qui modifient un contrat sans le dire. Rien de tout cela n'entre dans une base de données classique.
Une partie du fonds n'est plus valable, mais rien ne le signale. Chercher dedans sans distinguer l'à-jour du périmé produit des réponses fausses avec assurance.
Le moteur ne devine pas : il cherche, il compare, il vérifie, puis il rédige à partir de ce qu'il a trouvé.
Les documents sont lus quel que soit leur format, y compris les scans passés par l'OCR. Les tableaux, annexes et pièces jointes sont conservés dans leur structure. La date, la version et la source de chaque pièce sont retenues — c'est ce qui permettra plus tard de distinguer l'à-jour du périmé.
La demande est décomposée : intention réelle, entités concernées, contraintes de date, de périmètre ou de version. Une question qui porte sur « le contrat en vigueur » n'est pas la même que « tous les contrats signés avec ce fournisseur ».
Recherche sémantique et recherche par mots-clés exacts sont combinées, puis les passages sont réordonnés par pertinence réelle. Les références et numéros d'article, que la recherche sémantique seule rate systématiquement, sont retrouvés.
Quand les liens entre informations comptent — contrats rattachés, versions successives, filiales, avenants — le graphe de connaissances relie les entités entre elles. C'est la différence entre trouver un document et comprendre ce qui le modifie.
La réponse est construite à partir des passages retenus, et chacun de ses éléments renvoie au document, à la page et au paragraphe. Si les sources se contredisent, la contradiction est signalée plutôt que tranchée arbitrairement.
L'interrogation directe est le point de départ. La couche agentique est ce qui transforme la recherche en travail fait.
Vous posez la question, le moteur retrouve l'information et répond en citant sa source. « Quels sont les engagements prévus dans ce contrat ? » trouve sa réponse en quelques secondes.
Deux versions, deux contrats, deux offres : l'agent identifie les écarts réels, pas seulement les différences de formulation, et les présente ligne à ligne.
Sortir d'un fonds documentaire un tableau exploitable : dates d'échéance, montants, clauses de résiliation, responsables, selon le format que vous imposez.
L'agent lit plusieurs documents, structure l'information selon votre trame et produit la note ou le rapport, avec les sources en annexe.
Document Word sur votre modèle, présentation PowerPoint, tableau : le livrable sort au format attendu, prêt à relire, pas à reformater.
Le moteur indexe et interroge des fonds documentaires dans plusieurs langues à la fois, et répond dans la langue de la question.
« Réglé » veut dire que l'algorithme change selon le fonds : pondération des passages, découpage, gestion des versions, traitement des dates. Ce n'est pas un paramètre cosmétique.
Douze mille documents de mission dispersés entre le serveur et les dossiers d'équipe. Retrouver un précédent prend vingt-cinq minutes, quand on sait qu'il existe.
Socle documentaire avec profil documentaire d'entreprise, cloisonnement par équipe, et extraction structurée pour constituer les dossiers de références.
Le précédent se retrouve en moins de deux minutes, avec le livrable d'origine et le nom de la mission. Le fonds redevient un actif.
Le portefeuille de contrats vit dans un espace partagé. Personne ne sait dire, sans lecture manuelle, quels contrats comportent une clause de renouvellement tacite.
Profil juridique avec graphe de connaissances : contrats, avenants et parties reliés entre eux, gestion des versions et des dates d'effet.
La question se pose en une phrase et la réponse arrive avec la liste, les articles et les échéances. Les avenants ne sont plus oubliés.
Les fiches techniques, normes et notes de calcul s'accumulent depuis quinze ans, dans des formats hétérogènes dont beaucoup de scans.
OCR sur le fonds ancien, profil catalogue pour les références techniques, et extraction structurée vers un tableau exploitable.
Les données techniques redeviennent interrogeables, y compris celles enfermées dans des documents papier numérisés.
Le taux d'erreur est mesuré sur vos documents, avec vos questions réelles, avant toute industrialisation.
de temps de recherche sur les questions couvertes par le corpus indexé
de réponses citant document, page et paragraphe
entre le lancement du pilote et la décision d'industrialiser
Ces ordres de grandeur viennent de ce que nous mesurons au pilote sur des périmètres comparables. Sur votre corpus, ils sont mesurés avant industrialisation, pas promis avant.
Ces produits sont déjà construits. Certains sont accessibles en ligne, les autres se montrent en démonstration sur demande.
Le moteur de recherche qui comprend vos documents et cite ses sources.
Recherche augmentée couplée à un graphe de connaissances, réglée par thématique : juridique, documentation d'entreprise, chronologie. Chaque réponse est traçable jusqu'au paragraphe d'origine.
Tester en ligneLa recherche juridique confiée à des agents autonomes.
Recherche de textes et de jurisprudence, analyse de contrats, aide à la rédaction. Chaque réponse renvoie à l'article et à la version en vigueur à la date qui vous intéresse.
Tester en lignePDF natifs et scannés, Word, Excel, PowerPoint, textes, images contenant du texte, exports d'outils métier. Les scans passent par une couche OCR avant indexation.
Il relie les entités entre elles — un contrat et ses avenants, une société et ses filiales, une norme et ses versions. Sans lui, on trouve des documents ; avec lui, on comprend ce qui en modifie la portée.
La date, la version et la source de chaque pièce sont conservées à l'ingestion, et les profils de recherche en tiennent compte. Sur un corpus juridique, la version en vigueur à une date donnée prime. Cela suppose que le fonds soit datable — sinon, c'est le premier chantier.
Jamais. Le corpus reste cloisonné par organisation, par équipe et par utilisateur, et les droits de l'agent sont ceux de la personne qui l'interroge.
Oui, sur votre infrastructure ou votre cloud privé, y compris avec des modèles auto-hébergés quand la sensibilité du corpus l'exige. C'est le cas standard sur les fonds réglementés.
De quelques centaines à plusieurs centaines de milliers de documents. Au-delà d'un certain volume, la question n'est plus la taille mais la qualité du fonds et la finesse des droits d'accès.
Nous ne déployons pas de socle documentaire sur un fonds faux ou obsolète. Un moteur excellent sur un corpus périmé produit des réponses fausses, sourcées et convaincantes — c'est pire que pas de moteur. Nous le disons au cadrage et nous commençons par le nettoyage, qui est un chantier en soi. Nous ne prétendons pas non plus atteindre cent pour cent de fiabilité : nous promettons des réponses traçables et un taux d'erreur mesuré.
Apportez un échantillon représentatif au diagnostic. Nous vous dirons ce qui est exploitable en l'état, et ce qui demande un nettoyage préalable.