IA locale sur vos serveurs
Déploiement de LLM open source sur votre infrastructure : serveurs GPU, vLLM ou Ollama, accès sécurisé, aucune donnée ne sort.
En savoir plus →Chatbot IA · RAG
Un chatbot IA d'entreprise qui répond à partir de vos propres documents
Un chatbot d'entreprise utile ne se contente pas de « discuter » : il retrouve la bonne information dans vos procédures, contrats, bases de connaissances ou tickets, et cite ses sources. C'est le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation). Kalinom conçoit ces assistants, pour vos collaborateurs ou pour vos clients, sur une infrastructure que vous contrôlez.
- Sources citéesChaque réponse renvoie au document d'origine, vérifiable en un clic.
- Droits respectésUn utilisateur n'obtient que les réponses issues des documents auxquels il a accès.
- Données chez vousIndex et modèle hébergés sur votre infrastructure ou en environnement dédié.
Le RAG expliqué simplement
Plutôt que d'entraîner un modèle sur vos données (coûteux et difficile à mettre à jour), le RAG découpe vos documents, les indexe dans une base vectorielle, puis, à chaque question, retrouve les passages pertinents et les fournit au LLM pour qu'il rédige la réponse.
Résultat : des réponses à jour dès qu'un document change, traçables, et limitées à ce que contient réellement votre base documentaire.
Cas d'usage fréquents
- Assistant interne : procédures qualité, RH, IT, juridique, documentation technique.
- Support client : réponses de premier niveau à partir de la base de connaissances et de l'historique des tickets.
- Avant-vente : recherche dans les anciennes réponses à appels d'offres et fiches produit.
- Onboarding : un point d'entrée unique pour les nouveaux collaborateurs.
Ce qui fait la qualité d'un chatbot RAG
- Ingestion soignée : PDF, Word, pages intranet, Confluence, SharePoint, bases de données, avec mise à jour automatique.
- Découpage et recherche hybrides (sémantique et mots-clés) adaptés à vos documents.
- Évaluation sur un jeu de questions réelles avant la mise en production.
- Garde-fous : refus de répondre hors périmètre, pas d'invention quand l'information est absente.
- Journalisation et tableaux de bord pour améliorer la base documentaire en continu.
Méthode
Notre démarche
Étape 1
Cadrage
Public visé, sources documentaires, droits d'accès, questions types.
Étape 2
Prototype
Un premier assistant sur un échantillon de vos documents, évalué avec vos équipes.
Étape 3
Industrialisation
Connecteurs, mise à jour automatique, SSO, supervision.
Étape 4
Amélioration
Analyse des questions sans réponse et enrichissement de la base.
FAQ
Questions fréquentes
Faut-il entraîner un modèle sur nos données ?
Généralement non. Le RAG suffit dans la grande majorité des cas, se met à jour instantanément et évite de figer vos données dans un modèle. Le fine-tuning est réservé à des besoins spécifiques (ton, format, vocabulaire très technique).
Le chatbot peut-il inventer des réponses ?
Le risque existe avec tout LLM. Nous le réduisons fortement : réponses limitées aux passages retrouvés, sources citées, refus explicite quand l'information n'est pas dans la base, et évaluation sur vos questions réelles avant la mise en production.
Peut-on le connecter à notre site web pour nos clients ?
Oui. Le même socle peut alimenter un assistant interne et un widget public, avec des bases documentaires et des règles distinctes.
À lire aussi
Pour aller plus loin
Agents IA & automatisation
Des agents IA qui traitent emails, documents et données dans vos outils, avec validation humaine là où elle compte.
En savoir plus →Plateforme IA hébergée
Une alternative souveraine à ChatGPT pour vos équipes, hébergée par Kalinom en environnement partagé ou dédié.
En savoir plus →Diagnostic IA
Le point de départ : vos cas d'usage, vos contraintes et l'architecture adaptée, avec un plan d'action concret.
En savoir plus →Kalinom, basée en France, orientée Europe
Parlons de votre projet IA
Décrivez-nous votre contexte métier et vos contraintes de conformité. Nous revenons vers vous avec une première analyse et la meilleure architecture pour vos cas d'usage.