Stratégie et mise en œuvre de l'IA générative.
Déployez une intelligence artificielle générative qui apporte une réelle valeur à l'entreprise — en allant au-delà des démonstrations de chatbots vers des systèmes GenAI intégrés dans vos flux de travail les plus critiques, ancrés dans vos connaissances et données propriétaires, et gouvernés pour garantir l'exactitude et la fiabilité.
Services d'intelligence artificielle
La situation — Quand les clients viennent nous voir
Les organisations font appel à nous pour la stratégie et la mise en œuvre de la GenAI lorsque :
- Les projets pilotes GenAI ont démontré leur potentiel mais ont stagné au moment du passage à l'échelle de l'entreprise — parce que le socle de données, l'architecture de l'information, la conception de la récupération, la gouvernance et la préparation organisationnelle nécessaires à une GenAI en production n'ont jamais été correctement traités
- Les systèmes d'IA produisent des résultats peu fiables, hallucinés ou incohérents — et la cause profonde réside dans un socle de connaissances et de contenus non structuré et non gouverné plutôt que dans une limitation du modèle (un problème qu'Iknow est particulièrement bien placé pour diagnostiquer et résoudre)
- La direction reconnaît que la GenAI ne vaut que par les connaissances sur lesquelles elle raisonne — et souhaite bâtir la GenAI sur un socle d'information correctement structuré, gouverné et sémantiquement riche plutôt que d'espérer que le modèle compense la mauvaise qualité des contenus et des métadonnées
- Les organisations cherchent à construire un avantage propriétaire en matière de GenAI — en affinant des modèles sur leurs connaissances organisationnelles uniques, en déployant des systèmes RAG ancrés dans des contenus gouvernés, et en développant des applications GenAI qui reflètent l'expertise de l'organisation plutôt que des connaissances génériques issues d'Internet
Ce que nous faisons — Notre approche
// Phase 1
Priorisation des cas d'usage GenAI et conception de l'architecture
Nous identifions et priorisons les opportunités GenAI à plus forte valeur — en évaluant les cas d'usage selon la valeur métier, la maturité des connaissances et des données, la faisabilité technique et le risque en matière d'IA responsable — et nous concevons l'architecture de la solution GenAI : sélection du modèle de fondation, conception du système RAG, approche d'affinage, spécifications des pipelines de données, architecture d'intégration et contrôles d'IA responsable.
// Phase 2
Préparation du socle de connaissances et de contenus
Nous préparons le socle de connaissances et de contenus sur lequel le système GenAI raisonnera — en appliquant l'expertise distinctive d'Iknow en gestion de l'information et en gestion des connaissances pour structurer les contenus, enrichir les métadonnées, concevoir des taxonomies et des ontologies pour la récupération sémantique, et gouverner les actifs de connaissances qui déterminent la qualité des résultats de la GenAI. C'est la phase où l'avantage concurrentiel d'Iknow est le plus visible.
// Phase 3
Architecture RAG et optimisation de la récupération
Nous concevons et mettons en œuvre le pipeline RAG — stratégie d'ingestion et de découpage des documents, approche de vectorisation, sélection de la base de données vectorielle, architecture de récupération, conception de l'injection de contexte, et optimisation itérative de la qualité de la récupération qui détermine si le système GenAI produit des résultats exacts et fondés.
// Phase 4
Développement du modèle, affinage et construction de l'application
Nous construisons l'application GenAI — affinage des modèles de fondation sur des données propriétaires lorsque cela est pertinent, développement de la couche applicative (interface utilisateur, API, intégration aux systèmes d'entreprise), mise en place de garde-fous de sécurité et de validation des résultats, et déploiement sur l'environnement cloud privilégié du client.
// Phase 5
Gouvernance, supervision et amélioration continue
Nous mettons en place des contrôles de gouvernance spécifiques à la GenAI — supervision des hallucinations, indicateurs de qualité des résultats, protocoles de supervision humaine, et cycle d'amélioration continue qui maintient un haut niveau de performance de la GenAI à mesure que les contenus, les modèles et les besoins des utilisateurs évoluent.
Ce que vous obtenez — Les livrables
- Portefeuille de cas d'usage GenAI avec priorisation selon la valeur, la maturité et le risque
- Architecture de la solution GenAI — sélection du modèle, conception RAG, approche d'affinage, pipeline de données, intégration et contrôles d'IA responsable
- Préparation du socle de connaissances et de contenus — contenus et actifs de connaissances structurés, enrichis et indexés sémantiquement
- Mise en œuvre du pipeline RAG — découpage, vectorisation, architecture de récupération et optimisation de la qualité
- Modèle de fondation affiné (le cas échéant) avec validation documentée des performances
- Application GenAI complète — interface utilisateur, API, intégration aux systèmes d'entreprise et garde-fous de sécurité
- Contrôles de gouvernance GenAI — supervision des hallucinations, validation des résultats, supervision humaine et journalisation d'audit
- Programme d'amélioration continue — indicateurs de qualité, supervision et cadence de réentraînement
La GenAI ne vaut que par les connaissances sur lesquelles elle raisonne — et personne ne comprend mieux les socles de connaissances qu'Iknow.
Nous bâtissons la GenAI sur des contenus structurés et gouvernés : la différence entre une IA qui produit des réponses fiables et une IA qui affabule avec assurance.