RAG en entreprise : connecter l’IA à vos documents sans perdre le contrôle
Un RAG permet à un modèle d’IA de rechercher des passages dans des documents ou bases internes avant de répondre. La valeur ne vient pas seulement du modèle : elle dépend de la qualité du corpus, des droits, de la recherche, des citations, de l’évaluation et du processus de mise à jour.
Cette page aide à distinguer démonstration documentaire, moteur de recherche interne, assistant métier et RAG industrialisé, puis à comparer les prestataires sur les données, la sécurité, la mesure de qualité, l’hébergement et le run.
Sélection indépendante
Le paiement d’un prestataire ne décide pas de sa présence.
Données traçables
Les fiches distinguent sources publiques, déclaratif et analyse Index IA.
Fit avant le volume
La shortlist vise quelques profils comparables, pas une liste de logos.
Réduire le temps passé à rechercher une information dans des documents dispersés.
Fournir des réponses reliées à des sources internes validées plutôt qu’à la seule mémoire d’un modèle.
Créer un assistant métier sur procédures, contrats, documentation technique, tickets ou knowledge base.
Appliquer des droits d’accès et une gouvernance documentaire compatibles avec les responsabilités de l’entreprise.
Les projets à distinguer avant de demander des devis
Deux projets qui utilisent le même mot-clé peuvent demander des compétences, des preuves et des budgets très différents. Commencez par le résultat et la responsabilité attendue.
Assistant interne connecté à SharePoint, Drive, Notion, GED ou dossiers documentaires.
Recherche sémantique et réponses sourcées dans des procédures, contrats ou documentation technique.
Copilote support ou service client branché sur une base de connaissance maintenue.
RAG métier avec filtres de droits, historique, citations et évaluation continue.
Pipeline documentaire combinant extraction, classification, indexation et génération contrôlée.
Architecture RAG hybride, Graph-RAG ou agentique quand le besoin justifie plusieurs stratégies de recherche et outils.
Ce qu’il faut préparer pour comparer des offres comparables
Les corpus à interroger, leur volume, leurs formats, leur fraîcheur et leur propriétaire métier.
Les droits d’accès par équipe, client, dossier ou type de document.
Un jeu de questions réelles et de réponses attendues pour mesurer la qualité avant mise en production.
Les systèmes à connecter, le niveau d’hébergement attendu et les contraintes de sécurité / confidentialité.
Comparer la méthode, pas seulement la promesse
Ces critères doivent être lisibles avant la signature et rester cohérents d’un prestataire à l’autre.
Corpus
La qualité, la structure, les doublons et la fréquence de mise à jour des documents conditionnent directement les réponses.
Recherche
Demandez comment sont gérés découpage, métadonnées, recherche lexicale / vectorielle, filtres et reranking selon le besoin.
Évaluation
Le prestataire doit proposer un jeu de tests avec précision, citations, cas d’échec et critères d’acceptation avant production.
Droits
Les permissions du système source doivent être préservées dans la recherche et les réponses.
Coût total
Comparez ingestion, stockage, embeddings, recherche, appels modèles, hébergement, monitoring et maintenance documentaire.
Run
Il faut savoir qui réindexe, contrôle les erreurs, suit les coûts et adapte le système quand les documents ou modèles changent.
Quel type de prestataire comparer ?
Le type d’acteur dépend de la responsabilité attendue : cadrer, construire, intégrer, former ou exploiter.
Prestataires RAG
Pour comparer les acteurs sur corpus, recherche, permissions, évaluation, citations et maintenance.
Comparer ce type de profilTraitement documentaire IA
Quand le projet exige aussi extraction, classification ou préparation de documents avant indexation.
Comparer ce type de profilAgence IA
Pour un RAG intégré à une application métier ou un projet plus large de développement sur mesure.
Comparer ce type de profilIntégrateur IA
Quand l’identité, le SI, l’hébergement, les droits et l’exploitation sont centraux.
Comparer ce type de profilChatbot IA service client
Quand le RAG alimente directement une interface support ou relation client.
Comparer ce type de profilProfils à examiner pour ce cas d’usage
Ces profils mentionnent publiquement RAG, bases de connaissance, IA documentaire ou pipelines GenAI. La liste n’est ni exhaustive ni classée ; vérifiez les références, le mode d’hébergement, l’évaluation et la responsabilité de maintenance pour votre corpus.
Data Players
Intégrateur · Éditeur logiciel · Cabinet de conseil
- Cas d’usage publics
- Base de connaissances interrogeable en langage naturel · Agent IA capable d’agir sur les outils · Automatisation et interopérabilité des données
- Budget public
- Non communiqué
- Bon fit visible
- Organisation devant rendre des documents, bases ou sites dispersés interrogeables en langage naturel.
Genee
Développement sur mesure, automatisation & IA
- Cas d’usage publics
- Agent IA de lecture et de routage d'emails · RAG et recherche dans une base documentaire interne · Automatisation de rapprochements et de saisies
- Budget public
- Formats publics distincts : premier scénario Make à partir de 3 500 € HT ; programme Make complet de 8 000 à 25 000 € HT ; build & run Make à partir de 1 800 €/mois ; MVP Factory à partir de 8 000 € HT sur la page dédiée ; MVP généralement autour de 15 000 € sur la page services. Pour les applications métier, les sources divergent : la page services indique 30 000 à 150 000 €, tandis que la page d’accueil affiche le développement sur mesure à partir de 18 000 € HT et sa FAQ une application complète généralement entre 15 000 et 80 000 €. Ces valeurs ne sont ni fusionnées ni utilisées pour calculer une moyenne ; le périmètre et le tarif doivent être confirmés directement avec Genee.
- Bon fit visible
- Processus métier clair avec données et systèmes identifiés.
Kayro
Stratégie, engineering & industrialisation IA
- Cas d’usage publics
- Stratégie IA et priorisation de portefeuille · Recherche sémantique et RAG documentaire · Traitement de contrats, appels d'offres et commandes
- Budget public
- Non communiqué
- Bon fit visible
- Direction qui doit prioriser un portefeuille de cas IA.
ILLUIN Technology
Engineering IA & data
- Cas d’usage publics
- Pipelines GenAI et RAG · Automatisation documentaire · Agents conversationnels
- Budget public
- Non communiqué
- Bon fit visible
- Projet techniquement exigeant autour du RAG ou de la GenAI.
8TECH
Intégrateur · Cabinet de conseil
- Cas d’usage publics
- Analyse de documents et RAG · Assistant IA et interface métier · Hébergement et exploitation d’infrastructures IA
- Budget public
- Non communiqué
- Bon fit visible
- TPE, PME ou collectivité cherchant une IA métier avec choix d’hébergement local, cloud ou hybride.
Kairntech
Plateforme GenAI documentaire & RAG
- Cas d’usage publics
- Assistant documentaire RAG · Extraction et traitement de documents · Agents et workflows IA
- Budget public
- Expérimentation : 1,5 k€ / an par siège. Production à partir de 15 k€ / an pour PME et 35 k€ / an pour grande entreprise ; autres coûts possibles à vérifier.
- Bon fit visible
- Entreprise avec corpus documentaire à interroger ou traiter.
Smart Tribune
Service client, knowledge & agents IA
- Cas d’usage publics
- Agent conversationnel de service client · Base de connaissance assistée par IA · Automatisation de demandes support
- Budget public
- Non communiqué
- Bon fit visible
- Service client avec base de connaissances existante.
Questions à poser avant de signer
- 01
Quel jeu de questions réelles utiliserez-vous pour mesurer la qualité avant mise en production ?
- 02
Comment les droits d’accès des documents sont-ils conservés dans la recherche et les réponses ?
- 03
Comment gérez-vous les documents obsolètes, doublons, tableaux, scans et formats complexes ?
- 04
Quelles métriques suivez-vous pour la récupération, les citations, les hallucinations et les non-réponses ?
- 05
Quel est le coût estimé d’ingestion puis de requête selon notre volume réel ?
- 06
Qui maintient l’index, les connecteurs, les évaluations et les règles après livraison ?
Points qui peuvent invalider le projet
- Construire un RAG sur un corpus non gouverné et amplifier des informations obsolètes ou contradictoires.
- Mesurer une belle démonstration au lieu de tester des questions réelles et des cas limites.
- Perdre les permissions du système source et exposer des informations à des utilisateurs non autorisés.
- Sous-estimer le traitement des PDF complexes, scans, tableaux et documents mal structurés.
- Ne pas prévoir la réindexation, le monitoring et l’évaluation après chaque évolution du corpus ou du modèle.
Définir les métriques avant le devis
Une démonstration convaincante n’est pas encore un résultat métier. Les métriques ci-dessous servent à aligner le test, la recette et le suivi après mise en production.
- Taux de récupération des bons passages sur un jeu de questions réelles et représentatives.
- Part des réponses correctement sourcées et fidélité des citations au document d’origine.
- Taux de non-réponse ou d’escalade lorsque le corpus ne permet pas de conclure de façon fiable.
- Respect des permissions : aucun document ne doit devenir visible par le RAG à un utilisateur qui n’y avait pas accès à la source.
- Latence et coût par requête sur le volume réel, avec suivi du coût de réindexation et de maintenance du corpus.
Quand ne pas lancer le projet tel quel
Ces situations ne signifient pas que l’IA est inutile. Elles indiquent surtout qu’il faut corriger le cadrage, les données ou les responsabilités avant de comparer des prestataires.
- Le corpus n’a pas de propriétaire, de règle de mise à jour ou contient trop de versions contradictoires non résolues.
- Les droits d’accès ne peuvent pas être reproduits dans la couche de recherche.
- Le projet n’a aucun jeu de questions réelles pour évaluer récupération, citations et réponses avant la mise en production.
- La démonstration ne traite que des PDF simples alors que les documents réels contiennent tableaux, scans ou formats complexes.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un RAG en entreprise ?
Un RAG recherche des informations dans des sources internes puis fournit les passages pertinents à un modèle génératif. Il permet de produire des réponses contextualisées sans réentraîner le modèle sur chaque mise à jour documentaire.
Le RAG supprime-t-il les hallucinations ?
Non. Il peut réduire certaines erreurs et rendre les réponses plus traçables, mais la qualité dépend du corpus, de la recherche, des consignes, du modèle et de l’évaluation. Il faut prévoir des non-réponses et des contrôles.
Combien coûte un RAG d’entreprise ?
Le prix dépend du volume documentaire, des formats, des connecteurs, des droits, de l’hébergement, de l’évaluation, des intégrations et du niveau de maintenance. Un prototype documentaire simple n’est pas comparable à un service RAG critique exploité en production.
Faut-il un prestataire spécialisé RAG ?
Pas toujours. Une agence IA ou un intégrateur peut convenir si elle maîtrise réellement les données, la recherche, les droits, l’évaluation et le run. Demandez des preuves sur un corpus et un niveau de risque comparables.
Repères institutionnels pour approfondir le cadrage
Ces ressources ne remplacent pas l’analyse du projet ni les sources propres aux prestataires. Elles apportent un cadre public complémentaire sur le cas d’usage.