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Dans les entreprises, les documents s’accumulent au fil des projets : contrats signés, rapports financiers, fiches techniques, guides internes et comptes rendus de réunion sont souvent répartis entre des serveurs partagés et différentes bases documentaires. Bien que ces fichiers contiennent des informations précieuses, il n’est pas toujours facile de retrouver rapidement les données utiles. Les collaborateurs peuvent ainsi consacrer un temps considérable à parcourir manuellement des documents volumineux ou difficiles à exploiter.
Pour répondre à ce défi, l’intelligence artificielle peut faciliter la recherche et l’analyse des documents internes. L’approche RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération) permet à un modèle d’IA de s’appuyer sur des informations retrouvées dans une base documentaire pour produire des réponses contextualisées.
Cet article présente quatre cas d’usage du RAG en entreprise, depuis la préparation des archives numérisées jusqu’à la recherche d’informations, à l’extraction de données et à la réutilisation des connaissances internes.
Le RAG documentaire ne se limite pas à retrouver un passage dans un fichier. En s’appuyant sur les informations contenues dans les documents internes, il peut aider les entreprises à exploiter leurs archives, à croiser des données issues de plusieurs sources et à réutiliser leurs connaissances dans leurs activités quotidiennes.
Selon les besoins, cette approche peut faciliter la recherche d’informations, l’analyse de documents et la préparation de contenus opérationnels. Son efficacité dépend toutefois de la qualité des documents disponibles, de leur indexation et de la pertinence du mécanisme de recherche.
Voici quatre cas d’usage concrets pour mieux comprendre comment le RAG peut s’intégrer aux workflows documentaires d’une entreprise.
Les entreprises disposent souvent d'un vaste fonds documentaire constitué de contrats signés, de factures papier, de rapports d'audit et d'archives administratives numérisées. Même conservés au format PDF, ces documents ne sont pas toujours faciles à exploiter : lorsqu'il s'agit de simples images, leur contenu ne peut pas être directement recherché ou analysé comme du texte numérique.
La reconnaissance optique de caractères (OCR) permet de convertir ces documents numérisés en texte exploitable. Une fois le texte extrait et vérifié, il peut être indexé dans une base documentaire pour alimenter un système RAG. Les collaborateurs peuvent alors rechercher des informations précises, retrouver des clauses contractuelles ou consulter des données issues de documents historiques sans devoir parcourir manuellement chaque fichier.
Cette approche est particulièrement utile pour les services juridiques, comptables et administratifs, qui doivent régulièrement vérifier des informations anciennes ou retrouver des éléments justificatifs. Elle facilite la valorisation des archives existantes et leur intégration dans un système de recherche documentaire plus large.
Dans une entreprise, les informations nécessaires à un projet sont souvent réparties entre plusieurs sources : études de marché, comptes rendus de réunion, rapports de projets précédents et spécifications techniques. Pour répondre à une question précise, les collaborateurs doivent parfois parcourir de nombreux fichiers, comparer les informations et vérifier leur cohérence.
Un système RAG facilite cette recherche en retrouvant les passages pertinents dans une base documentaire, puis en les utilisant pour formuler une réponse contextualisée. Par exemple, un chef de projet peut chercher à comprendre les causes récurrentes des retards sur plusieurs projets passés, en croisant les comptes rendus, les rapports d'avancement et les bilans de fin de projet. Il peut ainsi obtenir une synthèse des problèmes identifiés, avec la possibilité de vérifier les informations dans les documents sources pour vérifier les informations et approfondir certains points.
Cette approche est particulièrement utile pour les équipes projet, les services techniques et les équipes chargées de la veille stratégique. En centralisant l'accès à des connaissances dispersées, le RAG facilite la recherche d'informations, la mise en perspective de plusieurs sources et la préparation de décisions éclairées.
Télécharger gratuitementLes équipes financières, commerciales et achats doivent régulièrement extraire des informations précises de documents professionnels : montants et échéances dans les contrats, prix dans les devis, coordonnées des fournisseurs ou caractéristiques techniques dans les fiches produits. Lorsque ces données sont dispersées dans de nombreux fichiers, leur collecte et leur mise en forme peuvent mobiliser un temps considérable.
Un système RAG peut retrouver les passages pertinents dans un ensemble de documents et fournir à l'IA le contexte nécessaire pour identifier les informations recherchées. Associées à des mécanismes d'extraction et de structuration des données, ces informations peuvent ensuite être regroupées dans un tableau afin de faciliter leur comparaison et leur analyse. Par exemple, une équipe achats peut rassembler les prix, les délais de livraison, les durées de garantie et les conditions de paiement de plusieurs devis pour comparer les offres de différents fournisseurs.
Cette démarche permet de limiter les opérations de copier-coller et de simplifier la préparation des tableaux de suivi. Pour les traitements portant sur un grand nombre de documents, l'association du RAG à des outils d'extraction de données et de génération de tableaux facilite l'exploitation des informations à l'échelle de l'entreprise. Les résultats doivent toutefois être vérifiés, notamment lorsque les données extraites servent à des décisions financières ou contractuelles.
Les responsables de formation, les chefs de projet et les managers doivent régulièrement transformer des documents internes en supports de travail concrets. Procédures, comptes rendus de projet, documentation produit ou guides internes contiennent souvent les informations nécessaires, mais leur réutilisation demande du temps : relire les documents, sélectionner les passages importants, réorganiser le contenu et créer une présentation adaptée au public concerné.
L'IA peut faciliter ce travail en identifiant les informations essentielles, en résumant les idées principales et en structurant le contenu selon l'objectif recherché. Par exemple, une équipe de formation peut transformer plusieurs procédures internes en un plan de formation, tandis qu'un chef de projet peut synthétiser les conclusions de rapports précédents pour préparer une présentation destinée à la direction.
Dans un workflow RAG, les informations nécessaires peuvent d'abord être retrouvées dans une base documentaire interne, puis synthétisées et transformées en supports opérationnels. Cette approche permet de réutiliser les connaissances existantes tout en limitant le travail de recherche et de rédaction. Les résultats doivent néanmoins être vérifiés afin de préserver l'exactitude des informations et de ne pas perdre de détails importants lors de la synthèse.
Après ces cas d’usage, voyons comment un outil d’IA documentaire peut faciliter concrètement certaines tâches de recherche, d’analyse et de structuration des informations.
Prenons l’exemple d’une équipe achats qui doit comparer les devis de trois fournisseurs pour l’achat de 20 écrans d’ordinateur. Chaque devis contient des informations importantes : prix, délais de livraison, durée de garantie et conditions de paiement. Au lieu de relever manuellement chaque donnée, l’équipe peut utiliser un outil d’IA documentaire comme iBoomto pour extraire les informations, comparer les offres et préparer un tableau de synthèse.
Voici les principales étapes de ce processus.
Étape 1: importer les devis des fournisseurs
Étape 2 : demander à l’IA de comparer les informations
Étape 3 : vérifier et compléter le tableau comparatif
Étape 4 : exporter le tableau au format Excel
Ce workflow illustre comment l’IA documentaire peut faciliter plusieurs tâches successives : extraire des informations de différents fichiers, comparer les données, repérer les écarts et structurer les résultats dans un tableur.
Pour les entreprises, cette approche peut réduire le travail de collecte et de mise en forme des données, tout en facilitant la vérification des informations avant une prise de décision.