Accueil › Agence IA : intégrer les LLM et le RAG à vos outils métier.
Vous cherchez à exploiter vos documents ou à automatiser une tâche avec l'intelligence artificielle ? Codialis accompagne l'intégration de LLM, de recherche documentaire RAG et de solutions IA sur mesure. Le cadrage part du travail à accomplir, des données accessibles et d'un résultat que votre équipe pourra vérifier.
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Un assistant qui retrouve une procédure interne, un outil qui prépare une réponse à partir de documents ou un système qui extrait des informations d'un dossier ont des contraintes différentes. Un exemple représentatif vaut mieux qu'une liste de fonctionnalités : il permet de comparer le résultat attendu à une réponse réelle.
Le RAG associe la recherche dans vos documents à la génération d'une réponse. La qualité dépend du contenu disponible, de sa mise à jour, des droits d'accès et de la capacité à retrouver les bonnes sources.
Le modèle peut intervenir dans un parcours existant : classification, synthèse, préparation de texte ou aide à la recherche. Les actions qui modifient des données doivent rester encadrées par les permissions et les validations de votre application.
Un prototype démontre une possibilité ; une utilisation quotidienne demande aussi des tests, des contrôles et un suivi. La pertinence des réponses ne suffit pas si le coût par traitement, les délais ou les accès aux données ne conviennent pas.
Préparez un jeu de questions représentatives, avec les réponses et les sources attendues. Incluez des cas sans réponse, des documents contradictoires et des demandes hors périmètre.
Le choix du fournisseur de modèle, de l'hébergement et des durées de conservation dépend de la sensibilité des informations. Les droits documentaires doivent s'appliquer aussi aux réponses générées. Les décisions sensibles nécessitent une validation humaine.
Agents IA et automatisation métier
Codialis conçoit des agents IA et des automatisations connectés à vos logiciels. Le choix dépend de la tâche : un workflow à règles fixes suffit souvent pour déplacer une donnée ; un modèle peut aider à comprendre un document ou à préparer une réponse ; un agent peut enchaîner des actions avec des outils autorisés. Le niveau d’autonomie se définit avec votre équipe.
Un parcours à cadrer peut extraire les informations d’un message, retrouver le dossier client, proposer un classement et préparer une réponse. L’envoi et la modification du CRM peuvent nécessiter une validation. Cet exemple décrit un usage possible, pas un résultat client mesuré.
Les échanges peuvent passer par des API ou des workflows n8n, selon les accès disponibles. Pour Odoo, HubSpot ou un logiciel interne, le cadrage précise les données lues, les champs modifiables et les actions autorisées. Une intégration CRM/ERP conserve les règles de votre métier.
Une automatisation fiable se mesure sur des dossiers comparables : taux de traitement correct, corrections nécessaires, temps de traitement et coût d’usage. Aucun gain standard n’est promis avant cette mesure.
Ressource pratique
Pour formaliser votre besoin et comparer les propositions, utilisez notre modèle de cahier des charges d’un assistant RAG : documents, droits, intégration, budget et critères de recette.
Un exemple de recette consiste à demander une procédure à partir d’un corpus documentaire identifié. La vérification porte à la fois sur les passages retrouvés et sur la réponse produite. Voici quatre situations à inclure dans les essais de votre projet :
Le jeu d’essai, les résultats attendus, le temps de réponse et le coût d’usage servent à décider si le pilote peut être élargi. Les seuils sont convenus pour votre cas d’usage ; une démonstration réussie ne suffit pas à les valider.
Pour préparer vos questions, le guide RAG de la Direction générale des Entreprises présente les usages, prérequis, coûts et choix technologiques à examiner.
Le travail dépend du volume et de l'état des documents, des connexions à vos logiciels, des règles d'accès et du niveau de qualité attendu. Au développement s'ajoutent les coûts d'usage : appels au modèle, recherche documentaire, hébergement et suivi. Le cadrage permet de comparer ces postes au bénéfice visé.
Codialis présente une offre d'intégration IA qui couvre LLM/RAG, automatisation, analyse prédictive et vision par ordinateur. L'approche associe cadrage, architecture, développement itératif et mise en production. Pour un premier échange, apportez une tâche concrète, quelques documents représentatifs et vos contraintes de confidentialité.
Jayan Grondin, fondateur de Codialis, a réalisé une mission d’ingénierie IA et de traitement de documents pour DIOT-SIACI Saint Honoré, d’avril à octobre 2025. Cette référence relève de son parcours professionnel.
Périmètre technique : contribution à l’interface d’un SaaS d’analyse et de comparaison de contrats, avec lecture PDF, surlignage de clauses, tableaux de données et suivi de consommation de tokens ; développement d’un package Python d’extraction de sommaires PDF destiné à un pipeline RAG.
L’extraction associe traitement des PDF, règles de structure et OCR pour les documents scannés. Elle met en évidence un enjeu concret des assistants documentaires : retrouver des passages utilisables dépend aussi de la structure du document, de sa qualité et du contrôle de l’extraction.
Pour votre projet, cette expérience nourrit les questions de cadrage : quels documents traiter, quels cas tester, comment restituer les sources et comment vérifier une réponse avant utilisation ?
Un chatbot décrit une interface de conversation. Le RAG décrit un mécanisme qui recherche des éléments dans un corpus avant de construire une réponse. Un chatbot peut utiliser le RAG, mais ce n'est pas automatique.
Non. Des sources incomplètes, une mauvaise recherche ou une interprétation incorrecte peuvent produire une réponse erronée. Les tests, la citation des sources et la possibilité de ne pas répondre réduisent ce risque sans le supprimer.
Pas nécessairement. Un projet documentaire peut utiliser un modèle existant avec une recherche dans vos documents. Le choix entre RAG, adaptation d'un modèle et règles classiques dépend de la tâche et des résultats des tests.
Oui, sous réserve des interfaces disponibles et des autorisations. Le cadrage précise quelles données lire, quelles actions proposer et lesquelles doivent être validées avant exécution.
Consultez nos réalisations et notre fiche Activateur France Num.
Décrivez votre objectif, votre environnement technique et les contraintes à respecter. Ce premier contexte permettra de préparer un échange utile.
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