Déploiement RAG avec Docling
Nous transformons vos documents en données structurées. Nous déployons l'infrastructure.
Le succès de l'IA générative dépend de la façon dont elle lit vos données. Chez SIXE, nous concevons, déployons et optimisons des pipelines RAG avec la technologie IBM. Nous extrayons la valeur de vos PDF pour créer des assistants sécurisés et 100% on-premise.
Pourquoi confier vos contrats à un cloud public pour utiliser l'IA ?
Les solutions « clés en main » vous obligent à céder vos données, à assumer des coûts récurrents imprévisibles et à dépendre d'un fournisseur qui change les règles à sa guise.
Chez SIXE, nous croyons en la souveraineté des données.
Déploiement local (On-Premise)
Conformité stricte au RGPD. Vos manuels et données financières ne transitent jamais par Internet ; ils sont traités au sein de votre propre infrastructure.
Sans coûts cachés
Les outils open source que nous déployons n'imposent pas de licences abusives par utilisateur ni de facturation au token traité.
Traçabilité absolue
Vous saurez exactement pourquoi l'IA a formulé cette réponse. Le système cite systématiquement la page exacte dont il a extrait l'information.
Des PDF figés aux connaissances structurées
Pour qu'une IA n'hallucine pas, elle doit savoir lire correctement. Les systèmes OCR classiques échouent face aux tableaux et colonnes complexes. IBM Docling comprend la structure visuelle des documents. Il extrait l'information de manière impeccable afin de ne pas polluer votre base de données RAG.
Comment concevons-nous votre système RAG ?
RAG signifie Génération Augmentée par la Recherche (*Retrieval-Augmented Generation*). C'est un assistant qui, face à la question d'un collaborateur, cherche d'abord dans les archives de l'entreprise puis rédige sa réponse en s'appuyant uniquement sur des informations vérifiées.
Étape 1 : Lecture et extraction
Nous connectons Docling à vos référentiels. Nous traitons vos manuels techniques ou contrats en les découpant en segments logiques ("chunks") qui conservent leur contexte d'origine.
Étape 2 : Création de la mémoire
Nous stockons ces informations dans des bases de données vectorielles ultra-rapides, permettant au système d'interroger des millions de pages en quelques millisecondes.
Étape 3 : Réponses fiables
En cas de doute, le système récupère le paragraphe exact et le modèle de langage (LLM) rédige la solution, en fournissant un lien direct vers la source originale.
Votre IA d'entreprise, bâtie sur l'Open Source
Nous construisons votre plateforme en intégrant les meilleurs logiciels libres du marché. Des architectures modulaires qui évoluent avec votre entreprise et dont vous êtes l'unique propriétaire.
IBM Docling
Le moteur sous licence Apache 2.0 qui lit, classe et extrait. Il transforme un PDF complexe en un fichier Markdown parfaitement structuré et sans bruit.
Milvus & Qdrant
Bases de données vectorielles open source. Elles stockent les connaissances de l'entreprise et permettent des recherches par sens et contexte, et pas seulement par mots-clés.
LangChain & LlamaIndex
Les frameworks de référence de l'industrie. Ils gèrent la logique : analyser la question de l'utilisateur, rechercher le contexte et s'assurer que l'IA n'hallucine pas la réponse.
Modèles LLM locaux
Nous déployons des familles de modèles sécurisés et ouverts (comme Llama 3 ou IBM Granite). Ils s'exécutent sur votre infrastructure : la donnée ne quitte jamais votre réseau.
Prêt à intégrer l'IA à vos propres données ?
Parlez-nous des informations que gère votre équipe (historique de tickets, manuels d'ingénierie, normes juridiques...) et nous concevrons une Preuve de Concept (PoC) adaptée à votre cas d'usage.
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