La réponse courte : ne commencez pas par le modèle. Commencez par vos documents, vos cas d'usage, vos droits d'accès et les sources que l'IA devra citer.
L'interface de chat arrive à la fin. Avant elle, il faut préparer les sources, les versions, les accès et la manière de citer les documents.
Étape 1
Listez les questions que les équipes posent déjà : retrouver une procédure, comprendre un ancien projet, synthétiser un dossier, vérifier une décision.
Étape 2
Identifiez les drives, SharePoint, serveurs, mails, archives et logiciels métiers qui contiennent le savoir de l'entreprise.
Étape 3
Supprimez les doublons, repérez les versions concurrentes, identifiez les formats illisibles et isolez les documents qui font foi.
Étape 4
Les droits exacts viennent des administrateurs Microsoft, Google ou serveur. Sans export ou validation IT, l'IA ne doit pas ouvrir largement la base.
Étape 5
Indexez les contenus, extrayez les métadonnées, préparez les citations sources et structurez ce que le moteur devra retrouver.
Étape 6
Lancez un pilote, mesurez la qualité des réponses, corrigez les trous documentaires et synchronisez les nouveaux documents.
Choisir un modèle avant de savoir quelles questions l'entreprise veut résoudre.
Brancher l'IA sur un drive en désordre et découvrir les doublons après coup.
Oublier les droits d'accès et créer un risque de fuite interne.
Ne pas citer les sources, ce qui rend les réponses impossibles à vérifier.
Que saura réellement votre IA interne si on la construit sur vos données actuelles ?
Le premier Diagnostic peut être livré en 30 jours. La construction complète dépend ensuite du volume documentaire, des sources, des formats et du niveau d'intégration demandé.
Dans la majorité des cas, non. Une IA interne fiable repose d'abord sur une bonne base documentaire, un moteur de recherche/RAG, des règles d'accès et des sources citées.
Oui pour le cadrage et le Diagnostic. Pour les accès, il faut au minimum travailler avec l'IT, le prestataire informatique ou l'administrateur Microsoft/Google.
Lister les sources et produire un état des lieux : volumes, doublons, versions, formats, documents sensibles et potentiel de questions auxquelles l'IA pourrait répondre.