IKVision combine RAG, Law as Code, bases de données relationnelles, bases vectorielles et agents LLM en systèmes de décision et d’action contrôlables.
Un agent LLM analyse les demandes reçues, identifie la prestation demandée, compare les informations fournies aux exigences légales et génère une recommandation traçable.
Une pré-évaluation structurée plutôt qu’une analyse manuelle des documents
Les administrations, compagnies d’assurance et organisations reçoivent chaque jour un grand nombre de demandes. Chaque dossier doit être examiné, classé et évalué au regard des exigences légales applicables.
Ce travail est hautement répétitif, tout en étant critique. Des évaluations incorrectes, des critères d’exclusion oubliés ou des informations manquantes entraînent des retards, des demandes complémentaires et de l’insatisfaction.
L’agent LLM effectue donc une pré-évaluation structurée. Il identifie la prestation demandée, récupère les bases légales pertinentes depuis la base de données et évalue systématiquement les informations du demandeur par rapport à ces exigences.
Le résultat n’est pas une décision automatique, mais une recommandation fondée et traçable, accompagnée d’une justification et de références aux dispositions légales pertinentes.
Les connaissances de l’entreprise sont réparties entre des documents, des e-mails, des bases de données et des applications métier. Le RAG exploite ces informations de manière sémantique et les met à disposition dans le contexte approprié.
Des réponses contextualisées plutôt qu’une sortie générique de l’IA
Sans accès à des sources internes approuvées, les réponses générées par l’IA restent risquées. Le RAG réduit les hallucinations, améliore la traçabilité et rend les connaissances fiables et vérifiables.
Un technicien pose une question apparemment simple : « Pouvons-nous reporter la maintenance de ce système d’un mois ? »
Une IA générique fournirait une réponse générale basée sur des hypothèses. Un système RAG, en revanche, prend en compte les manuels de maintenance approuvés, les bulletins de service et la documentation opérationnelle interne.
Le système identifie qu’un composant installé présente un risque accru de défaillance si l’intervalle de maintenance est dépassé. De plus, le système fonctionne dans un environnement de production.
La réponse obtenue n’est donc pas « probablement sans risque », mais :
Le RAG ne génère pas des réponses simplement plausibles — il fournit des décisions contextualisées, traçables et responsables.
Un agent LLM crée des messages d’invitation personnalisés à partir des données clients, des informations sur l’événement et de modèles de contenu approuvés.
La communication nécessite du contexte, du ton et une validation
Une automatisation sans validation peut nuire à la confiance. L’agent crée le brouillon, mais l’envoi n’a lieu qu’après une vérification humaine.
Une entreprise organise un événement exclusif pour ses clients. Les informations clients, le programme de l’événement et les modèles de texte sont déjà disponibles. Un envoi entièrement automatisé serait techniquement possible, mais risqué du point de vue de la communication.
L’agent LLM crée donc d’abord un message d’invitation personnalisé. Il prend en compte le rôle du destinataire, la relation existante et le contexte, tout en signalant les éléments sensibles tels que le ton et le moment de l’envoi.
Ce n’est qu’après une validation explicite par les équipes marketing ou commerciales que l’invitation est envoyée. Le résultat est une communication contrôlée et de haute qualité plutôt qu’une automatisation non maîtrisée.
Les agents analysent les informations internes, identifient les dépendances et préparent des recommandations fondées. La décision finale reste entre les mains de l’être humain.
L’agent améliore la prise de décision sans la remplacer
Un agent peut collecter des informations, identifier des risques et évaluer différentes options. La responsabilité reste là où elle doit être : auprès du décideur humain.
Un client demande au support : « Le dernier firmware est-il compatible avec mon système de stockage ? » Ce qui semble simple est en réalité techniquement complexe.
L’agent LLM ne fournit pas une réponse générique. Il restructure la demande, identifie les informations manquantes et récupère les contenus pertinents à partir de sources de connaissances approuvées telles que les notes de version et les guides de mise à niveau.
Après analyse des informations disponibles, l’agent détermine que le nouveau firmware est compatible mais nécessite au préalable une mise à jour du firmware des disques. Une mise à niveau directe comporterait un risque important.
Au lieu de fournir une simple supposition, l’agent délivre une recommandation argumentée comprenant l’ordre correct des étapes, les mesures de réduction des risques et les recommandations de maintenance.
La décision finale reste humaine, mais elle repose sur un contexte complet, des règles validées et une expertise documentée.
Les agents déclenchent des actions spécifiques en fonction d’événements, de contextes et de règles — de manière contrôlée, documentée et, si nécessaire, soumise à validation.
Les règles seules ne comprennent pas le contexte
L’automatisation traditionnelle déclenche des actions sur la base de règles prédéfinies. Les agents évaluent en plus le contexte, les dépendances et les risques avant d’agir ou de demander une validation.
Un niveau de stock passe sous un seuil minimum défini. Un système d’automatisation classique déclencherait immédiatement une commande de réapprovisionnement.
Un agent LLM, en revanche, analyse le contexte global : livraisons en attente, planification de la production, statut des fournisseurs et historiques de consommation.
Au lieu de passer automatiquement une commande, l’agent prépare une recommandation, propose des alternatives et soumet la décision à une validation contrôlée.
Les processus agentiques réduisent les coûts sans sacrifier le contrôle.
Analyse des processus, des données et du contexte organisationnel. Élaboration de feuilles de route IA réalistes, axées sur la valeur métier, la protection des données et la faisabilité pratique.
Accès sémantique aux documents, bases de données et connaissances métier. Réponses fiables basées sur des données d’entreprise contrôlées.
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