IKVision transforme les connaissances, les règles et la logique décisionnelle en processus métier exécutables. En combinant le Retrieval-Augmented Generation (RAG), le Law as Code, les agents métier basés sur des LLM et des workflows contrôlés, nous créons des systèmes d’IA transparents, traçables et auditables.
De nombreuses petites et moyennes entreprises ne disposent pas de grands systèmes informatiques intégrés. Elles s'appuient plutôt sur des feuilles de calcul Excel, des e-mails, des PDF, des structures de dossiers et des notes personnelles.
Des connaissances précieuses existent déjà, mais elles sont dispersées, difficiles à retrouver et souvent coûteuses à exploiter efficacement dans les activités quotidiennes.
Les informations existent sous différents formats, sont maintenues de manière incohérente et ne sont souvent accessibles qu'aux personnes qui les ont créées à l'origine.
Les informations sont disponibles, mais elles ne sont ni structurées, ni reliées entre elles, ni accessibles de manière contextuelle. Les liens entre les documents, les décisions et les processus métier restent implicites et doivent être reconstitués à plusieurs reprises.
En conséquence, les collaborateurs consacrent un temps précieux à rechercher, vérifier et interpréter les informations au lieu de les utiliser de manière productive.
Les connaissances ne sont pas réutilisées de façon systématique, les décisions sont redéduites plusieurs fois et des erreurs apparaissent lorsque les informations sont incomplètes, obsolètes ou difficiles d'accès.
C'est précisément là que la productivité se perd : non pas parce que les informations manquent, mais parce qu'elles ne sont pas disponibles sous une forme directement exploitable dans le contexte métier.
IKVision rend les connaissances existantes accessibles et exploitables. Au lieu d'introduire de nouveaux systèmes, nous consolidons les informations existantes et les intégrons dans un contexte commun et structuré.
Les contenus sont préparés de manière à pouvoir être utilisés directement dans les activités quotidiennes. L'élément clé est la mise à disposition contextuelle : l'information devient disponible exactement au moment où elle est nécessaire dans un processus.
Cela est rendu possible grâce à la Retrieval-Augmented Generation (RAG) et aux agents métier basés sur les LLM.
Ces technologies relient les données non structurées aux connaissances structurées et permettent une préparation des décisions transparente et traçable.
Les informations sous-jacentes restent à tout moment transparentes, vérifiables et contrôlables sur le plan métier.
Les informations sont validées, consolidées et rendues directement réutilisables pour les décisions, la documentation et les étapes suivantes des processus. Le résultat est un assistant numérique qui réduit les demandes complémentaires, limite les erreurs et soutient activement les processus métier existants.
La mise en œuvre commence progressivement et de manière contrôlée, avec des cas d'usage clairement définis, une valeur métier mesurable et une trajectoire évolutive pour les développements futurs.
Les projets d’IA paraissent souvent uniques – chaque cas d’usage semble différent.
Dans la pratique, ils suivent pourtant une structure commune et récurrente.
La différence ne réside pas dans le cas d’usage lui-même, mais dans la combinaison d’un petit nombre d’éléments fonctionnels clairement définis.
Dans le domaine de l’ingénierie, les processus complexes sont décomposés depuis des décennies en blocs fonctionnels standardisés, appelés Unit Operations. Chaque opération remplit une fonction clairement définie et peut être comprise, combinée et optimisée indépendamment. Cette perspective fait encore défaut dans de nombreux projets d’IA aujourd’hui – et c’est précisément là que nous intervenons.
Les AI Unit Operations constituent les blocs fonctionnels de cette architecture.
Chaque cas d’usage suit la même logique système – de l’entrée des données, en passant par les connaissances, les règles et l’évaluation, jusqu’à l’action contrôlée.
Input
Traitement des informations entrantes
Technologies
Knowledge
Récupération des connaissances
Technologies
Logic
Application des règles
Technologies
Reasoning
Prise de décision et évaluation
Technologies
Action
Exécution des actions
Technologies
Control
Surveillance et validation des résultats
Technologies
Les AI Unit Operations standardisent les exigences complexes et les rendent évolutives, contrôlables et réutilisables.
L’architecture de référence décrit les composants fonctionnels d’un système d’IA. En pratique, ces composants peuvent être mis en œuvre à l’aide de différentes technologies. L’exemple suivant illustre un workflow Retrieval-Augmented Generation (RAG) basé sur n8n, PostgreSQL, pgvector et un grand modèle de langage.
Exemple d’un workflow Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilisant n8n, PostgreSQL/pgvector et des grands modèles de langage.
Le workflow suit la même logique système que les AI Unit Operations : les informations sont collectées, les éléments de connaissance pertinents sont identifiés, intégrés dans un contexte, traités par un modèle de langage, puis restitués avec des références de sources traçables.
Question → Contexte pertinent → Information vérifiée → Réponse
Les textes sont transformés en vecteurs par des modèles d’embedding, représentant mathématiquement leur signification.
Les informations pertinentes sont retrouvées grâce à la similarité sémantique, indépendamment des termes exacts utilisés.
Un LLM génère des réponses précises à partir d’informations internes vérifiées.
Objectif → Contexte → Décision → Action → Retour d’information
Les agents métier basés sur des LLM sont des systèmes d’IA orientés objectifs qui combinent un grand modèle de langage avec des connaissances contextuelles, des capacités de planification et des outils connectés.
Ils ne se contentent pas de répondre à des questions : ils analysent les informations, préparent les décisions et déterminent les prochaines étapes concrètes d’un processus.
Un agent LLM est un système orienté objectifs qui combine un grand modèle de langage avec du contexte, des capacités de planification, la gestion d’état et des outils tels que des bases de données, des API ou des systèmes de messagerie. Il analyse les informations, planifie des étapes intermédiaires, utilise des outils et évalue ses propres résultats.
Contrairement à un chatbot, un agent LLM ne se limite pas à répondre aux questions. Il détermine activement ce qui doit être fait ensuite afin d’atteindre un objectif défini. Pour cela, il analyse les informations, planifie des actions intermédiaires, utilise des outils comme des bases de données, des API ou des systèmes de messagerie, puis valide ses résultats. Les décisions et les états sont enregistrés et réutilisés dans les étapes suivantes.
Un agent LLM est un composant piloté par l’IA qui ne se contente pas de fournir des connaissances, mais les transforme activement en décisions et en processus métier. Il assiste les collaborateurs, prépare les décisions et automatise des étapes de processus définies — de manière contrôlée, transparente et traçable, avec une supervision Human-in-the-Loop facultative.
Un agent LLM poursuit un objectif défini, utilise des informations contextuelles, fonctionne en plusieurs étapes, exploite des outils tels que des bases de données ou des API et conserve les résultats intermédiaires pour des actions ultérieures. Une autre caractéristique essentielle est son autonomie contrôlée : l’agent agit dans des limites techniques et métier clairement définies.
L’automatisation traditionnelle suit des règles fixes et des workflows prédéfinis. Un agent LLM, en revanche, peut interpréter le contenu, prendre en compte le contexte et adapter dynamiquement son comportement aux objectifs, à la langue et aux circonstances. Cela le rend particulièrement adapté aux processus variables, aux informations non structurées et aux scénarios de décision individuels.
Retrieval-Augmented Generation combine la recherche sémantique avec les modèles de langage. Un système RAG récupère d’abord les informations pertinentes à partir de documents internes, de bases de données ou de sources de connaissances, puis utilise ces informations comme contexte pour générer une réponse.
Les bases de données vectorielles stockent les représentations sémantiques des textes sous forme de vecteurs mathématiques. Cela permet de retrouver des informations en fonction de leur signification plutôt que de leur formulation exacte, même lorsqu’une requête utilise des termes différents de ceux du document d’origine.
Le RAG réduit les hallucinations en générant des réponses non seulement à partir des données d’entraînement d’un modèle de langage, mais aussi à partir de sources internes spécifiquement récupérées et vérifiées. Les réponses deviennent ainsi plus traçables, plus fiables et plus facilement vérifiables par les experts.
Les systèmes d’IA locaux permettent aux organisations de traiter des données sensibles au sein de leur propre infrastructure. Cela améliore la confidentialité, le contrôle, la traçabilité ainsi que l’intégration avec les systèmes informatiques et les exigences de conformité existants.
Les agents LLM peuvent analyser des informations, récupérer des sources pertinentes, préparer des décisions, déterminer les prochaines étapes d’un processus et déclencher des actions telles que des notifications, la génération de documents ou l’exécution de workflows — dans un cadre contrôlé et avec une supervision Human-in-the-Loop facultative.
Analyse des processus, des données et des exigences organisationnelles. Élaboration de feuilles de route IA réalistes, axées sur la valeur métier, la protection des données et la mise en œuvre pratique.
Accès sémantique aux documents, bases de données et connaissances métier. Réponses fiables basées sur des données d’entreprise contrôlées.
Transformation des lois, réglementations, politiques et règles métier en une logique décisionnelle transparente et lisible par machine.
Agents capables d’analyser des informations, de préparer des décisions et d’exécuter des étapes de processus de manière contrôlée et traçable.
Nous serions ravis d’échanger avec vous sur vos processus, vos données et vos objectifs.
Contacter IKVision