Votre assistant répond mal
Il retrouve le mauvais passage, cite une ancienne version ou répond quand la source manque.
Mintera Knowledge · Conseil & ingénierie data / IA
Des données dispersées.
Une connaissance exploitable.
Nous auditons vos sources, préparons vos documents et construisons la recherche qui alimentera vos outils IA. Vous obtenez une architecture documentée, des règles de gouvernance et une base évaluée sur les questions de vos équipes.
Vos données restent cloisonnées
La même information existe dans la GED, les tickets, les fichiers partagés et les outils métier.
Le pilote ne passe pas à l’échelle
Les mises à jour, les droits, les coûts et la maintenance n’ont pas été traités.
Trois périmètres de mission
Des travaux définis.
Des livrables que vous gardez.
Chaque étape peut être contractualisée séparément. Le devis fixe les sources, les connecteurs, les volumes, les responsabilités et les critères de recette.
Diagnostic data & stratégie IA
Décider où investir et sur quel périmètre commencer.
Ce que nous réalisons
- Ateliers avec le métier, la DSI et les responsables des données.
- Inventaire des sources, formats, volumes, accès et flux existants.
- Échantillonnage : doublons, scans, versions, données sensibles et obsolescence.
Ce que vous recevez
- Cartographie des sources et des flux.
- Matrice des usages : valeur, faisabilité, risque et coût.
- Architecture cible, backlog priorisé et budget par étape.
Décision : un périmètre, un responsable métier et des critères de succès partagés.
Préparation & base de connaissance
Construire la chaîne qui transforme vos sources en contexte utile.
Ce que nous réalisons
- Collecte cadrée, extraction du texte et traitement OCR si nécessaire.
- Métadonnées, dédoublonnage, découpage et traçabilité jusqu’au document source.
- Indexation, recherche et propagation des droits ; reprise des mises à jour et suppressions.
Ce que vous recevez
- Dictionnaire de métadonnées et règles de qualité.
- Pipelines et schémas d’index documentés.
- Jeu de questions métier avec sources attendues.
Décision : les bonnes sources sont retrouvées par les bons utilisateurs.
Évaluation & passage en production
Vérifier la fiabilité et organiser l’exploitation.
Ce que nous réalisons
- Comparaison des stratégies de recherche sur un même jeu de tests.
- Tests des réponses, des citations, des accès et des cas sans information.
- Mesure du coût, de la latence et des besoins de supervision.
Ce que vous recevez
- Rapport d’évaluation et liste des écarts.
- Plan de déploiement, de surveillance et de réindexation.
- Documentation d’exploitation et transfert aux équipes.
Décision : les seuils convenus sont atteints, ou les limites sont explicitées.
L’exploitation récurrente, les licences, les appels aux modèles et le développement d’un agent métier sont chiffrés distinctement. Un périmètre pilote permet de tester les choix ; il ne remplace pas la gouvernance du patrimoine complet.
Comment nous rendons la donnée exploitable
L’IA reçoit le bon contexte.
Pas tout votre serveur de fichiers.
Un téraoctet de fichiers ne se convertit pas directement en tokens. La recherche sélectionne les éléments utiles à une question ; les règles d’accès s’appliquent avant leur transmission au modèle.
- 01
Collecter
GED, fichiers, tickets, exports métier : périmètre et droits vérifiés.
- 02
Préparer
Texte, tableaux, versions, métadonnées et provenance conservés.
- 03
Retrouver
Mots-clés + recherche sémantique, filtres puis classement des passages.
- 04
Répondre & vérifier
Contexte autorisé, références consultables et abstention si nécessaire.
Cette architecture de recherche augmentée (RAG) est une option, pas une obligation. Pour une donnée chiffrée en base, une requête structurée ou un calcul contrôlé peut être préférable à une recherche de passages.
Les points techniques qui font la différence
Ce que nous examinons.
Ce que nous testons.
01Extraction & qualité
Nous testons les PDF natifs, les scans et les tableaux sur un échantillon représentatif. Les documents illisibles sont mis en quarantaine avec une cause explicite, plutôt que silencieusement ignorés.
Contrôle : taux de documents traités, erreurs d’extraction et couverture du corpus.
02Métadonnées & versions
Chaque document reçoit un identifiant, une source, un propriétaire, une date de validité, une version et une classification. Le découpage conserve titres, pages et liens vers le document d’origine.
Contrôle : retrouver la version applicable et sa provenance.
03Recherche & classement
Nous comparons mots-clés, recherche vectorielle et recherche hybride sur vos questions. Le reclassement des résultats est ajouté s’il améliore la qualité à un coût et un délai acceptables.
Contrôle : présence de la source attendue parmi les premiers résultats (Recall@k).
04Accès & confidentialité
Nous modélisons les utilisateurs, groupes et droits documentaires. Les filtres sont appliqués à la recherche ; un simple avertissement dans le prompt ne constitue pas un contrôle d’accès.
Contrôle : tests croisés entre profils, retrait d’accès et sources interdites.
05Actualisation & suppression
La chaîne détecte les documents nouveaux, modifiés et supprimés. Elle permet de reprendre un traitement en échec et de réindexer après un changement de schéma ou de modèle d’embedding.
Contrôle : délai de fraîcheur, suppression dans les index et absence de versions fantômes.
06Évaluation & exploitation
Nous constituons un jeu de questions avec réponses et sources attendues, validé par les métiers. Les tests couvrent aussi les documents contradictoires, les questions hors périmètre et les instructions malveillantes présentes dans les sources.
Contrôle : citations justifiées, réponses acceptées, refus utiles, latence p95 et coût par requête.
Trois applications concrètes
Une base commune.
Des critères métier différents.
Éditeur SaaS · Support
- Sources
- Tickets résolus, documentation produit et notes de version.
- Travail de structuration
- Relier les réponses à la version du produit ; exclure les contenus confidentiels d’un autre client.
- Gains à mesurer
- Temps de recherche, taux de réponse validée sans reprise et escalades évitables.
Cabinet de conseil · Propositions
- Sources
- Références, missions, méthodes et propositions antérieures.
- Travail de structuration
- Séparer les modèles réutilisables des engagements et chiffres propres à un ancien client.
- Gains à mesurer
- Temps de préparation, références retrouvées et corrections avant envoi.
Industrie / datacenter · Opérations
- Sources
- Procédures, notices, incidents et comptes rendus d’intervention.
- Travail de structuration
- Relier l’équipement à la bonne procédure et signaler les versions contradictoires.
- Gains à mesurer
- Temps pour trouver une consigne valide et incidents liés à une mauvaise version.
Exemple de mesure, pas un résultat client
Sur 400 demandes par mois, passer de 12 à 7 minutes de recherche représente environ 33 heures libérées. Ce gain reste une hypothèse à tester ; le temps de vérification, la maintenance et les coûts du service doivent être déduits pour calculer le bénéfice net.
Les réponses utiles
Avant de vous lancer.
Quelles sources pouvez-vous étudier ?
GED et espaces partagés, SharePoint, exports CRM/ERP, outils de tickets, documentation technique et stockage objet. Nous vérifions les API, formats d’export et permissions avant de nous engager sur un connecteur.
Faut-il déplacer toutes nos données chez Mintera ?
Non. Certaines sources restent dans vos outils. Le cadrage précise ce qui est lu à distance, copié, indexé ou stocké. La localisation du stockage, des index et des modèles, ainsi que les sous-traitants et les flux, sont validés avant mise en œuvre.
Comment est construit le devis ?
Nous séparons diagnostic, préparation, intégration et exploitation. Le nombre de sources, les formats, les accès, la qualité des données et la fréquence des mises à jour déterminent la charge. Un échantillon représentatif permet d’estimer l’effort avant un traitement à grande échelle.
Que conserve mon entreprise à la fin ?
Les livrables prévus au contrat : cartographie, schémas, règles de qualité et d’accès, documentation des pipelines, jeu d’évaluation et procédures d’exploitation. Les droits d’usage sur les développements et les dépendances tierces sont explicités dans la proposition.
Votre référent Mintera Knowledge
Benjamin Jornet
Data & valorisation par l’IA · 8 ans chez Sopra Steria
Benjamin apporte huit années d’expérience chez Sopra Steria et une maîtrise des problématiques de données et de leur valorisation par l’IA. Chez Mintera, il est votre référent pour relier les besoins métier à la préparation des données et aux choix d’intégration.
Son rôle sur votre projet : challenger le périmètre, examiner les sources, définir les critères de qualité et organiser les arbitrages techniques avec vos équipes.
Solliciter Benjamin pour mon projetPartons de vos sources.
Et d’une tâche à améliorer.
Précisez vos outils, les données concernées et le résultat attendu. Nous définirons les travaux utiles et un périmètre chiffrable.