Faire répondre une IA à partir de vos documents, avec des sources vérifiables

Demandez à un assistant grand public quel est le délai de préavis de votre contrat de maintenance : il ne peut pas le savoir. Dans le meilleur des cas, il le dit. Dans le pire, il produit une réponse plausible, rédigée avec assurance, et fausse. Pour des sujets internes, contrats, procédures, accords, notes de service, ce comportement rend l'outil inutilisable sans vérification complète.

La solution n'est pas un modèle « plus intelligent », mais une autre façon de travailler : faire répondre l'IA à partir de vos documents, et l'obliger à montrer d'où vient chaque information.

Le principe, sans jargon

Cette approche porte souvent le nom de RAG, pour retrieval-augmented generation : génération appuyée sur une recherche. Elle fonctionne en trois temps.

1. Préparer les documents. Chaque fichier est découpé en passages, et chaque passage est transformé en une représentation qui permet de le retrouver par le sens, pas seulement par les mots exacts.
2. Chercher les bons passages. Quand une question est posée, le système retrouve les passages les plus pertinents dans vos documents.
3. Répondre à partir de ces passages uniquement. Le modèle reçoit la question et les passages trouvés, avec une consigne claire : répondre seulement à partir de ce qu'il a sous les yeux, citer ses sources, et dire s'il ne trouve pas.

Le modèle ne « sait » donc rien de vos contrats. Il lit, au moment de la question, les extraits qui le concernent.

Les citations changent tout

Une réponse suivie de références, par exemple [S1] et [S2], renvoyant chacune à un passage précis, se vérifie en quelques secondes. La personne qui lit n'a plus à choisir entre tout revérifier et faire confiance à l'aveugle : elle contrôle les points qui comptent.

Les citations ont un deuxième effet, moins visible : elles rendent les erreurs repérables. Une affirmation sans référence, ou une référence qui ne dit pas ce que la réponse prétend, attire immédiatement l'attention.

« Je ne trouve pas » est une bonne réponse

Un assistant documentaire fiable doit savoir dire qu'il ne sait pas. Si aucun passage ne répond à la question, la seule réponse honnête est de l'indiquer, éventuellement en proposant de reformuler.

C'est un critère simple pour évaluer un outil : posez-lui une question dont vous savez que la réponse n'est pas dans vos documents. S'il répond quand même avec assurance, méfiez-vous du reste.

Des documents à jour, sans manipulation

Un assistant qui s'appuie sur une version périmée d'une procédure est presque aussi dangereux qu'un assistant qui invente. La meilleure façon d'éviter ce piège est de synchroniser un dossier existant, par exemple un dossier OneDrive ou Google Drive, plutôt que de déposer des copies à la main.

Une bonne synchronisation :

• ne relit que les fichiers qui ont changé ;
• remplace l'ancienne version d'un document par la nouvelle ;
• retire de la base les fichiers supprimés à la source, seulement lorsqu'elle est sûre d'avoir reçu la liste complète.

Préparer ses documents : quelques conseils

La qualité des réponses dépend directement de celle des documents. Quelques habitudes simples aident beaucoup :

• Préférez les fichiers qui contiennent du texte. Un PDF issu d'un traitement de texte se lit bien ; une photo ou un scan sans reconnaissance de caractères ne contient pas de texte exploitable.
• Donnez des titres explicites aux documents et à leurs sections : ils aident à retrouver le bon passage.
• Évitez les doublons contradictoires. Si deux versions d'une procédure coexistent, l'assistant peut citer la mauvaise. Archivez les anciennes.
• Commencez petit. Un périmètre clair, par exemple les contrats fournisseurs ou le règlement intérieur, permet de juger rapidement la qualité des réponses.

Ce qu'il faut savoir sur les données

Pour que vos documents soient interrogeables, des passages sont transmis au fournisseur du modèle d'IA, au moment de l'indexation et lorsqu'une réponse est préparée. Avant de choisir un outil, il est donc légitime de demander :

• quel fournisseur de modèle est utilisé, et si vous pouvez le choisir ;
• où sont stockés les fichiers et le texte extrait ;
• si les échanges sont conservés, et pour quelle durée ;
• comment les documents d'une organisation sont isolés de ceux des autres.

Dans MutuaCore AI, les fichiers sont stockés en France, chaque organisation est isolée au niveau de la base de données, et les modèles Mistral sont utilisés par défaut.

En résumé

Une IA utile sur vos sujets internes ne devine pas : elle cherche dans vos documents, répond à partir de ce qu'elle a trouvé, cite chaque passage et reconnaît quand elle ne sait pas. Avec des documents à jour et bien préparés, c'est un gain de temps réel, et vérifiable.