Applications IA et connaissance
IA de connaissance d'entreprise
Quelque part dans SharePoint, Confluence, un disque partagé et onze ans de courriels, la réponse à la plupart des questions internes existe déjà. Elle est introuvable, alors les gens demandent à un collègue, et le collègue devine. Nous construisons des assistants qui puisent dans vos propres contenus, citent ce qu'ils ont utilisé et respectent les droits déjà définis à la source.
Le problème métier
La recherche a cessé de fonctionner vers dix mille documents
La recherche par mots-clés échoue sur les contenus internes parce que personne n'écrit ses documents avec les mots que les autres cherchent. Résultat : une organisation où trouver coûte plus cher que demander à quelqu'un, donc tout le monde demande à quelqu'un. Cette taxe n'apparaît sur aucune ligne budgétaire, c'est pourquoi elle n'est jamais corrigée, et elle croît avec les effectifs. La solution naïve, brancher un agent conversationnel sur un tas de documents, échoue autrement et plus gravement : il répond avec assurance depuis une politique périmée, ou fait remonter une revue salariale à quelqu'un qui n'aurait jamais dû la voir.
Ce que nous faisons
Une recherche qui tient compte de qui interroge
Nous nous connectons aux systèmes qui détiennent les contenus plutôt que de les recopier ailleurs, afin que les droits restent là où ils ont été définis et que leur retrait continue de fonctionner. La recherche est filtrée par l'identité de la personne qui interroge avant que le modèle ne voie quoi que ce soit : l'assistant ne peut donc rien révéler que cette personne ne puisse déjà ouvrir. Chaque réponse porte les citations des documents utilisés, pour qu'un lecteur puisse vérifier plutôt que croire. La précision est mesurée sur un jeu annoté construit à partir de vraies questions posées par vos équipes.
IA de connaissance d'entreprise
Compétences
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Enterprise AI Search
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Internal Knowledge Assistants
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Semantic Enterprise Search
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AI Document Search
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Internal Copilots
Cas d'usage courants
Cas d'usage courants
- Répondre aux questions de politique et de procédure des équipes de première ligne, en citant le document applicable et sa version.
- Donner aux nouveaux arrivants un moyen de demander ce que fait un système sans réserver du temps avec la personne qui l'a construit.
- Faire remonter les travaux antérieurs sur un sujet à travers les projets, pour que les propositions cessent de partir de zéro.
- Permettre aux agents de support d'interroger la documentation produit et les tickets passés en pleine conversation.
Notre méthode
Notre méthode
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Cadrer
Transformer la demande en spécification : qui l'utilise, ce qu'est une bonne réponse, qui tranche.
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Ancrer
Se connecter aux contenus et systèmes qui détiennent les réponses, en respectant les permissions.
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Évaluer
Évaluer sur un jeu annoté issu de vos propres cas, avant toute exposition externe.
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Livrer et exploiter
Mise en production progressive avec supervision, maîtrise des coûts et suite de non-régression.
Technologies
Technologies
- OpenAI
- Anthropic
- Azure OpenAI
- pgvector
- Elasticsearch
- Microsoft 365
- SharePoint
- Confluence
- Salesforce
Sécurité et gouvernance
Sécurité et gouvernance
Les réponses sont ancrées dans vos propres contenus et portent des citations, pour qu'un lecteur puisse les vérifier. La recherche respecte les droits déjà définis sur la source, ce qui signifie qu'un utilisateur ne voit jamais par l'application ce qu'il ne pourrait pas voir directement. Prompts, contexte récupéré et réponses sont journalisés à des fins d'audit, et l'évaluation tourne en continu plutôt qu'une seule fois au lancement.
Modèles de collaboration
Modèles de collaboration
Projet IA
Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.
Équipe IA dédiée
Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.
IA managée
Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.
Pourquoi TeamExtension.ai
Le difficile, ce sont les droits, pas la recherche
Construire quelque chose qui répond à des questions à partir de documents prend un week-end. Construire quelque chose qui répond correctement, cite ses sources, ne franchit jamais une frontière de droits, reste exact à mesure que le contenu change et peut être audité ensuite est un problème d'intégration et de sécurité. C'est de l'ingénierie d'entreprise ordinaire, ce que nous faisons depuis des années, et c'est pourquoi la plupart des assistants internes s'arrêtent avant d'atteindre toute l'entreprise.
Clients sélectionnés
Questions fréquentes
Questions fréquentes
Va-t-il exposer des documents que certains ne devraient pas voir ?
Que se passe-t-il quand un document est mis à jour ou retiré ?
Comment l'empêchez-vous d'inventer des réponses ?
À quels systèmes peut-il se connecter ?
Combien de temps avant que le personnel puisse l'utiliser ?
Compétences associées
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Développement RAG
Des systèmes de recherche qui ancrent les réponses dans vos contenus, avec citations et précision mesurable.
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Agents IA
Des logiciels qui exécutent des tâches multi-étapes dans vos systèmes, sous vos contrôles d'accès et vos règles d'approbation.
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IA conversationnelle
Des assistants clients et collaborateurs à périmètre maîtrisé, réponses sourcées et passation nette vers un humain.
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Transformer une connaissance interne fragmentée en assistance sécurisée respectant les permissions existantes.