Connecté à vos documents internes
Votre chatbot RAG interroge vos PDF, bases de connaissances, CRM, procédures, contrats, fiches produit et wikis internes pour répondre avec le contexte réel de votre entreprise.
Chatbot RAG · Documents internes · Multi-canal
Un assistant qui répond avec vos documents.
Yepboost conçoit des chatbots RAG connectés à vos PDF, procédures, contrats, fiches produit et bases internes. Chaque réponse s'appuie sur une source identifiable, pas sur la mémoire approximative d'un modèle généraliste.
Recherche vectorielle · Sources citées · Mode « je ne sais pas » · Escalade humaine · Site web, WhatsApp, Slack, Teams · Hébergement France / UE / on-premise.
Ce qui fait la différence
Six raisons de préférer un chatbot RAG.
Un chatbot générique invente ou se tait. Un chatbot RAG cherche d'abord dans vos documents, cite ses sources et sait quand passer la main.
Réponses sourcées et vérifiables
Le chatbot ne répond pas uniquement avec la mémoire d’un modèle généraliste. Il récupère les passages pertinents dans vos données, puis génère une réponse claire, utile et traçable.
Assistant IA multilingue
Vos documents peuvent rester en français, tandis que vos clients ou collaborateurs posent leurs questions dans d’autres langues. L’assistant comprend, traduit et répond dans la langue adaptée.
Déploiement multi-canal
Déployez votre chatbot IA sur votre site web, WhatsApp Business, Slack, Microsoft Teams, Messenger, email ou portail interne avec une expérience cohérente.
Escalade intelligente
Quand la question est sensible, incomplète ou hors périmètre documentaire, le chatbot peut demander une précision, indiquer qu’il ne sait pas ou transférer vers un humain.
Données maîtrisées
Nous concevons des architectures adaptées à vos contraintes : hébergement France ou UE, chiffrement, journalisation, contrôle des accès et option on-premise pour les secteurs sensibles.
Sous le capot
Comment le RAG construit sa réponse.
Quatre étapes pour passer d'une question libre à une réponse contextualisée, traçable et prudente quand la source manque.
Ingestion
Vos documents sont nettoyés, découpés en blocs sémantiques et enrichis avec des métadonnées utiles : source, date, catégorie, produit ou service.
Recherche
La question est transformée en requête vectorielle. Le système retrouve les passages les plus proches dans votre base documentaire.
Réponse
Le modèle génère une réponse naturelle à partir des passages sélectionnés, sans s’éloigner du contexte documentaire fourni.
Contrôle
Un score de confiance et des règles métier permettent d’éviter les réponses incertaines et d’activer une escalade humaine si nécessaire.
Applications concrètes
Quatre contextes où le RAG excelle.
Dès qu'une réponse doit être juste, sourcée et cohérente avec vos documents, un assistant RAG prend le relais.
E-commerce & retail
Un chatbot IA connecté à vos fiches produit, politiques de retour, FAQ livraison et commandes pour guider les clients avant et après l’achat.
Supportréduit
Panierassisté
24/7disponible
Banque, assurance & juridique
Un assistant IA qui recherche dans les contrats, garanties, clauses et procédures pour fournir des réponses contextualisées et vérifiables.
Sourcescitées
Douteescaladé
RGPDintégré
RH & base interne
Un chatbot interne pour aider les collaborateurs à trouver rapidement les procédures RH, IT, notes de frais, congés, onboarding et informations internes.
Tempsgagné
Ticketsréduits
Accèssimplifié
Support technique & SaaS
Un assistant connecté à votre documentation technique, API, changelogs et tickets connus pour résoudre les demandes simples et accélérer le support.
Réponserapide
Docexploitée
Supportassisté
Notre méthode
Du POC documentaire au chatbot en production.
On commence par un périmètre documentaire clair, on mesure la précision des réponses, puis on industrialise avec monitoring et règles d'escalade.
Audit documentaire
1 semaine — Analyse de vos sources, qualité des documents, volumes, droits d’accès, cas d’usage et indicateurs de réussite.
POC connecté
2 semaines — Création d’un premier chatbot RAG connecté à un périmètre documentaire clair pour tester la pertinence des réponses.
Déploiement
2–4 semaines — Intégration au site, WhatsApp ou outils internes, personnalisation de l’interface, règles d’escalade et monitoring.
Optimisation
Mensuel — Analyse des questions sans réponse, amélioration de la base, ajustement des seuils et ajout de nouvelles sources.
Stack & conformité
Des modèles de pointe, des données maîtrisées.
Le choix du modèle, de la base vectorielle et de l'hébergement se fait selon vos contraintes de confidentialité et de volume.
LLM
OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama
RAG
LangChain, LlamaIndex, LangGraph
Vector DB
Qdrant, Pinecone, Weaviate, pgvector
Documents
PDF, Word, Notion, Confluence, CRM
Canaux
Site web, WhatsApp, Slack, Teams, email
Infra
OVH, Scaleway, AWS Paris, on-premise
Hébergement
France / UE / on-premise
Chiffrement
TLS + stockage sécurisé
Traçabilité
sources & logs
Confiance
score + fallback
Modèles
OpenAI, Mistral, Llama
Accès
rôles & permissions
Questions fréquentes
Vous demandez. On répond.
Qu’est-ce qu’un chatbot RAG ?+
Un chatbot RAG est un assistant IA connecté à vos documents internes. Il recherche d’abord les informations pertinentes dans vos sources, puis génère une réponse contextualisée. Cela permet d’obtenir des réponses plus fiables qu’un chatbot générique.
Pouvez-vous créer un chatbot RAG pour une entreprise en France ?+
Yepboost conçoit des chatbots RAG pour les entreprises en France, avec hébergement France ou Europe, conformité RGPD, connexion aux documents internes et déploiement sur site web, WhatsApp, Slack, Teams ou portail interne.
Quels documents peut-on connecter à un chatbot RAG ?+
On peut connecter des PDF, fichiers Word, pages Notion ou Confluence, bases de connaissances, CRM, documents produits, procédures internes, FAQ, contrats, bases SQL ou contenus web structurés.
Comment limiter les hallucinations d’un chatbot IA ?+
Le RAG limite les hallucinations en obligeant le modèle à s’appuyer sur des passages récupérés dans vos documents. On ajoute aussi des scores de confiance, des règles d’escalade et un mode “je ne sais pas” lorsque la source est insuffisante.
Peut-on déployer le chatbot sur WhatsApp ?+
Oui. Le chatbot peut être déployé sur votre site web, WhatsApp Business, Slack, Microsoft Teams, Messenger, email ou portail interne selon vos besoins.
La base documentaire se met-elle à jour automatiquement ?+
Oui. Selon l’architecture, les documents peuvent être réindexés automatiquement lorsqu’ils sont modifiés, ajoutés ou supprimés. Cela permet de garder les réponses alignées avec vos informations les plus récentes.
Mes données sont-elles utilisées pour entraîner des modèles ?+
Non, l’architecture peut être conçue pour que vos données restent dans votre environnement et ne servent pas à entraîner des modèles tiers. Les règles dépendent du fournisseur, de l’hébergement choisi et du niveau de confidentialité requis.
Combien de temps faut-il pour créer un chatbot RAG ?+
Un POC connecté à vos documents peut être livré en environ deux semaines. Un déploiement complet avec plusieurs canaux, monitoring, sécurité et intégrations métier prend généralement quatre à huit semaines selon le périmètre.
Quelle différence entre chatbot IA et chatbot RAG ?+
Un chatbot IA classique répond surtout avec les connaissances générales du modèle. Un chatbot RAG recherche d’abord dans vos documents internes avant de répondre, ce qui le rend plus adapté aux questions métier, support client et bases de connaissances.
Lire notre guide complet : hallucinations de chatbot et RAG →
Votre prochain pas
Faites décoller votre IA.
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