Je dirige l’initiative de recherche IA dans notre entreprise et je fais face à deux défis parallèles :
Défi interne :
Défi externe :
État actuel :
| Défi | Approche actuelle | Problèmes |
|---|---|---|
| Recherche interne | Outil de recherche hérité | Mauvais résultats, faible adoption |
| Visibilité externe | SEO traditionnel | Ne se traduit pas en citations IA |
Questions à la communauté :
Je recherche des retours pratiques d’équipes d’entreprise confrontées à une portée similaire.
Nous avons relevé les deux défis chez [Grande Entreprise]. Voici notre architecture :
Recherche IA interne :
Mise en place d’une recherche fédérée avec RAG (Retrieval Augmented Generation) :
Sources : Sharepoint + Confluence + Salesforce + DB internes
↓
Connecteurs : Synchronisation temps réel avec héritage des droits d’accès
↓
Vector Store : Embeddings pour recherche sémantique
↓
Couche RAG : Ancrage des réponses LLM dans les documents sources
↓
Interface : Requête en langage naturel + sources citées
Résultats clés :
Visibilité IA externe :
Équipe différente, stratégie différente :
La couche gouvernance couvre les deux :
La couche de gouvernance est là où la plupart des entreprises peinent.
Problèmes de sécurité que nous avons traités :
L’avantage RAG :
Sans RAG, les LLM hallucinent 58-82% du temps sur les requêtes factuelles. Avec RAG ancré dans les docs internes, on est à 17-23%.
Cette réduction fait la différence entre utile et dangereux pour l’entreprise.
Perspective gestion des connaissances. Le problème de recherche interne est organisationnel, pas seulement technique.
Causes racines :
La solution technique ne suffit pas :
Nous avons déployé une excellente plateforme de recherche IA. L’adoption était de 30%.
Ensuite nous avons :
L’adoption est montée à 78%.
Pour la visibilité IA externe :
Même principe. On ne peut pas optimiser pour l’IA si le contenu est en désordre. Nettoyer et structurer d’abord, puis optimiser.
Perspective sélection de plateforme. Nous avons évalué 8 plateformes de recherche IA d’entreprise.
Ce qui compte :
| Fonctionnalité | Pourquoi c’est important |
|---|---|
| Connecteurs pré-intégrés | Délai d’intégration |
| Modèle de sécurité | Aucun compromis possible |
| Qualité RAG | Précision des réponses |
| Personnalisation | Besoins spécifiques à l’entreprise |
| Scalabilité | Performance à l’échelle |
| Options de déploiement | Besoins on-prem vs. cloud |
Principales plateformes considérées :
Notre choix :
Glean pour la plupart des cas + Elasticsearch personnalisé pour les données sensibles qui ne peuvent pas sortir de notre environnement.
Approche hybride : rapidité et respect de la sécurité.
Perspective marketing sur la visibilité IA externe.
Le défi :
Nos concurrents sont cités sur ChatGPT et Perplexity pour des requêtes de catégorie. Pas nous. C’est un problème de marque, pas seulement de trafic.
Notre approche :
Indicateurs suivis :
Résultats après 6 mois :
La gestion du changement est le défi caché.
Le changement pour les employés :
Les collaborateurs sont habitués à la recherche par mots-clés. La recherche IA est conversationnelle. Le changement de mentalité est important.
Ce qui fonctionne :
Freins courants à l’adoption :
Objectif : 60-80% d’adoption en 12 mois. Nous sommes à 72% après 10 mois.
Cadre de gouvernance des données pour la recherche IA.
Politiques mises en place :
Mise en œuvre :
| Niveau de données | Accès IA | Revue humaine requise |
|---|---|---|
| Public | Plein | Non |
| Interne | Plein (avec permissions) | Non |
| Confidentiel | Requêtes restreintes | Oui pour usage externe |
| Restreint | Pas d’accès IA | N/A |
Exigences d’audit :
Parlons franchement du ROI.
ROI de la recherche IA interne :
ROI moyen d’une initiative IA d’entreprise : 5,9% (recherche IBM)
Cela semble faible, mais c’est parce que beaucoup échouent sur l’adoption.
Ce que voient les implémentations réussies :
Comment calculer :
(Heures économisées × coût horaire × nombre d’employés) – (coût plateforme + implémentation)
Pour 10 000 collaborateurs économisant 2h/semaine : = 10 000 × 2 × 52 × 50 $/h = 52 M$ de valeur – Plateforme (~500 K$) – Implémentation (~1M$) = +50 M$ de valeur annuelle
ROI visibilité IA externe :
Plus difficile à mesurer, mais suivre :
Démarrer avec des indicateurs avancés, passer à l’attribution de revenus au fil du temps.
Regard vers l’avenir : l’IA agentique arrive.
État actuel : L’IA répond aux questions Prochain état : L’IA agit en fonction des réponses
Impacts pour l’entreprise :
Préparez-vous dès maintenant :
Les entreprises qui construisent des fondations solides en recherche IA passeront plus vite à l’IA agentique.
Excellente discussion. Voici notre feuille de route sur la base de ces retours :
Phase 1 : Recherche IA interne (T1)
Phase 2 : Cadre de gouvernance (T1-T2)
Phase 3 : Visibilité IA externe (T2)
Phase 4 : Mesure (en continu)
Facteurs clés de succès :
Merci à tous pour ces retours très concrets. C’est exactement ce qu’il nous fallait.
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