Plateforme IA interne : recherche documentaire et LLM exposé par API
Mission professionnelleGo2cam International · 2022 – 2025
- Contexte
- Les équipes perdaient du temps à chercher dans une documentation technique dense, répartie sur plusieurs sources internes. L'objectif était d'obtenir des réponses contextualisées et vérifiables, sans quitter les outils métier existants, puis de rendre cette capacité disponible à toute l'entreprise, pas à une seule application.
- Architecture
- Pipeline d'ingestion et de normalisation des documents, découpage et calcul d'embeddings, stockage en base vectorielle (Qdrant, ChromaDB, puis PostgreSQL avec pgvector). La recherche sémantique est exposée par une API REST, aux côtés du LLM interne lui-même : un point d'entrée unique consommé par plusieurs applications métier, plutôt qu'une intégration réimplémentée par chaque équipe. Un chatbot d'assistance a été construit par-dessus pour absorber les questions techniques de premier niveau.
- Choix techniques
- Une seule couche d'accès à l'IA pour toute l'entreprise : les applications consomment un contrat d'API stable et ignorent le modèle qui se trouve derrière, ce qui permet de le remplacer sans toucher aux clients. Réponses systématiquement rattachées à leur source, pour rester vérifiables.
- Résultats
- Temps de recherche documentaire réduit d'environ 50 %, avec des réponses contextualisées et auditables. Le chatbot absorbe les demandes de support récurrentes.
- Python
- Qdrant
- Django
- RAG
- pgvector
- API REST
