RAG et réponses fondées
Récupérer les documents pertinents avant de générer une réponse, afin que les réponses de l'IA restent rattachées à la connaissance d'entreprise validée.
Intelligence des contenus, RAG, traitement documentaire et recherche sémantique qui transforment vos documents en réponses fiables et gouvernées.
L'intelligence des contenus recourt à l'IA pour comprendre, classer, extraire, rechercher, résumer et répondre à des questions à partir des documents et sources de connaissances de l'entreprise. Contellect One transforme contrats, politiques, archives, factures, dossiers, e-mails, formulaires et fonds documentaires en connaissance gouvernée que les équipes peuvent consulter, automatiser et exploiter en toute sécurité grâce à la génération augmentée par récupération (RAG).
Contellect One présente l'intelligence des contenus comme une couche opérationnelle gouvernée, pas comme une fonctionnalité IA générique. Chaque capacité aide les utilisateurs à poser de meilleures questions, à retrouver des preuves fiables et à automatiser le travail documentaire.
Récupérer les documents pertinents avant de générer une réponse, afin que les réponses de l'IA restent rattachées à la connaissance d'entreprise validée.
Classer les documents, extraire les champs, valider les informations et orienter les éléments à faible confiance vers une revue.
Trouver des contenus par sens, contexte, métadonnées, droits d'accès et relations métier plutôt que par le seul emplacement des dossiers.
Maintenir les réponses, la recherche, l'extraction, l'accès, les pistes d'audit et la revue humaine alignés sur la politique de l'entreprise.
Contellect One trace un chemin concret entre les contenus d'entreprise dispersés et des expériences IA gouvernées.
Ingérer documents, e-mails, PDF, numérisations, formulaires, archives, articles de connaissance et contenus de référentiels.
Classer les contenus, extraire les métadonnées, identifier les entités, détecter les types de documents et uniformiser les champs clés.
Appliquer droits d'accès, contexte de rétention, contrôles des données sensibles, historique d'audit et workflows de revue.
Créer des index plein texte, sémantiques, de métadonnées et de relations pour une consultation sécurisée.
Recourir au RAG, aux bases de connaissances, aux questions-réponses multilingues et aux agents IA pour répondre à partir de sources fiables.
Examiner l'usage, les lacunes, la qualité des réponses, les exceptions et les résultats des processus pour affiner les modèles de connaissance.
Ces cas d'usage relient directement l'IA aux documents métier, aux questions et aux workflows que les équipes traitent au quotidien.
Fonder les réponses de l'IA sur des documents, politiques, contrats, archives et bases de connaissances validés, avec contexte source.
Extraire noms, dates, montants, clauses, identifiants, obligations, détails de dossiers et champs opérationnels des documents.
Permettre aux collaborateurs de poser des questions en langage courant et de retrouver les documents et preuves les plus pertinents.
Transformer politiques, procédures, FAQ, manuels et connaissances projet dispersés en une couche de connaissance IA gouvernée.
Recourir à des agents IA contrôlés pour résumer, comparer, rédiger, orienter et escalader le travail piloté par les documents.
Accompagner les équipes qui ont besoin de réponses dans plusieurs langues tout en préservant le contexte source et les contrôles d'accès.
Les réponses de l'IA sont fondées sur des contenus d'entreprise fiables plutôt que sur un résultat générique non étayé.
Les équipes trouvent politiques, clauses, preuves, archives et enseignements sans recherche documentaire manuelle.
Les métadonnées et entités extraites peuvent déclencher workflows, validations, approbations et intégrations.
Droits d'accès, pistes d'audit, revue humaine et contrôles de gouvernance réduisent le risque opérationnel lié à l'IA.