Construire un projet d’IA en interne : retour d’expérience sur le RAG

Chez Web-atrio, nous avons une conviction simple : on n’intègre bien que ce que l’on comprend vraiment.
C’est avec cet état d’esprit qu’est né Eldana, un projet interne imaginé pour explorer, tester et challenger les mécaniques d’un système d’intelligence artificielle avant même d’envisager de le proposer à nos clients.

Alors que l’IA générative explose et que les architectures RAG se multiplient, une réalité demeure : créer une IA fiable, traçable et exploitable en entreprise est un vrai travail d’ingénierie. Eldana nous a permis d’en comprendre chaque pièce, chaque limite et chaque potentiel.

Pourquoi développer une IA en interne plutôt que “brancher ChatGPT” ?

Les solutions prêtes à l’emploi impressionnent, mais elles ne répondent pas toujours aux exigences d’une entreprise :

• traçabilité des sources,

• maîtrise des données,

• cohérence des modèles,

• capacité à adapter l’architecture selon les besoins.

Avec Eldana, notre ambition était claire : tester par nous-mêmes ce que signifie réellement créer une IA combinant recherche d’information, mémoire de contexte et génération de texte le tout en maîtrisant l’intégralité de la chaîne.

Les objectifs : comprendre avant d'intégrer

Le projet avait trois grands axes :

Explorer les technologies clés du moment : LLM, RAG, MCP, base vectorielle, embeddings, LangChain, FastAPI…

Expérimenter la conception d’un pipeline complet, de l’ingestion de données à la restitution d’une réponse contextualisée.

Capitaliser sur cette expérience pour renforcer notre expertise IA et nourrir notre catalogue de solutions Web-atrio.

Chaque étape a été pensée pour favoriser la compréhension et la montée en compétences collective, avant toute mise en production future.

Les dessous d’un projet RAG

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) repose sur une idée simple :
avant de générer une réponse, l’IA va d’abord chercher les bonnes informations.

Base vectorielle

Elle stocke les données sous forme de vecteurs pour permettre une recherche sémantique rapide et pertinente.

Embeddings

Ils transforment les textes en représentations numériques comparables entre elles.

Retriever

C’est lui qui identifie les passages les plus pertinents dans la base vectorielle.

LLM génératif

Il reformule et synthétise les résultats en une réponse claire, contextualisée et sourcée.

Pour relier ces briques et visualiser les flux, nous avons utilisé LangChain et LangGraph, deux outils incontournables pour concevoir des pipelines IA modulaires et lisibles.

Nos défis : performances, pertinence et traçabilité

Construire une IA interne ne se résume pas à assembler quelques briques techniques.
Eldana nous a permis de mettre en lumière plusieurs défis concrets :

• Performance du retrieval lorsque le volume de données augmente

• Structuration des prompts pour obtenir des réponses plus fiables

• Traçabilité indispensable pour garantir la confiance

• Cohérence des outils, modèles et formats de données

• Gestion fine de la mémoire conversationnelle

Ces itérations, parfois enthousiasmantes… parfois pleines de “sueurs froides”, nous ont donné une vision réaliste de ce que requiert un projet IA professionnel.

Ce que ce projet nous a appris

Cette exploration a renforcé une conviction partagée :

Pour intégrer l’IA intelligemment, il faut d’abord la comprendre en profondeur.

Avec Eldana, nous avons gagné une meilleure maîtrise des architectures RAG, une vision claire des enjeux techniques (mémorisation, scalabilité, interprétabilité), et surtout, une expérience collective précieuse pour les futurs projets IA de Web-atrio.

Ce projet illustre ce que nous défendons : une technique au service de la compréhension, et une IA pensée avant d’être intégrée.

FAQ – Pour aller plus loin

Qu’est-ce qu’une architecture RAG ?
Un système qui combine recherche d’information (retrieval) et génération de texte (LLM) pour produire des réponses fiables et contextualisées.

Pourquoi développer une IA interne plutôt qu’utiliser ChatGPT ?
Pour maîtriser les données, garantir la traçabilité et adapter l’architecture aux besoins métier.

Quels sont les défis techniques majeurs d’un projet IA ?
La qualité des embeddings, la performance du retrieval, la cohérence des pipelines et la capacité du modèle à générer des réponses sourcées.

À quoi sert une base vectorielle ?
À indexer les données de manière sémantique pour permettre une recherche rapide et pertinente.

Et maintenant ?

Vous réfléchissez à intégrer l’IA dans vos outils, produits ou processus internes ?
Nos équipes vous accompagnent du cadrage à la mise en production, en vous aidant à choisir les bons modèles, les bonnes architectures et les bonnes pratiques.

👉 Contactez-nous pour évaluer ensemble le potentiel de l’IA dans votre organisation.