01
Cadrage
Définition du cas d'usage, des sources et des critères de qualité attendus.
IA souveraine en environnement réel
Fiabilité en production de l'IA BADIS AI
Une direction informatique juge un assistant sur son comportement une fois branché sur des données réelles, au fil des mois, bien plus que sur une démonstration. Les solutions BADIS AI sont conçues pour cet usage durable, avec une architecture souveraine, une supervision continue et des réponses ancrées dans vos documents. Chaque brique vise le même objectif, des réponses fiables, vérifiables et traçables, dans un environnement que vos équipes gardent sous contrôle.
En bref
BADIS AI est conçu pour tenir en production dans les secteurs régulés. Le déploiement souverain, en on-premise ou cloud privé, garde le traitement dans votre infrastructure.
Les assistants documentaires ancrent leurs réponses dans vos seuls documents et citent la source utilisée, ce qui réduit fortement le risque d'hallucination. Ils signalent l'absence de réponse plutôt que d'inventer.
Le Control Center supervise les IA en service, journalise les requêtes et les sources, et donne aux équipes une capacité d'audit continue. Chaque mise en production est précédée d'une phase de tests sur un périmètre restreint.
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Dépendance à un service public tiers
Sources
Citées à l'appui de chaque réponse
Journal
Requêtes, sources et versions tracées par le Control Center
4 étapes
Du cadrage à la production supervisée
Une architecture faite pour durer
Déploiement souverain
Le déploiement se fait sur vos serveurs ou sur un cloud privé maîtrisé. Cette implantation locale évite la dépendance à un service public dont vous ne contrôlez ni la disponibilité ni les évolutions. Vos équipes conservent la main sur les versions en service et sur le calendrier des mises à jour. Pour un secteur régulé, cette maîtrise du cycle de vie compte autant que la performance brute du modèle.
Des réponses ancrées dans vos sources
Maîtrise des hallucinations
Les assistants documentaires s'appuient sur la génération augmentée par récupération. Une réponse se construit à partir de vos documents internes, et l'assistant cite le passage exact qui la fonde. Lorsque l'information n'existe pas dans votre base, l'outil le signale au lieu de produire une réponse plausible mais fausse. Cette discipline de la source est la première ligne de défense contre les erreurs en production, et elle rend chaque réponse vérifiable par l'utilisateur.
Superviser en continu
Le Control Center
Le Control Center observe les IA en service. Il enregistre les requêtes, les sources mobilisées et les versions de modèles, et donne une vue d'ensemble de l'usage réel. Vos administrateurs repèrent les dérives éventuelles, vos équipes de conformité disposent d'un journal auditable, et la traçabilité reste disponible aussi bien sur site que sur cloud privé. Cette supervision transforme un déploiement en un service que l'on peut piloter dans le temps.
Valider avant de généraliser
Tests et évaluation
Une mise en production commence par un périmètre restreint. Les réponses sont évaluées sur des cas réels, les droits d'accès sont vérifiés, et la qualité est mesurée avant toute extension. Cette approche progressive limite les surprises et permet d'ajuster les paramètres avant que l'outil ne touche l'ensemble des utilisateurs. La généralisation vient une fois la fiabilité constatée sur le terrain.
| Exigence de production | Réponse BADIS AI |
|---|---|
| Confidentialité des données | Traitement local, on-premise ou cloud privé, aucune sortie vers un tiers |
| Exactitude des réponses | Ancrage documentaire et citation des sources |
| Auditabilité | Journalisation des requêtes, sources et versions par le Control Center |
| Contrôle des accès | SSO et droits d'accès existants respectés |
| Disponibilité | À préciser selon le contrat de service |
| Sauvegarde et reprise | À préciser selon l'environnement |
Les niveaux de service se cadrent lors du diagnostic, selon votre infrastructure et vos exigences.
Les références et éléments de conformité vérifiables seront présentés ici.
Du pilote à la production
Quatre étapes, du cadrage à la production supervisée.
02
Pilote
Déploiement sur un périmètre restreint et évaluation sur des cas réels.
03
Durcissement
Ajustement des paramètres, contrôle des accès et des réponses.
04
Production supervisée
Généralisation avec journalisation et suivi par le Control Center.
BADIS Control Center
Supervision, véracité et traçabilité des IA en production.
Intégration au SI
API, connecteurs, SSO et modes de déploiement.
BADIS RAG
Réponses ancrées dans vos documents, avec sources.
Questions fréquentes
Une solution dont le traitement reste dans votre infrastructure et qui trace ses réponses. BADIS AI se déploie en on-premise ou cloud privé, ancre ses réponses dans vos sources et journalise chaque requête.
Les assistants documentaires répondent à partir de vos seuls documents et citent la source utilisée. En l'absence d'information, l'outil le signale au lieu d'inventer une réponse.
Le Control Center journalise les requêtes, les sources et les versions de modèles, ce qui donne aux administrateurs et aux équipes de conformité une capacité d'audit continue.
Le déploiement commence sur un périmètre restreint, les réponses et les accès sont validés sur des cas réels, puis l'usage est étendu une fois la fiabilité constatée.
Oui. Le déploiement souverain, la traçabilité et le respect des droits d'accès répondent aux exigences des secteurs régulés que nous servons, dont la pharmacie et l'industrie.
Déploiement sur votre infrastructure
Évaluons la fiabilité sur votre cas
Le diagnostic IA express cadre le périmètre, les critères de qualité et le chemin vers une mise en production maîtrisée.