BADIS RAG, le chatbot interne sur base documentaire de vos équipes

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecte un LLM à vos propres documents. Contrairement à un chatbot généraliste entraîné sur des données publiques, l'assistant RAG retrouve les passages pertinents dans vos contenus avant de générer une réponse. Celle-ci est donc ancrée, traçable et vérifiable, ce qui limite fortement le risque d'invention sur vos procédures internes. Encore faut-il que la chaîne de recherche soit correctement réglée, un point que détaille notre article sur les RAG qui répondent mal.

Non, si vous choisissez l'option On-Premise. BADIS AI propose un déploiement cloud ou On-Premise sur votre propre infrastructure, sans qu'aucun document ne quitte votre réseau interne. Pour les secteurs sensibles (santé, pharma, administration), nous recommandons le déploiement On-Premise.

BADIS RAG prend en charge les PDF, documents Word (.docx), rapports textuels et bases de données documentaires, dans plusieurs langues, dont le français, l'anglais et l'arabe. Les documents mixtes (plusieurs langues dans le même fichier) sont également gérés.

Un premier périmètre documentaire est en service en 2 à 4 semaines. La semaine 1 couvre la revue documentaire et le cadrage, la semaine 2 l'ingestion et l'indexation du corpus, la semaine 3 le paramétrage et les tests de pertinence sur les questions réelles de vos équipes, la semaine 4 la mise en production et la formation. Ce calendrier vaut pour un corpus délimité, l'ajout de sources supplémentaires et la gestion fine des droits d'accès allongeant la phase d'intégration. Un pilote sur un sous-ensemble de vos documents se met en place en moins d'une semaine.

Sur le marché français, un RAG simple, soit un corpus unique et un déploiement standard, se situe entre 10 000 et 25 000 € hors taxes. Un RAG multi-sources avec gestion fine des droits d'accès va de 50 000 à 150 000 € hors taxes. Trois facteurs expliquent l'écart, le volume documentaire, le nombre de sources à connecter et la gestion des droits d'accès. Le mode de déploiement pèse ensuite sur la structure du coût, une installation On-Premise engageant un CAPEX, soit serveurs, GPU, licence et intégration, puis un coût courant réduit, là où un hébergement chez un provider cloud engage un OPEX indexé sur vos volumes. Plutôt qu'un tarif sur étagère, BADIS AI cadre le périmètre lors du Diagnostic IA express, gratuit et d'une durée de 30 minutes. Le détail de la méthode de chiffrage figure dans notre guide du RAG en entreprise.

Non. Le Knowledge Assistant est compatible avec des infrastructures existantes sous Linux ou Windows Server. Pour les déploiements avec GPU (recommandé pour les gros volumes), nous vous guidons dans le dimensionnement et chiffrons l'écart entre l'achat, qui relève du CAPEX, et la location chez un provider, qui relève de l'OPEX. Pour des corpus documentaires modestes, un serveur standard suffit avec les LLMs open source légers que nous intégrons.

Oui. Le Knowledge Assistant fournit la brique de connaissance : retrouver l'information dans vos documents, sources à l'appui. Un agent IA s'appuie ensuite sur cette brique pour agir, soit rédiger un document, répondre à un client, mettre à jour un dossier ou déclencher un workflow. Beaucoup de projets démarrent par le Knowledge Assistant, puis évoluent vers un agent documentaire.

Un RAG souverain est un système de Retrieval-Augmented Generation déployé sur votre propre infrastructure (On-Premise), où vos documents et leur traitement restent entièrement sous votre contrôle. BADIS RAG en est une mise en œuvre : aucune donnée n'est envoyée vers un cloud tiers, ce qui le rend adapté aux organisations soumises au RGPD ou à de fortes contraintes de confidentialité.

Oui. Pour les secteurs sensibles, BADIS RAG se déploie en mode souverain On-Premise : dossiers, procédures et données réglementées ne quittent jamais le réseau interne. Cette approche répond aux exigences de confidentialité et de conformité (RGPD, contraintes documentaires des environnements réglementés comme le pharmaceutique).

Un assistant RAG installé on-premise, qui cloisonne les dossiers selon les droits de chaque juriste, cite la clause ou l'article source de chaque réponse et journalise les requêtes. BADIS RAG remplit ces conditions. Contrats et consultations restent sur l'infrastructure de l'entreprise, en France ou dans l'Union européenne, ce qui préserve le secret professionnel et simplifie la conformité RGPD. L'assistant prépare le travail du juriste sans rendre d'avis juridique. Le détail figure dans la section service juridique.

Un chatbot interne sur base documentaire se construit en quatre temps : ingestion de vos PDF, fichiers Word et rapports, indexation sémantique du corpus, recherche des passages pertinents à chaque question, puis génération d'une réponse qui cite sa source. BADIS RAG couvre ces quatre étapes et s'installe on-premise, de sorte que la base documentaire reste à l'intérieur de votre réseau. Un premier périmètre est opérationnel en 2 à 4 semaines.

La qualification d'IA souveraine française tient au lieu où les données sont traitées et aux personnes qui peuvent techniquement y accéder, avant la nationalité de l'éditeur. BADIS AI est un éditeur algérien et l'assume : BADIS RAG s'installe sur votre infrastructure, en France ou dans l'Union européenne, vos documents ne transitent pas par nos serveurs, et les accès accordés à notre équipe pendant le projet sont ouverts par vous, tracés et révocables. Trois points se contractualisent dès le cadrage, la localisation des données et des modèles, la liste nominative des accès, et la réversibilité.