Dossiers techniques Genicotik
Data, RAG & Knowledge
Transformer les documents dispersés en réponses vérifiables. Des ressources pour comprendre les choix techniques avant de lancer un projet.
Bibliothèque
Guides pratiques
Chaque dossier présente les arbitrages, les risques et les étapes de mise en œuvre, sans promesse automatique.
Stratégie RAG : construire sur des sources fiables
Organiser ingestion, découpage, métadonnées, permissions, citations et évaluation continue.
GuideQualité des données pour l’IA : le travail qui change tout
Définir fraîcheur, provenance, accès, nettoyage et tests avant de choisir un modèle.
GuideBase de connaissances pour agents IA
Donner aux agents un contexte à jour sans ouvrir l’accès à tout le système.
GuideAudit Data, RAG & Knowledge : diagnostic, priorités et feuille de route
Évaluer l’existant, les irritants, les données et les risques avant de définir un plan d’action mesurable.
GuideCoûts et ROI de Data, RAG & Knowledge : construire un budget réaliste
Comparer investissement, exploitation, temps économisé, risques évités et délai de retour.
GuideArchitecture Data, RAG & Knowledge : composants, données et responsabilités
Définir les frontières du système, les flux, les dépendances et les points de contrôle.
GuideIntégrations Data, RAG & Knowledge : connecter les outils sans fragiliser le SI
Relier CRM, ERP, fichiers, messagerie et API avec reprise sur erreur et traçabilité.
GuideSécurité de Data, RAG & Knowledge : accès, données et garde-fous
Limiter les permissions, protéger les secrets et prévoir les incidents avant la mise en production.
GuideDéployer Data, RAG & Knowledge : du prototype au service exploitable
Organiser tests, environnements, supervision, support et amélioration continue.
GuideChoisir une solution Data, RAG & Knowledge : critères et pièges à éviter
Comparer solutions sur l’usage, la réversibilité, les coûts, la qualité et la capacité d’intégration.
Écosystème
Sujets complémentaires
Agents IA
Décider où un agent apporte un gain réel, avec permissions, outils, mémoire et validation humaine.
Automatisation des processus
Cartographier entrées, décisions, exceptions et responsabilités avant de choisir les outils.
IA locale & Self-hosting
Comparer confidentialité, latence, coût, qualité des modèles et charge d’exploitation.
Voice AI
Gérer bruit, vocabulaire métier, diarisation, confidentialité et contrôle qualité.
Votre contexte d’abord
Vérifier si le sujet mérite un projet
Un échange court suffit souvent à écarter une mauvaise piste ou à identifier la prochaine étape utile.