Vous avez déployé un chatbot RAG en pensant qu’il deviendrait une encyclopédie interne, mais vous devez peut-être le surveiller chaque jour pour vérifier qu’il ne raconte pas de fausses informations. Les règles et les manuels de l’organisation changent régulièrement, mais le processus de mise à jour des connaissances de l’IA est si complexe que ce genre d’incident est fréquent. Dès que le chatbot sélectionne mal un document, il peut non seulement nuire à l’efficacité du travail, mais aussi provoquer une grande confusion en fournissant des informations erronées.
Le premier problème à vérifier est la recherche d’informations erronées
La qualité des réponses d’un chatbot IA RAG dépend largement de sa capacité à trouver avec précision les documents en rapport avec la question.
Même si l’utilisateur pose une question sur les dernières règles relatives aux ressources humaines, si un ancien document est sélectionné lors de la recherche, l’IA formulera sa réponse sur la base de ce contenu. Même si l’explication de la réponse générée est détaillée, elle ne peut pas être utilisée dans le cadre professionnel si les éléments de référence sont erronés.
Pourquoi les fichiers qui ne diffèrent que par l’année sont-ils plus facilement confondus ?
Même après leur révision, les règles et directives de travail des entreprises ont souvent un titre et une structure générale similaires. La plupart des phrases sont identiques dans les règles relatives aux ressources humaines de 2024 et de 2026, et seuls certains éléments, comme la date d’entrée en vigueur, le nombre de jours de congé et le délai de demande, peuvent différer.
Comme le RAG recherche des documents dont le sens est similaire à celui de la question, il peut considérer les deux règlements comme des documents très pertinents. Si la date d’entrée en vigueur, la version et le statut d’application du document ne sont pas distingués séparément, il risque de sélectionner l’ancien règlement comme fondement de sa réponse.
Clevi Lens est conçu pour détecter même les infimes variations de chiffres et fournir des informations exactes.
Désormais, les équipes opérationnelles peuvent gérer facilement elles-mêmes les connaissances de l’IA, sans temps d’attente.
Auparavant, l’IA interne nécessitait de demander une mise à jour aux développeurs et d’attendre qu’ils l’effectuent.
Désormais, les non-développeurs peuvent gérer facilement eux-mêmes les connaissances de l’IA, sans temps d’attente.
Avec Clevi Lens, les responsables opérationnels peuvent ajouter et modifier des documents depuis l’interface d’administration, ou les exclure des documents pris en compte pour la recherche. Les non-développeurs peuvent intégrer les changements opérationnels au moment nécessaire et vérifier les résultats de leur application.
Une IA interne digne de confiance est gérée en continu
Les chatbots RAG doivent mettre à jour leurs connaissances chaque fois que les réglementations et les manuels sont modifiés. Pour fournir des réponses conformes aux normes de travail actuelles, le chatbot doit pouvoir gérer l’état d’application des documents les plus récents et distinguer les documents antérieurs.
- Enregistrer les réglementations et les manuels de travail les plus récents
- Gérer la date d’entrée en vigueur et la version de chaque document
- Exclure de la recherche les documents qui ne sont plus en vigueur
- Modifier les connaissances en fonction des besoins des responsables opérationnels
- Vérifier l’état des connaissances appliquées au chatbot
Découvrez les fonctionnalités détaillées de Clevi Lens sur la page produit ci-dessous.