Intelligence artificielle / Cas d’usage / RAG privé
Un RAG privé : vos documents, votre modèle, votre infrastructure
Interroger un corpus confidentiel en langage courant, avec la source citée, sans qu’un mot ne quitte votre datacenter.Le RAG — pour retrieval-augmented generation — consiste à retrouver d’abord les passages pertinents de vos documents, puis à faire rédiger la réponse par un modèle à partir de ces passages seulement. Un RAG privé exécute les deux étapes dans vos locaux : l’index, la recherche, le modèle et les journaux vivent dans votre datacenter, sous vos droits. C’est le cas d’usage qui existe parce que le service en ligne est exclu — par un contrat, un secret ou une réglementation.
Trois situations où le service en ligne n’est pas une option
Nous ne recommandons pas le local par principe. Dans ces trois cas, la question ne se pose pas : la contrainte est écrite, et elle passe avant tout.
Le contrat avec votre client interdit que ses documents sortent
Un cabinet, un bureau d’études, un sous-traitant industriel : les dossiers appartiennent au client, et le contrat dit où ils peuvent être traités. Peu importe la qualité du service en ligne, l’envoi lui-même serait une faute. Pourtant les équipes ont besoin de retrouver, en quelques secondes, ce que dit tel dossier sur tel point.
On ne discute pas avec une clause.
Le corpus est l’actif de l’entreprise
Les procédés d’un fabricant, les résultats d’un laboratoire, les modèles de calcul d’un bureau d’ingénieurs, les dossiers de sinistres d’un assureur. Vingt ans de travail, dans des milliers de documents que peu de personnes savent encore lire. Les rendre interrogeables est précieux ; les confier à un service tiers est exclu.
Le risque n’est pas l’usage, c’est l’exposition.
La réglementation ou le secret professionnel s’appliquent
Données de patients, dossiers judiciaires, données bancaires, informations classifiées : un cadre légal ou déontologique fixe qui peut lire, et où. Le local n’est pas un choix technique, c’est la traduction de ce cadre dans l’architecture.
L’architecture applique la loi, elle ne la contourne pas.
Ce que fait un RAG privé, dit en langage courant
Deux étapes, toujours dans cet ordre : retrouver, puis rédiger. C’est la première qui fait la qualité, et c’est elle qu’on néglige.
Le système découpe et indexe vos documents dans vos locaux
Chaque document est découpé en passages, chaque passage reçoit une empreinte qui permet de le retrouver par le sens et non par le mot exact. L’index vit sur votre stockage, et se met à jour quand les documents changent.
Le système retrouve les passages pertinents, dans les limites des droits d’accès de la personne
À une question, il rend les dix passages les plus proches — parmi ceux que la personne a le droit de lire, et seulement ceux-là. Entra ID reste la source des droits.
Le modèle rédige à partir de ces passages, et de rien d’autre
Il ne puise pas dans ce qu’il a appris ailleurs ; il reformule ce que vos documents disent, et il cite chaque passage utilisé. Sans passage pertinent, il dit qu’il ne sait pas.
Le système met en regard ce que plusieurs documents disent
Deux versions d’une clause, trois rapports sur la même pièce, la différence entre ce que dit le contrat et ce que dit l’avenant. C’est là que le gain de temps est le plus net.
Le système journalise chaque question et chaque passage lu
Qui a demandé quoi, quels documents ont servi. C’est ce qui permet de répondre à un audit, et de corriger l’index quand une réponse est fausse.
Le système n’appelle aucun service en ligne
Pas d’appel à un service en ligne pour l’empreinte, la recherche ou la rédaction. C’est vérifiable dans les journaux réseau, et c’est la seule définition du mot « privé » qui tienne.
Un exemple concret, étape par étape
Une ingénieure d’un bureau d’études demande : « quelles tolérances avons-nous validées sur ce type d’assemblage, et dans quels rapports ? » Le corpus : quinze ans de rapports d’essais et de notes de calcul, sous contrat de confidentialité avec les clients.
Ce qui reste humain
Un RAG privé rend vos documents interrogeables. Il ne décide ni de ce qui est vrai, ni de ce qui entre dans le corpus. Cinq décisions restent à des personnes nommées.
Les décisions qui ne se délèguent pas
Écrites dans la fiche du système avant sa mise en service, et relues à chaque revue trimestrielle. Un RAG dont personne ne tient le corpus dérive en six mois.
- Ce qui entre dans le corpus. Le responsable du corpus décide quels documents sont indexés, et retire ceux qui ne devraient plus l’être.
- La vérification de la source avant d’agir. Une réponse est une piste avec sa preuve. Celui qui s’en sert pour une décision technique ouvre le rapport cité.
- Le traitement des contradictions. Le modèle signale ; un humain tranche, et annote ou archive le document dépassé.
- Le périmètre de droits. Qui a accès à quels projets se décide par l’entreprise, dans Entra ID, jamais dans le système.
- Le choix et le remplacement du modèle. Testé sur vos questions, comparé, décidé, tous les quelques mois.
Les données utilisées, et ce qu’elles exigent
Un RAG vaut ce que vaut son index, et l’index vaut ce que valent les documents. La qualité se joue ici, avant le premier processeur graphique.
Les sources
- Le corpus confidentiel : rapports, contrats, dossiers, notes, plans — sur vos partages de fichiers, dans SharePoint Server, dans une gestion documentaire.
- Les métadonnées : client, projet, date, version, statut. Elles filtrent la recherche avant même le sens.
- Entra ID : les groupes et les droits, qui bornent chaque recherche.
- Les systèmes métier : l’ERP, la GED, Dynamics 365, consultés par leurs interfaces quand la question le demande.
Ce qu’elles doivent avoir
- Des documents lisibles par une machine. Un rapport scanné en biais, un tableau en image, un plan sans texte ne s’indexent pas. La reconnaissance de caractères fait partie du projet, et elle a ses limites.
- Un statut par document : en vigueur, remplacé, archivé. Sans lui, le modèle cite aussi ce qui a été corrigé.
- Un propriétaire par corpus, nommé, qui répond quand une réponse est fausse.
- Des droits qui disent la vérité, relevés avant l’indexation.
- Un premier corpus borné : un domaine, quelques milliers de documents, vingt utilisateurs. Le reste vient après la première revue.
Où le RAG fonctionne, et laquelle nous étudierions d’abord
Pour ce cas, la question est presque tranchée par sa définition. Une variante existe, et elle est plus fréquente qu’on ne le croit.
Chez Microsoft
Exclue par définitionSi le service en ligne était possible, ce serait un assistant sur vos documents, pas un RAG privé. La page voisine en parle.
Dans vos locaux
RecommandéeL’index, la recherche, le modèle, l’interface et les journaux dans votre datacenter. Rien ne sort. C’est aussi l’architecture qui demande le plus d’exploitation.
Une partie chez Microsoft, une partie dans vos locaux
PossibleTeams pour l’interface et Entra ID pour l’identité chez Microsoft ; l’index, la recherche et le modèle dans vos locaux. Seules la question et la réponse traversent — jamais les documents.
À côté de la machine
Possible, sur un site isoléLe même système, sur un site sans liaison fiable : un chantier, un navire, une installation de montagne. La synchronisation de l’index se fait quand la liaison revient.
Pourquoi dans vos locaux, et ce qui fait choisir l’hybride
Trois critères décident pour ce cas d’usage. Le premier ferme la question ; les deux autres la rouvrent en partie.
| Critère | Ce qui fait pencher | Vers quoi |
|---|---|---|
| Le texte qui interdit la sortie des données | Contrat, réglementation, secret professionnel, directive interne. La contrainte n’est pas technique et ne se négocie pas : l’index, la recherche et le modèle restent dans vos locaux. | On-premises |
| L’interface et l’identité | Si vos équipes vivent dans Teams, y poser la question et y recevoir la réponse — sans qu’un document traverse — garde l’usage. C’est le découpage hybride, et il se vérifie dans les journaux. | Hybride, si le texte autorise la question et la réponse à transiter |
| Le volume et la fréquence des requêtes | Relire chaque nuit des millions de pages, ou servir des centaines de requêtes par minute : le calcul local devient moins cher que le service en ligne le serait. C’est un argument de plus pour le local, même sans contrainte. | On-premises, et parfois plateforme d’entreprise |
Un point qui se vérifie avec votre responsable de la protection des données avant tout découpage hybride : ce que le texte interdit exactement. Certains interdisent que le document sorte ; d’autres, que la question elle-même — qui peut contenir des données — transite par un service tiers. Dans ce second cas, seul le tout local convient.
Ce à quoi le RAG se raccorde
Un système fermé sur lui-même ne sert qu’à répondre. Sa valeur vient de ce qu’il lit et de ce qu’il déclenche dans les systèmes que vous avez déjà — sans les copier.
L’infrastructure : ici, elle est nécessaire
Pour ce cas d’usage, la confidentialité rend l’exécution locale obligatoire. Nous dimensionnons donc aussi l’infrastructure de calcul nécessaire — et nous la tenons ensuite.
Le calcul
Un serveur Dell PowerEdge avec un ou plusieurs processeurs graphiques NVIDIA pour l’inférence et le calcul des empreintes. Le nombre et le type se déduisent du nombre d’utilisateurs simultanés, de la taille du modèle et du temps de réponse acceptable, mesurés au prototype. Au-delà d’une équipe, la gamme XE, conçue pour plusieurs accélérateurs.
Le stockage des données
Un corpus documentaire et son index se comptent en millions de petits fichiers et de fragments. Le stockage Dell se choisit pour ce profil — fichier ou objet — et pour la vitesse à laquelle le modèle doit y lire.
Le socle et le modèle de langage
Selon le cas : Azure Local pour garder l’outillage Microsoft dans vos locaux, avec Foundry Local ou Edge RAG — en préversion chez Microsoft pour cette déclinaison — ; ou une chaîne bâtie sur des composants à code ouvert, un moteur de recherche vectorielle et un modèle à poids ouverts figé dans une version. Nous choisissons par projet, et nous l’écrivons.
L’exploitation au quotidien
Mettre le modèle à jour, réindexer, surveiller la latence et l’espace, sauvegarder l’index, revenir en arrière. Par nous, dans le cadre de notre infogérance, ou par votre équipe que nous formons. Ce qui ne marche pas, c’est de ne pas le décider avant d’acheter.
Ce que vous mesurez décide de ce que vous achetez
La chaîne de dimensionnement des serveurs Dell PowerEdge — cœurs, mémoire, accès disque, accélérateurs, croissance — vaut mot pour mot pour un RAG privé. Le serveur se commande après le prototype, jamais avant.
Comment nous réalisons le projet
Rien ne s’achète avant que le prototype ait tourné sur vos vrais documents. C’est l’ordre qui évite le serveur qui attend un usage.
Le cadrage : le texte, le corpus, les questions
Ce que le contrat ou la réglementation interdit exactement. Le corpus de départ, sa lisibilité, son propriétaire, ses droits. Les vingt questions que les équipes posent vraiment. Et le calcul du seuil de coût face à l’hybride.
Le prototype, sur vos documents, sur du matériel existant ou prêté
Un extrait représentatif du corpus, un modèle, une vingtaine d’utilisateurs, trois à quatre semaines. On mesure la justesse des réponses sur les questions relevées, la latence, et ce que les utilisateurs en font.
C’est ici que le projet peut s’arrêter, et c’est bien.
L’architecture et le matériel
Serveur, processeurs graphiques, stockage, sauvegarde, dimensionnés sur les mesures du prototype. Le socle et le modèle choisis et écrits. Préparés avant la livraison, raccordés à Entra ID et à vos systèmes.
L’indexation complète et la validation
Tout le corpus indexé, les statuts appliqués, les droits testés — une personne sans droits sur un projet ne doit rien en obtenir. Ouverture progressive, équipe par équipe.
L’exploitation au quotidien
Réindexation, mise à jour du modèle, sauvegarde de l’index, revue des réponses signalées et des contradictions relevées. Par nous, ou par votre équipe.
Hypothèse de durée : trois à cinq mois du premier assessment à la mise en production, délai de livraison du matériel compris, pour un premier corpus de quelques milliers de documents et une équipe. C’est un ordre de grandeur, pas un engagement : la mesure fait partie du travail.
Périmètre et limites
Ce qu’un RAG privé ne fait pas, et ce que nous ne promettons pas. Le local change le lieu du traitement, pas la nature du modèle.
Le modèle se trompe, avec la même assurance qu’en ligne
Le passage cité est la parade : il permet de vérifier. Le système est réglé pour ne rédiger qu’à partir des passages trouvés et pour dire quand il n’en trouve pas — mais une reformulation peut trahir une nuance. La validation humaine reste, sur toute décision qui engage.
Le modèle que vous pourrez faire tourner est plus petit
Les plus grands modèles du marché demandent un calcul que peu d’entreprises ont dans leur salle machine. Un modèle plus petit, branché sur vos documents, répond souvent mieux à vos questions qu’un grand modèle généraliste — et moins bien à tout le reste. Nous le testons sur vos questions avant de conclure.
La recherche documentaire décide plus que le modèle
Si les bons passages ne sont pas retrouvés, le meilleur modèle du monde répond à côté. Le découpage des documents, les métadonnées, les statuts et les droits font la qualité — et c’est un travail de données, pas d’intelligence artificielle.
Les documents illisibles restent illisibles
Scans de travers, plans sans texte, tableaux en image : la reconnaissance de caractères aide, elle ne fait pas de miracle. Une partie du corpus peut rester hors de portée, et il vaut mieux le savoir au prototype.
Le coût est mensuel, quel que soit l’usage
Matériel, électricité, refroidissement, licences, et le temps des personnes qui tiennent la plateforme. Nous le comparons sur trois ans au coût que le service en ligne aurait — quand il est possible — et à l’hybride. Il arrive que le local ne soit pas la réponse la moins chère, et nous l’écrivons.
« Privé » est une propriété qui se vérifie
Aucun appel à un service extérieur pour l’empreinte, la recherche, la rédaction ou la télémétrie. C’est contrôlable dans les journaux réseau, et nous le faisons contrôler par votre équipe à la mise en service.
Les cas voisins, et les pages qui vont avec
Quand un autre cas d’usage est le bon, et l’infrastructure derrière celui-ci.
Assistant d’entreprise hébergé en privé
Quand une partie du corpus peut être lue chez Microsoft et l’autre non : Teams pour l’interface, le sensible dans vos locaux.
Voir le cas Cas voisinAssistant sur les documents de l’entreprise
Quand les documents sont dans SharePoint et peuvent y être lus : Copilot ou un agent, sans matériel.
Voir le cas ArchitectureL’intelligence artificielle dans vos locaux
Ce que « tout dans vos locaux » demande vraiment, et les technologies qui le font tourner.
Voir la page InfrastructureServeurs Dell PowerEdge
La chaîne de dimensionnement, et la gamme XE pour le calcul accéléré.
Voir la page InfrastructureStockage Dell : des millions de petits fichiers
Fichier et objet pour le corpus et l’index, avec ce que les taux de réduction supposent réellement.
Voir la page ArticleCe qui protège vraiment vos données face aux modèles publics
Ce qu’un service public fait de vos requêtes, ce que garantit un tenant, et quand seul le local répond.
Lire l’articleParlons de ce cas d’usage
Dites-nous ce que le texte interdit, et ce que vos équipes cherchent
La clause, la réglementation ou la directive qui exclut le service en ligne ; le corpus et son état ; les questions que les équipes posent aujourd’hui sans réponse rapide. Nous revenons avec l’architecture que nous étudierions, le seuil de coût face à l’hybride, et ce qu’un prototype de trois semaines sur vos documents permettrait de mesurer.
Ce que nous offrons, c’est la rencontre des ingénieurs qui feront le travail. Assessment, prototype et dimensionnement font partie du projet. La discussion qui les précède, elle, ne coûte rien.
Renens, Sion, Châtel-Saint-Denis
Microsoft Solutions Partner et Dell Technologies Gold Partner. La recherche, le modèle, les droits et le serveur qui les porte, avec le même interlocuteur.
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