Sinequa équipe son moteur de recherche d'un assistant intelligent
Moteur de recherche d'entreprise français bien connu, Sinequa a pris le train de l'IA générative en marche. Dans la foulée de l'avènement de ChatGPT, l'éditeur français a très tôt intégré une infrastructure de RAG à son application. Objectif : générer des réponses à partir des requêtes des utilisateurs en se basant sur le patrimoine documentaire de l'entreprise et en fournissant les sources. Aujourd'hui, la société parisienne va plus loin en intégrant un assistant intelligent à son produit phare.
En vue de mettre sur pied cet assistant, Sinequa a créé un orchestrateur entre sa couche d'IA générative et son moteur de recherche. L'assistant est agnostique en termes de large language models (LLM). Il pourra même faire appel à plusieurs LLM différents. "Si la question posée est juridique, il ira chercher une GenAI ad hoc", explique Jean Ferré, CEO de Sinequa. "L'orchestrateur pilote le moteur de recherche de Sinequa et nos IA génératives pour fournir ce service d'assistant qui va permettre non seulement d'aller glaner du contenu, mais aussi de résoudre des problèmes, voire même de réaliser certaines tâches."
La cible : les experts métier
L'assistant est positionné sur nombre d'actions : pré-remplir un document, pré-formater une présentation PowerPoint, définir les premières étapes d'un process de certification produit ou de mise en œuvre d'un projet. "Nous ciblons les sachants ou experts qui sont positionnés dans la création de valeur, notamment en termes d'ingénierie produit ou de conseil. Des experts qui ont besoin de brasser beaucoup de connaissances et qui en même temps se doivent de respecter nombre de réglementations", commente Jean Ferré. Ingénieurs de recherche, banquiers, avocats... Les profils ciblés sont nombreux. "Nous ne proposons pas un outil pour réaliser les missions à leur place, mais plutôt une solution pour les aider à réaliser des tâches complexes dans de meilleures conditions", explique Jean Ferré.
"Le Sinequa en mode RAG se serait contenté de faire une liste de solutions. Dans le cas de l'assistant, le process décompose la problématique."
Dans le cas d'une pièce à remplacer sur une turbine d'avion par exemple, l'assistant de Sinequa passera en revue toutes les options de remplacement de ce composant, y compris dans le cas où il ne serait pas en stock. Il ira dénicher les ingénieur ou sous-traitants à l'origine de celui-ci, mais aussi les clients qui l'on déjà utilisé. Il va également identifier les problèmes éventuels de certification. "Il dressera une synthèse de l'ensemble en publiant les sources, ainsi que les coordonnées des collègues ou acteurs qui sont intervenus dans ces process", détaille Jean Ferré. "Le non-remplacement d'une pièce peut bloquer un programme industriel pendant plusieurs mois. L'assistant va permettre de trouver la meilleure solution en un temps record. Le Sinequa en mode Rag se serait contenté de faire une liste de solutions. Dans le cas de l'assistant, le process décompose la problématique et déploie une chaîne de raisonnement."
Des discussions avec des investisseurs
Quelle différence par rapport à un ChatGPT ? "ChatGPT est incapable de prendre en compte aussi bien que notre moteur de recherche toute la connaissance présente dans l'ensemble de l'entreprise, tout comme les compétences et l'expérience des collaborateurs", affirme Jean Ferré. "L'alternative est de réaliser un développement spécifique autour de ChatGPT, de Copilot ou tout autre type de LLM. Ce qui représente un projet à la fois ambitieux et coûteux." En résumé, Sinequa propose un assistant documentaire sur étagère qui package dans un même outil moteur de recherche d'entreprise, LLM et assistant intelligent.
"Avec ce nouveau produit, nous sommes parvenus à un point d'inflexion. Nous sommes rentables et observons une véritable accélération du business. Ce qui nous amène à entrer dans une phase d'accélération capitalistique. Nous avons actuellement des discussions avec des fonds d'investissement pour booster notre développement", confie Jean Ferré. "On s'adresse de plus en plus aux directions générales. On est sorti de la problématique du moteur de recherche d'entreprise. Nous sommes entrés dans une phase où la technologie permet de travailler nettement plus efficacement."