L'IA conversationnelle ne se résume pas à un champ de texte. Structurez chaque échange pour obtenir des réponses pertinentes, adaptées à votre métier.
ChatGPT, Open WebUI et les outils grand public offrent un chat IA ouvert : l'utilisateur pose sa question, l'IA répond librement. Cette approche fonctionne pour des usages personnels, mais elle montre vite ses limites en entreprise. Sans cadrage, les réponses manquent de précision, les utilisateurs ne savent pas quoi demander, et la qualité varie énormément d'un échange à l'autre.
Mon IA & Moi prend le contre-pied de cette approche. Chaque conversation s'inscrit dans un contexte métier défini par l'administrateur, qui structure le dialogue de bout en bout.
Un contexte, c'est un cadre conversationnel complet qui détermine comment l'IA va se comporter pour un usage donné. Nous avons développé nos propres méthodes d'adaptation pour que chaque contexte reflète précisément les attentes de votre métier : le vocabulaire, le ton, le niveau de détail, les contraintes réglementaires.
Concrètement, nos équipes travaillent avec vous pour calibrer chaque contexte. Ce travail d'accompagnement est au cœur de notre valeur ajoutée : nous passons du temps à comprendre vos processus, à tester les réponses de l'IA avec vos équipes, et à affiner la configuration jusqu'à obtenir un résultat fiable et utile au quotidien.
Chaque contexte peut être associé à un modèle IA spécifique. Un contexte de rédaction peut utiliser un modèle puissant comme GPT-4 ou Claude, tandis qu'un contexte de classification simple peut fonctionner avec un modèle local plus léger. Cette flexibilité permet d'optimiser les coûts tout en maintenant la qualité là où elle compte.
Les contextes sont attribués par groupe d'utilisateurs. Le service juridique accède à ses contextes spécialisés, le service RH aux siens, la direction aux siens. Chaque groupe ne voit que les outils qui le concernent, ce qui simplifie l'interface et renforce la gouvernance.
Un contexte de dialogue peut être enrichi avec une base de connaissances RAG ou des connecteurs MCP. L'IA ne se contente plus de son savoir général : elle puise dans vos documents internes, vos bases de données, vos référentiels métier pour fournir des réponses ancrées dans votre réalité.
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