Pourquoi chaque entreprise aura son propre ChatGPT interne

Dans leur quête d’exploitation des informations sur les données sans exposer d’informations propriétaires, de nombreuses entreprises mettent en œuvre des systèmes RAG pour effectuer des requêtes comme un ChatGPT interne.

ChatGPT a marqué le début d’une nouvelle ère dans le domaine de l’IA sur le lieu de travail. Quelques mois après son lancement, des équipes de tous les secteurs ont commencé à l’utiliser pour rédiger des e-mails, résumer des rapports et réfléchir à des idées. C’était comme de la magie.

Mais voilà : les outils publics d’IA comme ChatGPT ne savent que ce que sait Internet. Ils ne peuvent pas voir vos données clients, vos rapports internes ou la documentation produit stockée dans votre CMS. Et lorsque vous collez des informations sensibles dans un outil public pour obtenir de meilleures réponses, vous échangez le contrôle par commodité.

C’est pour cette raison que les entreprises créent désormais leurs propres assistants IA internes. Non pas en remplacement de ChatGPT, mais en tant que version privée, formée au domaine, qui comprend leur activité, aide à protéger leurs données et fournit des réponses fondées sur ce qu’ils savent réellement.

Cela prend déjà forme au sein de nombreuses organisations. Et si vous n’y pensez pas encore, vous êtes sur le point d’y penser.

Les outils publics d’IA reposent sur des ensembles de données massifs récupérés sur Internet. Cela les rend incroyablement utiles pour les tâches de culture générale comme rédiger une description de poste, expliquer un concept ou générer des idées créatives.

Mais ils échouent dès que vous avez besoin de quelque chose de spécifique à votre entreprise.

• Interrogez ChatGPT sur votre pipeline de ventes au troisième trimestre, et cela ne peut pas vous aider.
• Demandez-lui d’extraire des informations de vos tickets d’assistance client, et il n’a aucune idée de ce dont vous parlez.
• Demandez-lui de référencer la documentation de conformité de votre entreprise et vous obtiendrez une réponse générique qui peut ou non s’appliquer à votre situation.

Le problème n’est pas que ChatGPT fait mal son travail. C’est qu’il n’a pas été conçu pour faire ton emploi. Il n’a pas accès au contexte qui rend votre entreprise unique, et le téléchargement de ce contexte dans un outil public introduit des risques.

Chaque fois que vous collez des données propriétaires dans ChatGPT, vous les transmettez à un tiers. Selon votre secteur d’activité, cela pourrait enfreindre les exigences de conformité, révéler des informations sur la concurrence ou simplement mettre votre équipe juridique mal à l’aise. Et même si vous faites aujourd’hui confiance aux politiques de confidentialité de la plateforme, ces politiques peuvent changer.

C’est pourquoi les entreprises commencent à se poser une question différente : et si nous avions notre propre IA qui ne sait que ce que nous voulons qu’elle sache ?

À quoi ressemble réellement un ChatGPT interne

Lorsque nous parlons d’un ChatGPT interne, nous ne faisons pas référence à un clone de l’outil public. Nous entendons plutôt un assistant d’IA privé formé sur les données de votre entreprise, conçu pour répondre aux questions, faire apparaître des informations et automatiser les tâches en utilisant uniquement les informations que vous contrôlez.

Voici à quoi cela ressemble en pratique :

• Un membre de l’équipe commerciale demande : « Quelles études de cas mentionnent des clients du secteur de la santé ? » et obtient une liste instantanée avec des liens (citations) vers les documents originaux.
• Un responsable marketing demande : « Quelles ont été les principales plaintes des clients au deuxième trimestre ? » et reçoit un résumé extrait directement des tickets d’assistance et des formulaires de commentaires.
• Une équipe produit télécharge un rapport de recherche de 50 pages et demande : « Quelles sont les principales conclusions sur la fidélisation des utilisateurs ? Le système met en évidence les sections pertinentes et génère un bref aperçu.

Au lieu de parcourir des dossiers, de fouiller dans des e-mails ou d’attendre que quelqu’un d’autre trouve la réponse, votre équipe obtient ce dont elle a besoin en quelques secondes. Et comme le système utilise uniquement vos sources vérifiées, les réponses sont précises, traçables et ancrées dans votre réalité. C’est la différence entre poser une question à Internet et poser votre propre base de connaissances.

Pourquoi les entreprises construisent ces systèmes maintenant

L’évolution vers l’IA interne ne concerne pas seulement la confidentialité ou le contrôle, même si ceux-ci sont essentiels. Il s’agit de créer un avantage concurrentiel qui ne peut être copié.

Lorsque tout le monde utilise les mêmes outils publics d’IA, tout le monde obtient des résultats similaires. La copie marketing commence à sonner de la même manière. Les stratégies de campagne se chevauchent. Les informations à partir desquelles vous travaillez sont les mêmes que celles utilisées par vos concurrents.

Mais lorsque votre IA est entraînée sur vos interactions clients, l’historique de vos produits et vos recherches internes, les résultats reflètent quelque chose que personne d’autre ne possède : votre contexte commercial unique.

C’est ce contexte qui rend la personnalisation en fait personnel. C’est ce qui vous permet de créer des campagnes qui font référence au comportement réel des clients, et non à des hypothèses.

Et le timing est logique. Il y a quelques années, construire quelque chose comme celui-ci aurait nécessité une équipe dédiée à l’IA, des mois de développement et un budget important. Aujourd’hui, des plateformes comme Progress Agentic RAG permettent de mettre en place votre propre système d’IA interne en quelques heures, et non en quelques mois.

Vous n’avez pas besoin d’embaucher des data scientists ou de reconstruire votre infrastructure. Il vous suffit de connecter vos sources de données existantes et de commencer à poser des questions.

Ce que cela signifie pour le contrôle des données

L’une des principales raisons pour lesquelles les entreprises hésitent à utiliser l’IA est la peur de perdre le contrôle de leurs données. Et cette crainte est justifiée.

Lorsque vous utilisez un outil d’IA public, vos données se trouvent ailleurs. Même si la plateforme promet de ne pas l’utiliser à des fins de formation ni de la partager avec des tiers, vous faites toujours confiance à une entité externe avec des informations qui peuvent être sensibles, propriétaires ou réglementées.

Un système d’IA interne inverse cette dynamique. Vos données restent dans votre environnement. Vous décidez ce qui est indexé, qui peut y accéder et comment il est utilisé. Si un document doit être supprimé ou mis à jour, vous contrôlez entièrement ce processus.

Ce niveau de contrôle est important dans des secteurs tels que la finance, la santé et les services juridiques, où la conformité n’est pas facultative. Mais cela compte également pour toute entreprise qui considère ses données comme un atout stratégique. Vos connaissances sur les clients, votre feuille de route produit, votre veille concurrentielle : ce ne sont pas des éléments que vous souhaitez voir circuler dans le cloud de quelqu’un d’autre.

Avec un système interne, vous bénéficiez des avantages de l’IA sans compromis. Vous pouvez automatiser les flux de travail, générer des informations et permettre à votre équipe d’agir plus rapidement, tout en conservant vos données exactement à leur place.

Comment Progress Agentic RAG simplifie les choses

Construire un assistant d’IA interne signifiait autrefois embaucher une équipe d’ingénieurs, choisir entre une douzaine d’outils différents et passer des mois à la configuration. Progress Agentic RAG change cela.

Il est conçu comme un plateforme modulaire RAG-as-a-Servicece qui signifie que vous bénéficiez de l’infrastructure, des agents d’IA et des options de personnalisation dont vous avez besoin sans avoir à tout créer à partir de zéro.

Voici comment cela fonctionne :

• Ingérez vos données : Connectez votre CMS, téléchargez des PDF, créez un lien vers votre base de connaissances ou synchronisez des dossiers entiers. Progress Agentic RAG gère presque tous les formats, des documents et vidéos aux feuilles de calcul et aux diaporamas.
• Enrichissez-vous avec des agents IA : La plateforme utilise des agents spécialisés pour classer le contenu, extraire des entités, générer des résumés et créer des graphiques de connaissances. Cela signifie que vos données ne restent pas là ; il devient consultable et exploitable.
• Définissez votre stratégie de récupération : Choisissez la manière dont le système recherche et classe les informations. Vous pouvez personnaliser les stratégies de segmentation, tester différents modèles d’intégration et affiner les méthodes de récupération en fonction de votre cas d’utilisation.
• Connectez n’importe quel LLM : Vous n’êtes pas enfermé dans un modèle de langage unique. Basculez entre OpenAI, Anthropic, Google Gemini ou autres en fonction de ce qui fonctionne le mieux pour votre flux de travail.
• Évaluer la qualité : Progress Agentic RAG comprend REMi, un modèle d’évaluation propriétaire qui évalue les résultats en fonction de leur pertinence, de leur exactitude et de leur fondement. Cela aide votre équipe à obtenir des réponses fiables et traçables jusqu’à la source.

La configuration ne nécessite aucune intervention informatique pour une utilisation quotidienne. Une fois vos données indexées, votre équipe peut commencer à les interroger immédiatement. Et comme le système est modulaire, vous pouvez commencer par un cas d’utilisation, comme la recherche interne, et l’étendre à d’autres, comme les chatbots orientés client ou la réutilisation de contenu, selon que vous en voyez la valeur.

Où cela va-t-il ensuite

Les entreprises qui adoptent tôt l’IA interne ne se contenteront pas de gagner du temps ou de réduire les risques. Ils construiront une fondation qui deviendra plus intelligente à mesure qu’elle sera utilisée.

Chaque question posée par votre équipe, chaque document que vous téléchargez, chaque flux de travail que vous automatisez, tout cela alimente un système qui devient de plus en plus utile au fil du temps. Et comme il est formé sur vos données, la valeur s’accroît d’une manière que les outils publics ne peuvent pas reproduire.

La question n’est donc pas de savoir si votre entreprise finira par construire cela. Il s’agit de savoir si vous le ferez maintenant, alors qu’il s’agit encore d’un avantage concurrentiel, ou plus tard, alors qu’il ne s’agit que d’une base de référence.

Si vous êtes prêt à voir ce qu’un assistant IA interne pourrait faire pour votre équipe, essayez Progress Agentic RAG maintenant ou réserver une démo pour explorer comment il s’intègre dans votre flux de travail.

Et maintenant, vous pouvez utiliser les informations de Progress Agentic RAG sur votre site Web : Progress a dévoilé le premier CMS Génératif. Progress Sitefinity CMS optimisé par Progress Agentic RAG transforme les connaissances de l’entreprise en expériences adaptatives, chacune assemblée en temps réel par une IA qui comprend vos utilisateurs, votre marque et vos objectifs.

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