Cas d'usage concrets pour les modèles RAG en entreprises

On va lister ensemble quelques exemples de possibilités.

Les entreprises cherchent constamment à améliorer l'efficacité de leur support client tout en offrant une expérience utilisateur de qualité. Les chatbots RAG, grâce à la combinaison des LLMs et des données internes, permettent de fournir des réponses précises et personnalisées. Ces chatbots accèdent directement aux bases de connaissances internes, offrant ainsi aux employés et aux clients des informations spécifiques et fiables.

L'utilisation de chatbots RAG permet non seulement de réduire le temps d'attente des clients mais aussi d'améliorer significativement la satisfaction utilisateur grâce à des réponses instantanées et adaptées. Intégrés dans le Workflow de support client, ces chatbots peuvent transformer la gestion des requêtes en simplifiant l'accès à l'information.

Dans le cadre des réunions d'affaires, la capacité à distiller rapidement l'information est essentielle. Les modèles RAG, en utilisant les capacités avancées de Machine Learning avec des outils de scraping et de récupération d'informations, peuvent automatiquement générer des résumés de réunions. Cela implique souvent une combinaison de transcription automatique et d'analyse contextuelle des documents associés pour fournir des synthèses pertinentes et concises.

La mise en place de tels systèmes dans une société améliore significativement l'organisation et l'accessibilité des informations clés au sein des équipes. Cela permet non seulement de gagner en temps et en ressources mais également de structurer efficacement les comptes rendus au format JSON, pour un archivage et une consultation simplifiée.

Pour les entreprises opérant dans le e-commerce ou les services, la génération de fiches produits précises est cruciale. En utilisant le RAG, les entreprises peuvent s'appuyer sur des données internes validées pour créer des fiches produits cohérentes à partir de diverses sources d'informations centralisées.

Ainsi, les équipes marketing peuvent se concentrer sur la mise en valeur des attributs produit tout en s'assurant que le contenu respecte les standards de qualité et de conformité définis auparavant. Ceci aide à maintenir une cohérence dans le contenu du Backend des sites Web et des catalogues produits.

Les campagnes de marketing par e-mail deviennent de plus en plus personnalisées grâce à l'exploitation des modèles RAG. En s'intégrant avec les systèmes CRM existants et en analysant les données utilisateur, les LLMs augmentés par récupération d’informations personnalisent les messages envoyés aux utilisateurs.

Ces systèmes garantissent une approbation contextuelle des informations et adaptent le contenu pour maximiser l'engagement utilisateur et, par conséquent, augmenter les taux de conversion. Cela facilite la création de contenus marketing dynamiques, adaptés en temps réel aux préférences des utilisateurs.

Les entreprises gèrent souvent des documents complexes tels que les contrats ou les logs techniques nécessitant une synthèse claire pour être exploitables. Les modèles RAG, en s'appuyant sur des bases de données spécialisées, permettent une interprétation et une synthèse documentées.

Ceci est particulièrement pertinent pour les secteurs nécessitant une documentation réglementaire pointue ou pour des analyses techniques. Grâce à des outils tels que Webhook ou API REST, ces synthèses peuvent être intégrées directement dans le Workflow documentaire pour automatiser la gestion et la distribution de l'information.