# IA, RAG & automatisation métier pour les entreprises | SDX > Cadrage et développement de RAG, copilotes, vision et automatisations n8n : données, sécurité, évaluation et coûts étudiés selon vos usages métier. IA appliquée ## IA, RAG et automatisation au service de vos processus métier Retrouver une information fiable, préparer un document ou relier plusieurs outils : l’IA prend de la valeur quand elle répond à un usage précis. SDX Development accompagne les entreprises en France pour cadrer, tester et intégrer des systèmes dont les réponses, les accès et les coûts peuvent être évalués. 01 **RAG** recherche sourcée 02 **Automatisation n8n** outils & workflows métier 03 **Vision** détection avec YOLO ## Passer de la démonstration IA à un outil métier fiable. VISION ### Vision par ordinateur · YOLO Détecter, compter, classifier ou suivre des objets et événements à partir d’images ou de flux vidéo. - Étude de faisabilité et données - Inférence temps réel ou différée - Restitution dans votre application RAG ### Recherche augmentée Retrouver la bonne information dans vos documents et la rendre traçable dans une réponse de qualité. - Indexation et découpage des sources - Recherche sémantique et citations - Droits d’accès et évaluation COPILOT ### Copilotes IA Assister vos équipes dans une tâche précise : analyser, rédiger, qualifier, rechercher ou préparer une action. - Prompts et garde-fous métier - Connexion aux outils existants - Mesure de la qualité obtenue N8N ### Automatisations & orchestration n8n Relier les modèles IA aux outils déjà utilisés sans transformer chaque workflow en développement spécifique. - API, CRM, e-mails et documents - Déclencheurs, contrôles et reprises sur erreur - Validation humaine avant les actions sensibles Un RAG utile ne se limite pas à un chatbot ## La réponse doit être pertinente, sourcée et autorisée. Un système RAG sérieux s’appuie sur des documents propres, une stratégie d’indexation, une recherche adaptée et des règles d’accès. Il doit aussi savoir dire qu’il ne dispose pas de la réponse. 1. **Qualifier les sources**Identifier les documents fiables, leurs propriétaires et les données qui ne doivent pas sortir d’un périmètre. 2. **Construire le pipeline**Préparer, segmenter, indexer et rechercher les contenus avec les bonnes métadonnées. 3. **Évaluer en conditions réelles**Tester la pertinence, la traçabilité et le gain opérationnel auprès des utilisateurs concernés. Une réalisation à essayer sur ce site ## Un assistant IA RAG qui répond depuis votre navigateur J’ai conçu l’assistant de SDX Development pour retrouver les informations du site et suivre une discussion : projet, tarifs, délais ou résumé de la page ouverte. Les salutations et le rappel du nom sont traités localement, sans lancer de recherche documentaire. Le RAG intervient quand la demande nécessite des sources. Le serveur retrouve les passages ; les embeddings, la rédaction et le contrôle utilisent le GPU du navigateur via WebGPU. Le nom peut être conservé dans un profil local facultatif. Après navigation ou deux minutes d’inactivité avec la discussion fermée, une invitation personnalisée peut apparaître près de la bulle, sans ouvrir la fenêtre. Avancées documentées au 3 octobre 2026. La génération ne facture pas d’API par question, mais demande un téléchargement initial et un navigateur compatible. La recherche reste connectée au serveur, qui peut conserver les questions sans réponse. Les mesures sur S25 Ultra et PC donnent les temps complets et les tokens/s. Sur mobile, des omissions de HT et de citations et une confusion de délai restent constatées ; la réalisation détaille ces limites du contrôle. [Voir la réalisation : avancées, architecture et essais](https://sdx-development.com/realisations/assistant-ia-rag) [![L’assistant réel du site, avec une réponse et ses sources.](https://sdx-development.com/media/assistant-rag-sdx/2026-10-03/assistant-desktop.png)](https://sdx-development.com/realisations/assistant-ia-rag) L’assistant réel du site, avec une réponse et ses sources. ## Commencer par un usage et des critères de succès ### Recherche dans vos documents Un RAG peut retrouver les passages utiles d’un corpus autorisé et appuyer une réponse sur ses sources. La pertinence et les erreurs sont évaluées sur des questions représentatives de vos usages. ### Automatisation contrôlée n8n et les API peuvent relier une demande, une validation et une mise à jour métier. Les droits, les erreurs, les alertes et les reprises sont prévus ; les décisions sensibles gardent une validation humaine. ### Vision par ordinateur Le projet commence par des images représentatives et un objectif de détection précis. Les conditions de prise de vue, les erreurs acceptables et l’intégration avec l’outil terrain guident le prototype. ## Données, sécurité et budget avant l’industrialisation Un prototype sert à mesurer la faisabilité : qualité des résultats, temps de réponse, cas d’échec et coût par usage. La nature des données, les accès, les fournisseurs de modèles et les conditions d’hébergement sont étudiés dès le cadrage. Le prix du modèle n’est qu’une partie du coût. Préparation des données, intégration, évaluations, supervision et maintenance sont distinguées. Les tarifs donnent un point de départ ; le passage en production dépend des résultats du prototype et d’un périmètre défini. [RATP Toilettes Connectées](https://sdx-development.com/realisations/tableaux-de-bord-operationnels) — Cette réalisation illustre l’intégration de données capteurs et opérationnelles dans un logiciel métier. Elle met en œuvre ingestion, synchronisation et corrélation ; elle ne constitue pas une référence de déploiement d’IA. ## Questions sur un projet IA Faut-il envoyer toutes les données à un modèle ? Non. Le périmètre utile, les permissions, les données à exclure et le fournisseur sont définis selon le projet. Les flux sont conçus autour de ces contraintes. Comment choisir un modèle ? Un jeu d’essai représentatif permet de comparer qualité, latence et coût. Le choix dépend de la tâche et peut évoluer sans remettre en cause toute l’intégration. Un prototype RAG est-il déjà un service de production ? Non. La montée en charge, la supervision, les accès avancés et les engagements de disponibilité doivent être cadrés et validés séparément. ## Une idée IA à confronter au terrain ? Décrivons le flux, les données disponibles et la décision à améliorer avant de choisir un modèle ou une technologie. [Cadrer une solution IA](https://sdx-development.com/contact) --- [Consulter la page HTML](https://sdx-development.com/ia-rag-vision)