Des sources aux passages

Comment transformer un fonds documentaire hétérogène en corpus exploitable par un RAG, traçable et évalué ?

1960 € par session, HTVA

En résumé

Cette journée de 7 heures hors pauses permet de préparer un corpus documentaire pour une génération augmentée par récupération, ou RAG. Les participants sélectionnent les sources, nettoient les textes, structurent les passages et leurs métadonnées, puis mesurent leur retrouvabilité dans un environnement fourni, sans concevoir ni déployer l’infrastructure.

Pourquoi cette formation ?

Un moteur de récupération peut retrouver une ancienne consigne plutôt qu’un correctif si les versions, dates et relations entre documents restent implicites. La qualité documentaire conditionne donc la pertinence des passages transmis au modèle. Le nettoyage ne suffit pas : un découpage qui sépare une condition de son exception peut rendre une réponse trompeuse. La formation relie chaque transformation à une vérification sur des questions métier et à une trace vérifiable. Cas fil rouge : L’organisation fictive Avelune Équipements souhaite alimenter l’assistance de ses techniciens avec des notices, procédures et bulletins correctifs. Son fonds contient des versions concurrentes, des tableaux de compatibilité et des documents réservés à certains services. Les exercices utilisent exclusivement ce cas fictif ou des données anonymisées. Transfert au travail : Appliquer la grille de préparation à un lot documentaire autorisé, faire valider les droits par le responsable des sources et transmettre au référent RAG le corpus accompagné de ses résultats d’évaluation et anomalies résiduelles.

Les objectifs de cette formation

  • Sélectionner les sources selon leur autorité, leur actualité et leurs droits d’utilisation.
  • Nettoyer les textes extraits sans supprimer les informations métier.
  • Découper les documents en passages compréhensibles hors contexte immédiat.
  • Attribuer des métadonnées de provenance, version et accès.
  • Mesurer la récupération des passages attendus et documenter les corrections.

Pour qui et avec quels prérequis ?

Rôles et tâches concernés

  • Documentalistes et responsables de bases de connaissances alimentant un assistant métier.
  • Référents qualité, support technique et gestionnaires de contenus associés à un projet RAG.

Compétences préalables

  • Comprendre le principe d’un RAG et distinguer récupération documentaire et génération.
  • Utiliser un assistant d’IA générative et manipuler des fichiers structurés simples.
  • Connaître les règles documentaires et les restrictions d’accès de son métier.

Ce que vous travaillerez

  1. Délimiter le fonds utile

    Objectif : Relier les sources aux besoins des techniciens. Autorité documentaire, couverture métier, obsolescence, confidentialité et distinction entre corpus et modèle.

  2. Extraire et nettoyer

    Objectif : Préserver le sens pendant la normalisation. Erreurs de reconnaissance optique, en-têtes répétitifs, tableaux, encodage et déduplication.

  3. Définir les passages

    Objectif : Choisir un découpage adapté aux consignes techniques. Structure par titres, taille des segments, chevauchement et maintien des exceptions avec leurs règles.

  4. Renseigner provenance et accès

    Objectif : Rendre chaque passage traçable et filtrable. Identifiants stables, localisation, dates, versions, périmètres d’accès ; une métadonnée seule n’impose aucun droit.

  5. Évaluer la récupération

    Objectif : Mesurer la présence des preuves attendues. Annotation des passages pertinents, classement des résultats et séparation des erreurs de récupération et de génération.

  6. Corriger et remettre le corpus

    Objectif : Livrer un ensemble réutilisable et maintenable. Corrections ciblées, comparaison à paramètres constants, actualisation et retrait des versions périmées.

Ce que vous emportez

  • Inventaire des sources et décisions d’inclusion.
  • Corpus nettoyé et segmenté avec métadonnées.
  • Journal des transformations et anomalies.
  • Jeu de questions annotées et bilan comparatif de récupération.

Méthode et évaluation

  • Apports courts suivis de pratique immédiate sur le cas fil rouge.
  • Travail individuel puis en binômes, avec relecture croisée des productions.
  • Mise en commun guidée : ce qui fonctionne, ce qui doit être corrigé, ce qui reste une décision humaine.
  • Préparation : Recenser trois types de documents métier et leurs défauts habituels, sans transmettre de contenu confidentiel. Vérifier l’accès aux outils autorisés par l’organisation et à l’environnement d’évaluation fourni.

Critères observables : Chaque passage conserve un identifiant source, une version et une localisation vérifiable. ; Les doublons et documents obsolètes font l’objet d’une décision consignée. ; Les passages contrôlés préservent conditions, exceptions et unités des tableaux. ; Les restrictions d’accès sont renseignées et leurs contrôles attendus explicités. ; Le taux de questions avec passage pertinent parmi les cinq premiers résultats est calculé avant et après correction..

Questions fréquentes

Faut-il programmer ?

Non, les manipulations utilisent un environnement fourni ; la compréhension des champs structurés est nécessaire.

Peut-on utiliser des documents internes ?

Seulement anonymisés et autorisés ; le cas fictif reste disponible pour tous les exercices.

L’IA peut-elle réécrire les procédures ?

Pas librement : toute transformation doit conserver le sens et être vérifiée contre la source.

Le corpus sera-t-il déployé ?

Non. La journée produit un corpus évalué à transmettre à l’équipe responsable de l’intégration.

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