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On-premise
Déployé sur votre infrastructure, au plus près de vos contraintes de sécurité.
MultiRAGsSolution IA privée pour environnements sensibles
La puissance de l’IA
sans exposer vos données
Exploitez vos documents internes avec une IA privée déployée sur votre infrastructure.
« Vous hésitez à utiliser des IA comme ChatGPT avec vos données sensibles ? Vous avez raison. MultiRAGs vous permet d’utiliser la puissance de l’IA tout en gardant vos données sous votre contrôle. »
MultiRAGsEspace Maintenance
ConnectéQuelle procédure appliquer sur l’incident n°458 ?
IA
Selon le runbook MNT-12, section 4.2, la procédure recommandée est d’isoler le composant défaillant avant escalade.
📄 runbook-maintenance-v4.pdf📄 procédure-escalade-ops.docx
Posez votre question…
Multi-RAG isolés
Espaces de connaissance cloisonnés par équipe, métier ou niveau de confidentialité.
Réponses sourcées
Chaque réponse pointe vers les documents d’origine pour garantir la confiance.
Admin UI / RBAC
Gestion fine des accès et gouvernance claire des usages IA internes.
Le problème aujourd’hui
Beaucoup d’équipes souhaitent accélérer avec l’IA, mais ne peuvent pas exposer leurs documents internes à des plateformes cloud publiques. Entre confidentialité, conformité RGPD et souveraineté, le risque est réel.
La solution MultiRAGs
MultiRAGs propose une alternative d’IA privée, déployée sur votre infrastructure, avec espaces isolés, contrôle des accès et réponses sourcées pour vos usages métier.
Comment ça marche
Un RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une base documentaire intelligente : vos documents internes sont indexés pour être retrouvés rapidement. Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système récupère d’abord les extraits pertinents dans cette base, puis le LLM génère une réponse en s’appuyant sur ces sources.
Un pipeline clair, industrialisable et maîtrisé : ingestion documentaire, indexation, retrieval et génération de réponses sourcées.
1Documents
Import de vos fichiers PDF, Word, Excel et texte dans la base documentaire.
2Parsing
Extraction et nettoyage du contenu textuel de chaque document.
3Embeddings
Transformation des extraits en vecteurs sémantiques numériques.
4Vector DB
Stockage dans une base vectorielle optimisée pour la recherche de similarité.
5LLM
Le modèle de langage reçoit les extraits pertinents et génère une réponse contextualisée.
6Réponse sourcée
La réponse finale cite les documents d'origine pour garantir traçabilité et confiance.
Chaque espace Multi-RAG conserve l'isolement des données, du retrieval et de l'historique conversationnel.
La puissance de l’IA sans le risque du cloud public
Déploiement on-premise
Vos données restent chez vous, dans vos environnements et sous vos politiques de sécurité.
Aucune API externe
Aucun envoi de documents vers des services publics externes par défaut.
Contrôle des modèles
Choix et pilotage des modèles selon vos exigences de performance et de conformité.
Traçabilité des réponses
Les sources sont visibles pour faciliter audit, validation et adoption métier.
Une interface simple, côté utilisateurs et côté admin
Capturez rapidement la valeur métier grâce à des interfaces claires et pilotables.
Cas d’usage
Maintenance / exploitation
Réduisez le temps de recherche des procédures terrain.
- Quelle est la procédure de redémarrage de la ligne X ?
- Quels incidents similaires ont eu lieu sur ce site ?
Qualité / procédures
Facilitez l’accès aux standards qualité et aux modes opératoires.
- Quelle version du protocole d’audit est en vigueur ?
- Quel est le processus de non-conformité produit ?
IT / runbooks
Accélérez le support interne avec des réponses contextualisées.
- Quel runbook suivre pour une saturation CPU sur ce cluster ?
- Comment ouvrir un accès VPN pour un prestataire ?
Juridique / contrats
Retrouvez rapidement clauses, obligations et échéances clés.
- Quelles clauses de réversibilité sont prévues au contrat A ?
- Quels sont les délais de préavis du fournisseur B ?
Déploiement
1) Cadrage
Qualification du périmètre, des données et des exigences de sécurité.
2) POC (2–4 semaines)
Validation rapide de la valeur métier sur un périmètre contrôlé.
3) Industrialisation
Passage en production avec Multi-RAG, RBAC fin, run, monitoring et gouvernance.
Questions fréquentes
Tout ce qu'il faut savoir avant de demander une démonstration.
MultiRAGs se déploie sur Linux via Docker ou Kubernetes. Il fonctionne dans un environnement on-premise, sur un cloud privé ou une infrastructure hybride. Aucune connexion à Internet n'est requise en production.
PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), fichiers texte (.txt, .md) et d'autres formats courants. Les documents sont automatiquement parsés, découpés et indexés lors de l'ingestion.
MultiRAGs est compatible avec les principaux modèles open source (Mistral, LLaMA, Mixtral…) via Ollama ou une API locale. Vous gardez le choix et le contrôle total du modèle utilisé — aucun modèle externe n'est imposé.
Non. Par défaut, aucune donnée n'est envoyée vers un service cloud externe. Documents, requêtes et réponses restent dans votre environnement. C'est la garantie fondamentale de MultiRAGs.
MultiRAGs intègre un système de rôles et permissions (RBAC) : chaque utilisateur n'accède qu'aux espaces documentaires auxquels il est autorisé. La gestion se fait via une interface d'administration dédiée.
Un premier POC sur un périmètre documentaire ciblé prend généralement 2 à 4 semaines. Le déploiement complet en production dépend de la volumétrie et du nombre d'espaces RAG à configurer.
MultiRAGs est proposé sous forme de licence avec accompagnement au déploiement. La tarification dépend du périmètre (nombre d'espaces RAG, volumétrie documentaire, niveaux de support). Contactez-nous pour un cadrage personnalisé.
Une question spécifique ?
Chaque contexte est différent. Décrivez-nous votre infrastructure et vos contraintes, nous revenons vers vous rapidement.
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