Pourquoi une FAQ statique ne suffit pas
Les assistants échouent lorsqu’ils citent des documents périmés ou ne trouvent pas la dernière liste de prix. Génération augmentée par la recherche (RAG) corrige cela en s’appuyant sur une base de connaissances faisant autorité et à jour avant de répondre. Le hic : le RAG n’est aussi bon que le contenu et l’indexation que vous lui fournissez.
Commencez par une taxonomie de dossiers « source de vérité »
- /Products — fiches synthétiques, spécifications, images
- /Pricing — liste de prix actuelle + archive datée
- /Policies — expédition, remboursements, confidentialité
- /Playbooks — macros de support, guides pratiques
- /Training — glossaire, ton, exemples
Règles : un sujet par fichier ; noms de fichiers clairs (ex. pricing_2025-Q3.pdf) ; front matter avec titre, version, date d’effet et responsable.
Ajoutez des métadonnées exploitables par le modèle
- category: pricing | policy | product
- effective_from / effective_to
- locale: en-US | ar-AE
- visibility: public | internal
- canonical_url (si publié)
Cela aide le système de recherche à privilégier le bon document en cas de conflits.
Un découpage qui respecte le sens
Indexez des sections, pas des PDF entiers. Bonnes tailles de segments : ~300–800 jetons avec de petits recouvrements. Découpez selon les titres pour que les réponses conservent le contexte.
Une synchronisation qui se met vraiment à jour toute seule
Choisissez une voie de synchronisation (Drive, SharePoint, Notion) et exécutez une tâche planifiée qui :
- Détecte les fichiers nouveaux/modifiés
- Extrait le texte et les métadonnées
- Découpe et recalcule les embeddings uniquement pour ce qui a changé
- Met à jour l’index et invalide les entrées obsolètes
L’indexation incrémentale maintient des coûts bas et un haut niveau de fraîcheur.
Gestion des versions & « Ce qui est en vigueur maintenant »
Conservez une version active par sujet ; archivez le reste. Utilisez effective_from pour déterminer quelle version répond à une question aujourd’hui. Si une requête porte sur la politique de l’année dernière, la recherche peut inclure des segments archivés.
Garde-fous : la gouvernance plutôt que les suppositions
- Provenance dans les réponses : afficher le titre, la version et le lien source.
- Règles de masquage : exclure les secrets (clés API, données personnelles (PII)) de l’indexation.
- Locales : garder l’anglais et l’arabe séparés, sauf si la recherche multilingue a été validée.
- Boucle de revue humaine : consigner les questions sans réponse/à faible confiance → créer ou corriger du contenu → réindexer.
Exemple : plan de réalisation en 10 jours
- Jours 1–2 : auditer les documents ; créer la taxonomie ; définir les clés de métadonnées.
- Jours 3–4 : nettoyer et scinder le top 10 des FAQ en fiches monotopiques.
- Jour 5 : mettre en place l’index ; tester le découpage sur la tarification & la politique.
- Semaine 2 : brancher la synchro ; ajouter la provenance aux réponses ; organiser un atelier de contenu hebdomadaire.
Indicateurs pour une base de connaissances vivante
- Couverture — % des principales questions répondables avec une forte confiance
- Retard de fraîcheur — délai entre mise à jour du document → mise à jour de l’index
- Taux de déviation — % résolu sans aide humaine
- Vitesse d’édition — correctifs de contenu livrés par semaine
- Audits d’exactitude — vérification ponctuelle des réponses avec liens vers la source
Pièges courants (et correctifs rapides)
- PDF monolithiques → les éclater en fichiers à un seul sujet avec des titres.
- Tarification obsolète → faire de la tarification son propre dossier avec des responsables et des dates d’expiration.
- Encombrement de l’index → archiver de manière agressive ; ne conserver que les documents actifs dans l’index principal.
- Pas de provenance → ajouter des fiches source ; elles instaurent la confiance et accélèrent le débogage.
Pourquoi c’est important maintenant
Le RAG n’est pas une baguette magique — c’est une discipline. Les équipes qui investissent dans l’hygiène documentaire, les métadonnées et l’indexation incrémentale rapportent des assistants bien plus fiables que celles qui « vectorisent tout ». C’est la différence entre une démo et un système durable.