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Guillaume Schonrock conçoit des systèmes RAG et chatbots métier en Python qui exploitent vos données internes — hébergés sur votre infrastructure, sans envoyer vos documents à des services tiers. 50 000+ documents indexés, recherche en moins de 100 ms. Pour startups et PME en Europe.
Réponse sous 24h. Pas de relance commerciale si ce n'est pas le bon moment.
Vos équipes passent du temps à chercher des informations dans des dossiers partagés, des wikis mal organisés, des emails archivés. La réponse existe quelque part — mais personne ne sait où. Résultat : on refait le travail, on répond mal aux clients, on prend de mauvaises décisions.
Les outils SaaS comme Notion AI ou ChatGPT Enterprise promettent de résoudre ça — mais ils exigent que vous envoyiez vos documents sur leurs serveurs. Pour des données sensibles (contrats, données clients, propriété intellectuelle), c'est inacceptable.
Un chatbot RAG sur-mesure interroge votre base documentaire en temps réel, génère des réponses précises et sourcées, et tourne entièrement sur votre infrastructure. Vos données ne quittent jamais votre périmètre.
Votre problème est différent ?
J'ai besoin d'un pipeline pour traiter mes documents en entréeJ'ai besoin d'une API robuste derrière mon produitJe conçois des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec LlamaIndex ou LangChain, indexés dans une base vectorielle Qdrant ou pgvector, connectés à vos sources documentaires existantes (SharePoint, Google Drive, base de données, API interne). Le LLM peut être OpenAI (via votre clé API) ou un modèle open-source hébergé chez vous.
Base documentaire de 50 000+ fichiers techniques impossible à interroger
Pipeline RAG avec embeddings sémantiques et index vectoriel Qdrant
50 000+ documents consultables en langage naturel en moins de 100 ms
Classification de documents sensibles nécessitant une solution souveraine
LLM local (Llama / Mistral) + pipeline de classification fine-tuné sur vos catégories
92 % de précision sur données propriétaires, zéro dépendance à un SaaS externe
Extraction d'informations clés depuis des milliers de documents hétérogènes
Agents LangChain / AutoGen avec outils d'extraction et de validation croisée
−90 % de saisie manuelle sur les workflows documentaires
Plus besoin de chercher manuellement les codes douaniers. L'IA trouve le bon code en quelques secondes.
Posez une question, trouvez la réponse. Même dans 50 000 documents.
L'IA lit vos documents et extrait les informations importantes. Plus de saisie manuelle.
Je commence par comprendre en profondeur les objectifs métier et besoins utilisateurs.
Décisions d'architecture qui supportent la croissance et la maintenabilité.
Code propre, tests complets et documentation approfondie.
Focus sur les résultats mesurables et l'impact métier réel.
Un chatbot générique (ChatGPT, Gemini) répond à partir de ses données d'entraînement publiques. Un chatbot RAG interroge votre base documentaire en temps réel — les réponses sont précises, traçables et sourcées dans vos propres documents.
Le système est déployé sur votre infrastructure ou un serveur privé que vous contrôlez. Vos documents ne sont jamais envoyés à un service tiers. Si vous utilisez OpenAI via votre clé API, seules les requêtes (pas les documents complets) transitent par leurs serveurs.
Il n'y a pas de limite théorique. Des projets en production indexent 50 000+ documents techniques. La performance de recherche reste sous 100 ms même à grande échelle grâce aux index vectoriels optimisés.
Application web, automatisation ou intégration IA — discutons de comment je peux vous aider.
Réponse sous 24h. Pas de relance commerciale si ce n'est pas le bon moment.