Vos procédures, contrats et historiques accessibles en 3 secondes — en langage naturel.
Posez la question comme à un collègue qui sait tout. L'IA retrouve la bonne procédure dans Notion, Drive, Confluence ou Linear, et cite ses sources.
19% du temps de travail perdu à chercher l'information.
3 sec
Délai médian pour obtenir une réponse sur une procédure interne, une clause contractuelle, ou un historique client. Avant : 8 à 15 minutes en demandant à un collègue qui sait.
+40%
Gain de productivité mesuré sur les programmes d'onboarding de PME qui ont déployé une base de connaissances IA. Les nouveaux collaborateurs sont autonomes plus vite, les anciens sont moins interrompus.
85%
Part des questions internes traitées sans intervention humaine (réponse directe). Les 15% restants sont des cas ambigus ou sensibles, où l'IA oriente vers la bonne personne avec le contexte déjà chargé.
Sources : McKinsey 'The social economy' 2023, Gartner Knowledge Management Survey 2024, données internes Coroflux (audits de 6 PME sur 2024).
La mémoire collective d'une PME est un capital qui se perd.
- 01
Comment éviter que l'information se perde dans une PME ?
Trois leviers combinés. Premièrement, l'indexation : on centralise vos sources de vérité (Notion, Confluence, Drive, SharePoint, Linear, Slack archive) dans une base vectorielle unifiée. Deuxièmement, l'accès conversationnel : vos équipes posent la question en langage naturel au lieu de chercher dans 8 outils différents. Troisièmement, le versioning : l'IA cite ses sources et indique la date de dernière mise à jour, ce qui force la fraîcheur documentaire.
- 02
Combien de temps perdu à chercher l'information en PME ?
L'étude McKinsey 2023 sur la 'knowledge worker productivity' évalue à 19% le temps de travail perdu en recherche d'information (≈ 7h30 par semaine pour un cadre). Pour une PME de 10 personnes, c'est l'équivalent d'un ETP à mi-temps qui ne produit pas. Une base de connaissances IA divise ce temps par 5 sur les questions standards.
- 03
Une IA peut-elle vraiment remplacer la mémoire collective d'une équipe ?
Pas remplacer — augmenter. L'IA n'a pas l'intuition d'un senior qui sait que "tel client est sensible sur ce sujet". Mais elle a une mémoire exhaustive : chaque procédure, chaque clause, chaque historique est dans la base. Le senior reste la source ultime pour les cas ambigus, mais il n'est plus dérangé 10 fois par jour pour les questions que l'IA peut traiter.
- 04
Comment garantir la confidentialité des données internes ?
Trois garde-fous systématiques. Premièrement, le contrôle d'accès : l'IA respecte vos permissions existantes (un commercial ne voit pas les documents RH). Deuxièmement, l'hébergement : on héberge la base vectorielle en UE, jamais d'envoi vers des APIs non contrôlées. Troisièmement, l'audit : chaque question/réponse est logguée, vous savez qui a consulté quoi et quand — utile pour la gouvernance interne.
Opérationnel en 14 jours. Branché sur vos sources existantes.
- 0148h
Cartographie des sources.
On identifie où vit la connaissance dans votre entreprise : Notion, Confluence, Drive, SharePoint, Linear, Slack, GitHub. On priorise selon la fréquence de consultation et la criticité métier.
- 027 à 14j
Indexation vectorielle.
On construit la base vectorielle unifiée. Les permissions existantes sont respectées. On configure les fréquences de re-indexation (temps réel vs quotidien) selon les sources.
- 037 à 14j
Interface conversationnelle.
On déploie l'interface (Slack bot, web widget, integration Teams). On calibre les réponses : ton, longueur, format, citation des sources. On teste sur 50 questions réelles.
- 041h + suivi
Adoption & monitoring.
On accompagne l'adoption : communication interne, formation des managers, feedback loop. Tableau de bord : questions fréquentes, taux de résolution, gaps documentaires détectés.
Branché sur les outils où vit votre savoir.
On se branche sur les outils que vous utilisez déjà — pas de nouvelle plateforme à adopter, pas de migration documentaire. Vos sources de vérité restent Notion, Drive, Confluence ou Linear ; on les rend juste interrogeables en langage naturel.
Tout ce qu'on nous demande avant de signer.
01Quelles sources de données sont supportées ?
Tout ce qui est textuel et accessible via API : Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint, Linear, Jira, GitHub, Slack (archives), Intercom (base de connaissances publique), Zendesk (articles), sites internes. On évite les sources non-actualisées ou les fichiers marqués confidentiels (sauf mention explicite).
02Comment l'IA sait-elle quelle est la bonne réponse ?
Elle ne 'sait' pas — elle retrouve les passages les plus pertinents dans vos documents et les synthétise. Si aucun document ne couvre la question, l'IA le dit explicitement plutôt que d'inventer. Chaque réponse cite ses sources avec un lien direct, ce qui vous permet de vérifier en un clic.
03Les réponses sont-elles mises à jour automatiquement ?
Oui, on configure la fréquence de re-indexation selon les sources : temps réel pour Notion/Confluence (webhooks), quotidien pour Drive/SharePoint, hebdomadaire pour les archives Slack. Toute modification d'un document est répercutée dans les réponses dans la fenêtre configurée. Pour les sources sans API (PDF locaux), on vous fournit un script de mise à jour.
04L'IA peut-elle poser des questions de clarification ?
Oui, si la question est ambiguë. Par exemple : 'Comment on résilie un client ?' — l'IA peut demander 'Pour quel motif ? (impayé, insatisfaction, fin de projet)' avant de proposer la procédure, si vous avez configuré ce comportement. C'est plus précis qu'une réponse générique qui ne matche pas votre cas.
05Combien coûte une base de connaissances IA pour une PME ?
Le projet varie entre 5 000€ et 15 000€ selon le nombre de sources à indexer et la complexité des permissions. Aux coûts récurrents (LLM + base vectorielle + stockage), comptez 30 à 150€/mois selon le volume de questions. ROI typique : rentabilisé en 3 à 6 mois par le temps gagné sur les questions internes.
06Que se passe-t-il si un document est supprimé ?
Le retrait est automatique : à la prochaine re-indexation, le document n'est plus dans la base vectorielle, donc plus accessible aux réponses. Pour les suppressions urgentes, on peut déclencher une re-indexation manuelle en quelques minutes via le tableau de bord. Un audit log conserve la trace de la suppression.
Prochaine étape
15 minutes pour savoir si une base de connaissances IA est pertinente chez vous.
On regarde ensemble où vit votre savoir, combien de temps vous perdez à le retrouver, et si le projet est rentable. Sans engagement.