Contexte
Dans un grand groupe international de la distribution, un PoC RAG sur Azure Prompt Flow a été mené en 2023. Il est à l’origine des agents aujourd’hui en production.
Enjeu
Passer de l’expérimentation à des usages adoptés par les équipes, avec un accès aux services d’IA encadré par des politiques.
Ce que j’ai fait
Mon rôle : Tech Lead et architecte Cloud & IA depuis février 2024.
- Un agent RAG de recherche dans plus de 6 000 contrats informatiques : les documents passent de Google Drive à PostgreSQL et pgvector, et l’équipe contrats, seule à y avoir accès, l’interroge depuis Google Chat.
- Un agent n8n pour les responsables d’incident en dehors des heures ouvrées : les bons contacts, des pistes de résolution tirées de plusieurs centaines de revues post-incident, des indicateurs d’incident pour la direction.
- Un agent pour les utilisateurs de la plateforme : RAG sur la documentation, consultation et création de demandes Jira via MCP.
- La gouvernance : un accès aux services d’IA encadré par des politiques, des modèles déployés sur Microsoft Foundry et Gemini Enterprise Agent Platform, des agents n8n dans Docker sur GKE.
- Champion IA de la direction Infrastructure : des sessions hebdomadaires avec les équipes de développement sur les assistants de code (Gemini Code Assist), et un accompagnement des cas d’usage.
Résultat
Trois agents en production. La recherche dans les contrats prend une minute environ, au lieu de plusieurs heures de recherche manuelle. Les demandes de support des utilisateurs de la plateforme ont baissé de 30 % en deux ans.
Stack
- RAG
- MCP
- n8n
- PostgreSQL
- pgvector
- Microsoft Foundry
- Gemini Enterprise Agent Platform
- GKE
- Docker