L'organisation détient un patrimoine documentaire (contrats, procédures, comptes-rendus, documentation technique) réparti dans des dossiers partagés. Les collaborateurs perdent du temps à retrouver l'information, dépendent de quelques sachants, et les IA grand public répondent à côté faute d'accès aux documents internes. Le besoin : pouvoir poser une question en français et obtenir une réponse fondée sur les documents réels, avec citation de la source.
Comment ça fonctionne
On désigne un ou plusieurs répertoires à surveiller (la « base de connaissance »).
ODESA construit un index plein-texte du contenu de ces fichiers, à l'aide d'un moteur SQLite FTS5. La recherche est par pertinence, insensible à la casse et aux accents (adaptée au français).
Les formats pris en charge sont extraits automatiquement : txt, md, csv, json, xml, html, Word (.docx), PDF (.pdf), Excel (.xlsx).
L'index est tenu à jour automatiquement : tout fichier ajouté, modifié ou supprimé déclenche une réindexation.
L'utilisateur dialogue avec son IA. Quand une question porte sur le contenu documentaire, l'IA appelle la recherche dans l'index, récupère les passages les plus pertinents et, si besoin, ouvre le document complet pour préciser sa réponse.
L'IA formule une réponse en citant le ou les documents d'où elle tire l'information, ce qui permet la vérification.
Capacités ODESA mobilisées
Cœur du dispositif : indexer le contenu des dossiers surveillés et répondre aux recherches par pertinence.
Ouvrir et lire le document trouvé pour citer le passage exact ou approfondir, dans les limites des racines autorisées.
Optionnel : confirmation ou affichage d'une notification (« Ouvrir le document source ? »).
Déroulé type
L'utilisateur demande : « Quelle est notre procédure de validation des notes de frais ? »
L'IA lance une recherche dans l'index sur les termes pertinents (« notes de frais », « validation », « remboursement »).
L'index renvoie les passages classés par pertinence, avec le nom des fichiers : Procédure-NDF-2025.docx, Guide-collaborateur.pdf.
L'IA lit le document le mieux classé pour extraire les étapes exactes.
Elle répond : « D'après Procédure-NDF-2025.docx : 1) saisie dans l'outil avant le 5 du mois, 2) validation N+1, 3) contrôle comptabilité… » et propose d'ouvrir le fichier.
Question de suivi : « Et le plafond pour un repas client ? » → nouvelle recherche, réponse sourcée.
- Le ou les dossiers contenant les documents à indexer (accessibles en lecture par la machine où tourne ODESA).
- Les droits de lecture du système de fichiers sur ces dossiers.
- Aucune base de données ni service externe n'est requis pour ce cas : l'index est autonome.
- Racines autorisées (jail) : on déclare uniquement les dossiers de la base de connaissance. ODESA ne peut lire que ce périmètre.
- Dossiers indexés : la liste des répertoires surveillés est explicite en configuration.
- Aucune capacité par défaut : seules les capacités index et fichiers (lecture) sont activées pour ce cas ; web, sql, com restent fermés.
- Jeton d'accès (Bearer) : tout appel à ODESA est protégé par un jeton.
- Configuration verrouillable : le fichier de configuration peut être chiffré/protégé par mot de passe.
- Local : index et documents restent sur les machines du client.
Mise en place
Les étapes pour configurer ODESA sur ce cas d'usage.
Installer ODESA (exécutable, double-clic, icône près de l'horloge).
Déclarer les racines autorisées et les dossiers à indexer dans la configuration.
Activer les capacités index et fichiers (lecture).
Lancer l'indexation initiale (automatique au démarrage), puis laisser la réindexation se faire au fil de l'eau.
Connecter l'IA conversationnelle à ODESA (jeton d'accès) et vérifier avec quelques questions test.
- Les fichiers image ou les PDF scannés non océrisés ne sont pas extractibles : seul le texte réellement présent est indexé.
- Les formats hors liste (ex. fichiers propriétaires) ne sont pas indexés.
- La qualité des réponses dépend de la qualité et de l'organisation des documents source.
- L'index reflète le contenu ; il ne juge pas de la version « officielle » d'un document si plusieurs versions coexistent, un nommage clair aide.
- L'IA restitue ce qu'elle trouve ; pour les sujets sensibles, la vérification humaine via la source citée reste recommandée.
- Étendre à d'autres dossiers ou services au fur et à mesure.
- Combiner avec la capacité bases de données pour croiser documents et données structurées.
- Ajouter des fonctions métier (VScript) pour des recherches pré-formatées récurrentes.
- Planifier via VAILS des synthèses périodiques (ex. récapitulatif des nouveaux documents de la semaine).
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