5 minutes pour comprendre un concept qui va transformer votre organisation
📚 Introduction : des documents partout, peu de temps pour les lire
Dans une société de gestion, chaque opération produit une masse de documents :
- Présentations de cibles, Due Diligence, rapports ESG
- Statuts, pactes, reporting LPs
- Mémos d’investissement, slides comité, audits externes
- Fonds de fonds / GP Stakers : datasheets de centaines de participations
👉 En réalité, 80 % de l’information utile est cachée dans des documents non structurés : PDF, Word, PowerPoint…
Et personne n’a le temps de tout relire.
C’est ici que la RAG (Retrieval-Augmented Generation) entre en jeu : une technologie qui permet à une IA de répondre à vos questions sur vos propres documents… en citant ses sources.
🔍 RAG, c’est quoi ?
La RAG est un processus qui optimise le résultat d’un modèle de langage. Il peut répondre à vos questions sur vos propres documents, en allant chercher les bons passages avant de générer une réponse plus précise et plus fiable.
Une RAG combine deux briques :
- Retrieval : aller chercher dans vos documents les contenus les plus pertinents à la question.
- Generation : produire une réponse claire en langage naturel, basée sur ces contenus.
Elle peut lire un pacte, scanner un rapport ESG, retrouver une clause, ou répondre à un LP sur le contenu réel d’un memo.
🎯 Pourquoi c’est stratégique pour une société de gestion ?
✅ Gagner du temps
- Résumer une data room de 300 documents
- Répondre aux questions d’un LP sans devoir tout relire
- Identifier rapidement les clauses clés d’un pacte
✅ Fiabiliser l’analyse
- Réponses sourcées (“selon le rapport d’impact 2024, page 9…”)
- Réduction des erreurs humaines
✅ Mieux transmettre l’information
- Un analyste part ? La reprise de ses dossiers est facilitée
- Le middle peut continuer à produire notices et reporting sans friction
🧠 Cas d’usage concrets
🤖 Comment ça fonctionne concrètement ?
- Indexer les documents (avec une base vectorielle type Pinecone, Weaviate ou FAISS)
- Utiliser un LLM (Mistral, OpenAI,, Claude…) relié à cette base
- Créer une interface utilisateur pour poser des questions (Portail LP, Messagerie, Backoffice,…)
- Afficher la réponse et les sources documentaires
Exemple : “Quels sont les objectifs carbone de la cible X ?” → L’agent RAG va chercher dans le rapport ESG et répondre précisément, avec citation
🚀 Ce qu’il faut pour se lancer
- Avoir une organisation documentaire claire : noms de fichiers, tags, OCR si besoin
- Commencer petit, par exemple sur un fonds ou une ligne métier, avec un périmètre de 20 documents
- Choisir une solution RAG ou un partenaire (SaaS ou sur-mesure) si possible souverain
- Définir les cas d’usage avec les métiers, les prioriser en établissant des scores d’impact
- S’assurer de la sécurité et de la confidentialité des données lors du déploiement
- Mesurer la valeur : taux d’adoption, temps gagné…
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Bordeaux/Paris
