Comment ça marche

De vos données à votre IA.

Trois briques transforment votre connaissance métier en un modèle qui répond avec votre entreprise — ancré dans vos données, à jour, et qui tourne sur votre propre matériel.

1 · Le graphe de connaissances

On ingère vos documents, votre historique et vos procédures, puis on les structure dans un graphe de connaissances : votre métier, rendu explicite et traçable. Il reste disponible pour une recherche exacte et permet de savoir précisément d’où vient une réponse.

2 · Le RAG — la récupération

La génération augmentée par récupération (RAG) permet au modèle d’aller chercher le passage exact dans vos données avant de répondre, avec la source citée. Les réponses sont ancrées dans votre réalité dès le premier jour — sans attendre un entraînement, et sans faits inventés.

3 · L’adaptation — les adaptateurs

On adapte ensuite le modèle lui-même : des adaptateurs légers affinés sur vos données, pour que le modèle absorbe votre vocabulaire, votre style et vos règles. Il apprend votre domaine sans réécrire un modèle entier — rapide et actualisable.

Pourquoi les deux

Le RAG apporte l’exactitude et la traçabilité ; l’adaptation apporte l’aisance dans votre domaine. Ensemble, ils battent chacun pris isolément : le modèle connaît votre façon de travailler ET peut citer d’où vient chaque réponse.

Déployée chez vous

Le résultat tourne sur votre serveur SABER, dans vos murs. Rien ne part dans le cloud, le coût est fixe, et quand vos données évoluent l’IA se réadapte — sans repartir de zéro.

RAG ou fine-tuning ? Quand utiliser l’un ou l’autre →

Parlons de vos données