L'IA qui respecte vos donnees
Recherche semantique RAG sur l'integralite du parc + brief IA contextualise par Claude Haiku. Embedding 100% local, audit complet, marqueurs cliquables vers les sources.
"Le RAG sur notre catalogue, c'est magique. Je tape 'immeuble haussmannien Paris' et les 2 vrais haussmanniens sortent en tete. Sans aucune indexation manuelle."
Marc D. - Head of Asset Mgmt, Atrium Capital
Ce que ce module change pour vous
Quatre benefices concrets, mesurables, des le premier jour.
Embedding local
bge-m3 (1024d) sur Ollama, sur votre serveur. Vos donnees ne quittent jamais votre infrastructure.
RAG semantique
Recherche par sens, pas par mots-cles. 'Immeuble haussmannien Paris' marche meme si le mot 'haussmannien' n'apparait pas dans la fiche.
Brief Tiers IA
Synthese auto d'un Tiers par Claude Haiku : opportunites en cours, baux actifs, immeubles lies. Cout < 0.002 USD.
Marqueurs cliquables
Chaque reference dans la reponse IA est un lien : [imm:CODE], [opp:CODE], [bail:PK].
Recherche semantique en langage naturel
5 immeubles correspondent. La [imm:PAR-OPE-007] Tour Atrium presente le meilleur WALT a 6.8 ans avec un yield de 5.8%. La [imm:DEF-LIB-003] Tour Liberation suit avec un WALT de 7.2 ans mais un yield moindre de 4.9%.
Toutes les fonctions du module Intelligence Artificielle
Recherche RAG
Modele bge-m3
Embeddings multilingues 1024d via Ollama. Tres bon en francais (mieux que nomic-embed).
Index pgvector
Extension PostgreSQL, index HNSW cosinus. 408 entites indexees en 137s sur SRVAPP01 GPU.
Filtres hybrides
Extraction ville/code postal de la requete + post-filtre strict. Top_k=500 quand filtre actif.
UI HTMX dans topbar
Loupe + chips de filtre par type. Responsive mobile. Resultats en cards avec scoring.
Synthese et brief
Claude Haiku 4.5
Modele Anthropic. Latence ~2.5s, cout moyen 0.0015 USD par brief. PII masquees dans les prompts.
Modele local optionnel
Qwen2.5:3b sur Ollama pour la synthese. Latence ~6s sur CPU. Zero cout marginal.
Audit LLMCallLog
Chaque appel : utilisateur, tokens, cout, prompt/response excerpts. Conforme RGPD art. 30.
Synthese RAG sur recherche
Une recherche peut declencher une synthese IA des resultats (chat). Endpoint separe lazy-loade.
Cas d'usage typiques
Comment vos equipes l'utilisent au quotidien.
Cherche 'immeubles avec WALT > 6 ans en Ile-de-France yield > 5%' en langage naturel.
Demande un brief auto sur un nouveau Tiers avant un RDV. Il a la synthese en 3s.
Audite tous les appels IA du mois : qui a demande quoi, pour quel cout, sur quelles donnees.
"Le RAG sur notre catalogue, c'est magique. Je tape 'immeuble haussmannien Paris' et les 2 vrais haussmanniens sortent en tete. Sans aucune indexation manuelle."
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