RAG et recherche sémantique pour les entreprises suisses

Ce que nous construirions

Un assistant qui répond aux questions des conseillers à partir des analyses de la banque et de ses documents sur les produits, en citant le paragraphe exact d'où vient chaque réponse. Il ne cherche que dans les documents que le conseiller a déjà le droit d'ouvrir, et il tourne sur les serveurs de la banque.

FAISS, vLLM, Llama, Keycloak

Ce que nous construirions

Un agent qui reconstitue le dossier client à partir de chaque système, contrôle les dates d'expiration et les pièces manquantes, et rédige la synthèse de revue avec ses sources. L'analyste valide le dossier complet, et l'agent n'a aucun droit de contacter les clients ni d'approuver quoi que ce soit.

LangGraph, Python, PostgreSQL, Avaloq API

Ce que nous construirions

Un assistant qui lit les achats du client, ses révisions passées et les notes des conseillers, puis rédige une fiche de préparation d'une page dans la langue du conseiller, avec une source pour chaque ligne. Il tourne sur une infrastructure que la maison contrôle et ne stocke rien de son côté.

Mistral, vLLM, Salesforce API

Ce que nous construirions

Un assistant de réception qui lit les photos et la description du client, retrouve des réparations passées similaires et prépare un devis provisoire avec les opérations et les pièces probables. Un horloger valide ou corrige ce projet de devis, et chaque devis corrigé rejoint les exemples utilisés pour les suivants.

PyTorch, FAISS, FastAPI, Salesforce API

Ce que nous construirions

Un assistant de recherche sur vos soumissions, vos SOP et les lignes directrices de Swissmedic, de l'EMA et de l'ICH, qui répond en quelques phrases et relie chaque affirmation à la section exacte. Il fonctionne en lecture seule et refuse de répondre quand les documents ne permettent pas d'étayer une réponse.

FAISS, bge-reranker-v2-m3, vLLM, Veeva Vault

Ce que nous construirions

Un agent de veille qui interroge PubMed chaque semaine sur les sujets de chaque équipe, trie les résumés selon leurs critères et envoie une courte synthèse avec les liens et la raison pour laquelle chaque article a été retenu. Les scientifiques notent la sélection, ce qui affine le tri de la semaine suivante.

PubMed API, BGE-M3, LangGraph, Microsoft Teams

Ce que nous construirions

Une recherche hybride qui combine la correspondance par mots-clés et la recherche sémantique multilingue sur le catalogue : une requête trouve les bons produits, quelles que soient la langue et la formulation. Elle tourne à côté du moteur actuel et se règle sur de vrais journaux de recherche.

OpenSearch, BGE-M3, Python

Ce que nous construirions

Un agent IA qui lit chaque ticket, consulte la commande et la politique de retour, et rédige la réponse dans la langue du client. Les réponses courantes partent après une vérification rapide ; les remboursements et les exceptions attendent une personne, avec le cas déjà résumé.

LangGraph, Zendesk API, FAISS