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Comment Preventech Consulting déploie un chatbot IA en architecture RAG

Découvrez comment l’entreprise a centralisé son expertise métier dans un chatbot IA pour réduire le temps de recherche d’information.

Complexe•01 juin 2026•3 min

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Rédigé par Gwénolé Nedellec, mis à jour le 17 juin 2026

Directeur adjoint chez Valoway

summary icon En résumé

  • Base documentaire riche mais difficilement exploitable
  • Chatbot RAG pour centraliser et interroger les connaissances métier
  • Réponses fiables, sourcées et homogènes
  • 30% temps de recherche et forte satisfaction utilisateur
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Dirigeante de Preventech Consulting

Marjorie Dumont-Crisolago

Dans un secteur extrêmement concurrentiel, nous nous devons depuis 22 ans de rester innovant ! Ce chatbot RH MYQVCTech est le premier à destination des services RH et IRP en France.

target goal icon

~30 % de réduction du temps de recherche d’information

L'entreprise

Entreprise

Preventech Consulting

Région

Ile-de-France

Effectif

PME

Maturité Initiale

Confirmé

Chiffre d'affaires

1,8M€

Année de déploiement

2025

Secteurs

Problématique et enjeux de l'entreprise

Preventech Consulting disposait d’un patrimoine documentaire riche mais dispersé, hétérogène et difficilement exploitable au quotidien. Cette situation entraînait une perte de temps dans la recherche d’information, une hétérogénéité des réponses, un risque d’usage de contenus obsolètes et une forte dépendance aux experts métier. Les enjeux étaient de sécuriser l’accès à une information fiable sur des sujets réglementaires sensibles, homogénéiser les réponses, industrialiser la diffusion de l’expertise et réduire le temps de recherche documentaire tout en valorisant le savoir accumulé depuis plus de 20 ans.

summary icon Améliorer la recherche et le partage d'informations

summary icon Industrialiser la diffusion de l'expertise

Solution déployée

Un chatbot d’IA a été déployé sur la base d’une architecture RAG combinant un LLM Gemini Flash, une interface LibreChat et une base documentaire vectorisée, afin de centraliser et structurer les documents métier. Le dispositif permet une indexation sémantique avancée des contenus et fournit des réponses contextualisées, sourcées et traçables, tout en intégrant des mécanismes de retrieval, de reranking, de parsing documentaire et de feedback utilisateur pour améliorer en continu la qualité des réponses.

Niveau de complexité

Complexe

Fonctions concernées

Ressources humaines

Impact

Transformation

Durée de mise en oeuvre

~140 jours en itératif : cadrage, data prep, RAG, déploiement et optimisation continue.

Echelle de déploiement

Déploiement auprès des consultants QVCT, équipes RH, experts métier et fonctions support (environ 25 consultants utilisateurs).

Coût de mise en oeuvre

<50 K€

Coût récurrent (annuel)

<50 K€

Approche de mise en oeuvre

Mix

Technologies et outils

IA générative (production de rapports, Chatbot, LLM, RAG, ...)

summary icon Point d'attention

Le projet doit composer avec une forte hétérogénéité des documents sources, qu’il s’agisse de fichiers PDF, Word, PowerPoint ou de contenus non structurés, ce qui nécessite un travail approfondi de nettoyage et de structuration en amont. La qualité du retrieval et du découpage des contenus (chunking) constitue un enjeu critique pour garantir la pertinence des réponses générées. Par ailleurs, une validation métier reste indispensable pour les documents et informations sensibles, tandis que la traçabilité des réponses produites par l’IA représente un point d’attention majeur afin d’assurer la fiabilité et l’auditabilité du dispositif.

Résultats

1 500

documents intégrés dans la base de connaissance

~30 %

de réduction du temps de recherche d’information

99 %

de précision sur les cas de tests

95%

de satisfaction utilisateur

10%

amélioration de l’homogénéité des réponses

10%

réduction de la dépendance aux experts métier

Retour sur investissement

Le ROI repose sur un gain de temps de recherche (-30%) et une meilleure diffusion de l’expertise. La solution améliore la productivité des consultants tout en sécurisant la qualité des réponses fournies.
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Impact extra-financier

  • Valorisation du patrimoine documentaire
  • Diffusion et démocratisation de l’expertise QVCT
  • Meilleure transmission des connaissances
  • Renforcement de l’autonomie des équipes
  • Acculturation IA des collaborateurs
  • Amélioration de la qualité de service interne

Les audacieux de l'IA : 20 cas à fort impact à découvrir

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