Pipelines de données pour l’IA et le RAG
Un pipeline de données pour l’IA amène documents et dossiers de vos systèmes dans un index propre, avec règles d’accès et actualisation planifiée. Remolda le bâtit en six semaines : 9 800 $ CA + TVH.
En bref
- Prix : 9 800 $ CA + TVH pour le Sprint pilote IA de six semaines : un pipeline en production, de vos sources jusqu’à un index ou un jeu de données prêt pour l’IA.
- Couvre tout le parcours : extraction, nettoyage, dédoublonnage, masquage des renseignements personnels, découpage, plongements, indexation, actualisation.
- Les règles d’accès suivent les données : un assistant IA montre à chaque utilisateur seulement ce qu’il a le droit de voir.
- Bâti sur votre nuage : Azure AI Search, Microsoft Fabric ou Data Factory, services AWS, ou PostgreSQL avec pgvector.
- Des contrôles de qualité s’exécutent à chaque actualisation ; en cas d’échec, le responsable est alerté et les données erronées sont bloquées avant d’atteindre le modèle.
Votre situation
Le travail sur un pipeline commence quand les données derrière un outil d’IA sont dispersées, périmées ou ouvertes à tous. Cas typiques :
- L’assistant donne des réponses périmées. D’anciennes versions de politiques côtoient les versions en vigueur.
- Les documents sont à dix endroits. Sites SharePoint, lecteurs partagés, pièces jointes de courriels, un ancien système.
- Les règles d’accès se perdent. Une fois le contenu copié dans un index, tout le monde voit tout.
- Chaque actualisation est manuelle. Quelqu’un réexporte les fichiers quand il y pense.
Ce que fait le pipeline
| Étape | Ce qui se passe | Vérification |
|---|---|---|
| Extraire | Récupère documents et dossiers des sources selon un calendrier | Décomptes comparés à la source |
| Nettoyer | Retire les doublons et les anciennes versions, corrige les formats, applique la reconnaissance optique de caractères | Éléments rejetés journalisés |
| Protéger | Masque les renseignements personnels dont le cas d’usage n’a pas besoin | Échantillon révisé |
| Découper et vectoriser | Divise en passages, crée les plongements | Récupération testée sur de vraies questions |
| Indexer | Stocke dans un index de recherche ou vectoriel avec les métadonnées d’accès | Essais d’autorisations par groupe d’utilisateurs |
| Actualiser | Met à jour seulement ce qui a changé | Alertes en cas d’échec |
Le même pipeline alimente un assistant IA interne, une fonction d’IA dans votre produit par l’intégration API de LLM, ou des jeux de données structurés pour les tableaux de bord et l’analyse prédictive.
Ce que comprend le Sprint pilote IA
Inventaire des sources. Ce qui existe, où, qui en est responsable, quelles versions sont à jour.
Un pipeline en production. De vos sources jusqu’à un index ou un jeu de données dans votre nuage.
Jeu d’essai de récupération. De vraies questions avec les passages sources attendus, notées à chaque changement.
Documentation sur la vie privée. Champs masqués, emplacement de l’index, conservation ; l’article 3.3 de la Loi 25 exige une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée pour tout projet d’acquisition, de développement ou de refonte d’un système d’information qui traite des renseignements personnels.
Guide d’exploitation et surveillance. Calendrier d’actualisation, alertes, façon d’ajouter une source.
Combien de temps ça prend
Six semaines à partir du lancement. D’après notre expérience, la répartition habituelle est de deux semaines pour les accès et l’inventaire, deux semaines de réalisation et d’essais de récupération, et deux semaines d’exécutions planifiées avec corrections. L’accès aux systèmes sources et les questions de responsabilité des documents donnent le rythme.
Ce que ça coûte
Le Sprint pilote IA coûte 9 800 $ CA + TVH, prix fixe, pour un pipeline. L’utilisation de l’infonuagique et des plongements est facturée par le fournisseur. Pour les choix d’hébergement et de résidence des données, voir l’IA privée dans les régions infonuagiques canadiennes. Tous les forfaits figurent sur la page des tarifs.
Pourquoi Remolda pour les pipelines de données pour l’IA
- Conçu pour la qualité de la récupération. Testé sur de vraies questions.
- Les autorisations préservées. Les règles d’accès suivent les données.
- La vie privée dès la conception. Masquage et documentation intégrés au pipeline.
- Vos outils. Azure, AWS ou PostgreSQL, dans votre compte.
- Prix fixe. Un pipeline, six semaines.
Le déroulement
Le Sprint couvre les étapes Audit et Mise en œuvre du cycle Remolda (Audit → Stratégie → Mise en œuvre → Autonomisation → Évolution) ; les nouvelles sources s’ajoutent à l’étape Évolution.
- Appel de cadrage. 30 minutes : sources, cas d’usage, nuage.
- Inventaire et accès. Responsables et versions à jour confirmés.
- Réalisation. Pipeline et index avec contrôles de qualité.
- Exécutions planifiées. Essais de récupération à chaque actualisation.
- Revue. Notes de récupération et fraîcheur des données, puis poursuivre, ajuster ou arrêter.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un pipeline de données pour l’IA ?
C’est le processus automatisé qui prend les données des systèmes sources, les nettoie et les structure, puis les fournit sous la forme dont un système d’IA a besoin : un index de recherche ou vectoriel pour la récupération, ou un jeu de données préparé pour l’analytique et la prédiction. Il s’exécute selon un calendrier et vérifie la qualité à chaque fois.
Qu’est-ce qu’un pipeline RAG ?
Le RAG, ou génération augmentée par récupération, fournit à un modèle de langage des passages pertinents de votre propre contenu au moment de la question. Le pipeline RAG prépare ce contenu : il découpe les documents en passages, crée les plongements, les stocke dans un index et les tient à jour.
Combien coûte un pipeline de données pour l’IA ?
Le Sprint pilote IA de six semaines de Remolda coûte 9 800 $ CA + TVH pour un pipeline en production, avec contrôles de qualité, documentation et remise. Les services infonuagiques et l’utilisation des plongements sont facturés par le fournisseur.
Avons-nous besoin d’une base de données vectorielle ?
Pour la récupération dans un grand nombre de documents, il faut habituellement une forme de recherche vectorielle ou hybride. Il peut s’agir d’un service géré comme Azure AI Search, ou de PostgreSQL avec l’extension pgvector que vous exploitez déjà. Nous choisissons selon le volume, le coût et vos outils.
Comment traitez-vous les renseignements personnels ?
Les champs dont le cas d’usage n’a pas besoin sont retirés ou masqués dans le pipeline. Ce qui reste est documenté en vertu de la LPRPDE et, pour le Québec, de la Loi 25, y compris l’endroit où l’index est stocké.
Quelles sources pouvez-vous relier ?
SharePoint et OneDrive, les partages de fichiers, les bases de données, les CRM, les ERP, les systèmes de billetterie et la plupart des outils qui offrent une API ou une exportation. Les documents numérisés passent d’abord par la reconnaissance optique de caractères.
Combien de temps ça prend ?
Six semaines à partir du lancement. D’après notre expérience, l’accès aux sources et l’entente sur les documents à jour occupent les deux premières semaines.
Sources
- Microsoft Learn — RAG et IA générative dans Azure AI Search
- Microsoft Learn — Présentation d’Azure Data Factory
- Microsoft Learn — Qu’est-ce que Microsoft Fabric ?
- LégisQuébec — Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé (P-39.1), art. 3.3
Faits vérifiés :
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