Solution de gestion documentaire avec chatbot RAG: augmentation de la productivité des employés et détection des tentatives d'infraction

Innowise a développé une solution logicielle qui permet aux utilisateurs d'accéder à des documents et d'y collaborer. La solution comprend également un chat pour une communication transparente et un chatbot RAG grâce auquel les utilisateurs peuvent accéder aux documents.

Client

Industrie

Télécom

Région

Allemagne

Client depuis

2023

Le client est un important fournisseur de télécommunications dont le siège se trouve en Allemagne. Il est spécialisé dans la gestion d'un important trafic de données sur son vaste réseau numérique, au service d'une clientèle diversifiée dans toute Europe. L'entreprise est reconnue pour son infrastructure robuste qui prend en charge des services d'échange de données et de connectivité à haut volume.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Le client avait besoin de fonctions de récupération de données que les produits bureautiques numériques tiers n'offrent pas.

Le client avait du mal à mettre en place un processus de collaboration entre les employés : les différents départements et succursales trouvaient difficile de se référer à certaines informations dans les documents internes pendant la communication. Les produits de bureautique numérique tiers disponibles sur le marché ne disposant pas de fonctions sophistiquées de récupération des données, le client avait besoin d'une solution personnalisée. La sécurité était également une préoccupation majeure : la solution devait être en mesure de délivrer des autorisations de visualisation personnalisées afin de protéger les informations sensibles.

Solution

Stockage de documents basé sur Cloud avec récupération des données par le biais de requêtes de chat

Nos experts ont développé une solution qui facilite la gestion sûre et sécurisée des documents tout en améliorant la collaboration pour les employés du client. La solution comprend un stockage de documents sur le cloud et un chatbot basé sur RAG. Les employés peuvent accéder à l'information et la modifier soit par le biais du stockage dans le nuage, soit par le chat interne via les demandes du chatbot RAG. Ils peuvent utiliser les requêtes pour faire des résumés de documents, extraire certains éléments d'information et comparer les documents. Le chatbot délivre également des autorisations de visualisation limitées afin de protéger les données contre les menaces internes et externes.

Interface de chat avec le chatbot RAG

Les employés utilisent l'interface de chat pour communiquer entre leurs branches et départements lorsqu'ils travaillent sur leurs projets. Le chat comprend également le chatbot RAG, grâce auquel les employés peuvent demander des informations à partir des documents de l'entreprise en se basant sur des mots-clés et divers critères. Le bot renvoie un extrait des données demandées et accorde un accès limité aux membres du chat. Outre l'extraction de données, le chatbot RAG peut faire des résumés de documents et comparer différents documents.

La blockchain au service de la gouvernance des données

Les experts Innowise ont intégré blockchain dans la solution pour gérer l'intégrité des données. Il permet de stocker les informations en toute sécurité, tandis que les contrats intelligents exécutent les données gouvernance des données les règles: ils s'appuient sur des systèmes de vote et des algorithmes de consensus pour l'application des règles. De cette manière, les utilisateurs peuvent bénéficier d'un accès pratique aux documents via le stockage interne dans le nuage et l'interface de chat, sans compromettre la sécurité des données.

Sécurité de l'apprentissage automatique

Pour renforcer encore la sécurité, Innowise a mis en place un système de gestion de la sécurité machine learning algorithme conçu pour détecter les comportements malveillants au sein de l'infrastructure numérique des clients. Il surveille l'historique des conversations pour détecter les comportements inappropriés, analyse les documents à la recherche de traces d'empoisonnement des données et analyse l'ensemble du flux de données pour y déceler des schémas inhabituels. S'il détecte un comportement suspect, il le signale comme une menace potentielle pour la sécurité et permet une atténuation proactive des menaces.

Technologies

Front-end

React.Js. Material-UI, Redux, JWT, Flexbox

Back-end

Python, MongoDB, Flask-JWT-Extended, S3, SQLAlchemy

Blockchain

Solidity, Web3.py, PoA

HuggingFace, AWS (EC2, ECR, S3, Codebuild, Cloudwatch, SageMaker), OpenAI GPT, Bert, LlaMa, LoRa, Flask, CUDA, PyTorch, ChromaDB, Tesseract, Langchain, BitsAndBytes, Transformers

VCS

Git, GitHub

DevOps

CodePipeline, ECS, EKS, CloudWatch, CloudFormation

Processus

Le processus de développement a suivi la méthodologie Scrum, en commençant par une phase de découverte approfondie pour définir l'étendue des travaux. Les tâches du projet ont été organisées en sprints de deux semaines, chacun se terminant par la livraison d'un prototype pour examen par le client. Cette approche agile a permis de réagir rapidement aux changements et à la résolution des problèmes, garantissant ainsi que le produit final réponde parfaitement aux objectifs du client.

Équipe

Chef de projet

Analyste commercial

Développeurs Front-End

Développeur Back-End

Développeurs Back-End + Blockchain

Ingénieur en apprentissage automatique

Ingénieur MLSecOps

Résultats

Augmentation de la productivité et amélioration de la détection des tentatives d'intrusion

Grâce à la solution logicielle développée par Innowise, le client a réussi à simplifier les procédures de gestion des documents : désormais, les employés peuvent facilement trouver le bon document et se référer à certaines informations contenues dans ce document. Elle permet également aux spécialistes de communiquer entre eux et de collaborer sur des projets sans friction, tandis que l'ensemble de la solution sécurise les échanges d'informations.

Grâce à la possibilité de récupérer et de partager facilement des informations, les employés n'ont pas besoin de passer au crible d'innombrables documents et peuvent accomplir leurs tâches beaucoup plus rapidement.

Durée du projet

Janvier 2023 - février 2024

41%

augmentation de la productivité

20%

augmentation des tentatives de détection des infractions

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