01
📖 Architecture IA d'entreprise
Une architecture IA d'entreprise robuste combine plusieurs technologies : LLM pour la compréhension et génération de texte, RAG pour l'enrichissement contextuel, graphes de connaissances pour les relations sémantiques, et bases vectorielles pour la recherche sémantique.
💡 À retenir : L'architecture idéale n'est pas monolithique mais modulaire, chaque composant ayant un rôle spécifique.
📊 Vue d'ensemble :
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🌐 COUCHE D'APPLICATION │
│ Chatbot │ API │ Interface web │ Applications métier │ Agents IA │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🤖 COUCHE IA (LLM) │
│ GPT-4 │ Mistral │ Llama │ Claude │ Fine-tuning │ Prompt management │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔍 COUCHE RAG │
│ Recherche vectorielle │ Requêtes graphe │ Fusion │ Re-ranking │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📊 COUCHE DONNÉES │
│ Graphe RDF │ Base vectorielle │ Documents │ Bases SQL │ APIs externes │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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🔄 Pipeline de données
📊 Pipeline ETL sémantique :
[Sources] → [Extraction] → [Transformation] → [Chargement] → [Indexation]
Sources: PDF, HTML, SQL, APIs, RDF, CSV
↓
Extraction: Parsing, OCR, scraping
↓
Transformation: Nettoyage, dédoublonnage, enrichissement
↓
Chargement: Graphe RDF (triplets) + Base vectorielle (embeddings)
↓
Indexation: FAISS (recherche) + SPARQL endpoint (interrogation)
Exemple de pipeline pour notre projet
# 1. Extraction des discours
discours_raw = extract_from_rdf("speakers.rdf")
# 2. Nettoyage et transformation
discours_clean = clean_text(discours_raw)
# 3. Génération des embeddings
embeddings = model.encode(discours_clean)
# 4. Stockage vectoriel
index.add(embeddings)
# 5. Indexation graphe (déjà dans RDF)
# Triplets déjà présents dans speakers.rdf
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🔗 Architecture hybride : le meilleur des mondes
L'architecture la plus performante combine recherche vectorielle (similarité sémantique) et requêtes graphe (relations précises).
📊 Architecture hybride détaillée :
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Question utilisateur │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┐
│ 🔍 Voie vectorielle │ 🕸️ Voie graphe │
│ Embedding → FAISS │ Analyse → Requête SPARQL/Cypher │
│ → Documents similaires │ → Faits et relations précis │
└─────────────────────────────┴───────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔀 Fusion des résultats │
│ RRF (Reciprocal Rank Fusion) + Re-ranking │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🤖 Génération par LLM │
│ Réponse contextuelle + sources citées │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
💡 Avantages de l'approche hybride :
- ✅ Précision des relations (graphe)
- ✅ Flexibilité sémantique (vectoriel)
- ✅ Résultats plus complets
- ✅ Hallucinations réduites
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✅ Bonnes pratiques d'architecture
1. Commencer simple, itérer - POC avec RAG vectoriel, puis ajouter le graphe progressivement.
2. Découplage des composants - Chaque couche doit pouvoir évoluer indépendamment.
3. Monitoring des hallucinations - Taux d'hallucination, confiance des réponses.
4. Feedback utilisateur - Boucle de feedback pour améliorer le système.
5. Cache intelligent - Mettre en cache les requêtes fréquentes.
6. Sécurité par défaut - Authentification, rate limiting, validation des entrées.
7. Observabilité - Logs, métriques, tracing pour debug et optimisation.
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📖 Exemple concret : Architecture Le Monde Sémantique
Voici l'architecture que nous avons déployée pour notre plateforme :
🏛️ Architecture Le Monde Sémantique :
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🌐 Application │
│ Site web (orateurs/discours) + API REST (v1/v2) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🤖 Services IA │
│ - Recherche vectorielle (FAISS + Sentence-BERT) │
│ - RAG (en développement) │
│ - Agents (en développement) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📊 Stockage │
│ - Fichier RDF (speakers.rdf) - 50+ orateurs, 100+ discours │
│ - Cache mémoire (performance) │
│ - Index FAISS (recherche vectorielle) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔄 ETL │
│ - Parse RDF → objets PHP │
│ - Génération embeddings → index FAISS │
│ - Cache management │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘