OCP AI Assistant — Copilote de connaissances d'entreprise

Étude de cas concept développée sous XAI pour le groupe OCP — le leader mondial du phosphate et des engrais, opérant dans les processus industriels liés à l'énergie et au pétrole. Le brief : les employés devraient pouvoir poser des questions en langage naturel et obtenir des réponses ancrées dans la documentation opérationnelle et technique propre de l'entreprise.

Problème

Les groupes industriels fonctionnent sur une connaissance qui vit dans les spécifications d'ingénierie, les procédures de sécurité, les SOP, les archives de projets et des décennies d'expertise tribale. Trouver le bon document est lent ; demander à un collègue est plus rapide mais peu fiable ; et un chatbot générique est pire que les deux car il invente des réponses. OCP avait besoin d'un copilote — quelque chose qui sait ce que l'organisation sait.

Approche

Un copilote de connaissances d'entreprise sur une architecture de génération augmentée par récupération (RAG) :

• Corpus d'entreprise : documentation technique, procédures et rapports normalisés en une base de connaissances interrogeable.
• Récupération hybride : recherche dense + mots-clés sur Milvus, avec filtres de métadonnées (site, système, type de document, langue) pour que la récupération reste pertinente au contexte du demandeur.
• Génération ancrée : l'assistant répond exclusivement à partir des passages récupérés et montre ses sources — un bouton « montrez-moi d'où ça vient » n'est pas un luxe, c'est tout l'enjeu.
• Déploiement souverain : le pipeline tourne sur une infrastructure contrainte qui garde les données opérationnelles à l'intérieur de l'organisation.

Décisions clés

• Des citations plutôt que de la confiance. Dans un cadre industriel, une réponse invérifiable est un passif. Chaque affirmation est traçable jusqu'à un document source.
• Cadrer, puis passer à l'échelle. La première version cible un ensemble borné de familles de documents à forte valeur plutôt que « tout » — il est plus facile de rendre un copilote étroit digne de confiance qu'un copilote large.
• Des portes d'évaluation. La qualité de la récupération et des réponses est scorée contre un jeu d'évaluation étiqueté avant que quiconque en opérations ne voie l'outil.

Statut

Étude de cas concept — représentative des missions de copilote de connaissances d'entreprise que XAI livre, publiée dans le cadre du portfolio du studio.