Comment ça marche
Trois étapes. C'est tout.
Pas besoin d'être ingénieur. Pas besoin de configurer quoi que ce soit.
Glissez-déposez vos PDFs, Word, présentations. DEPOSIUM® les lit, les analyse et les structure automatiquement. Même les documents scannés (OCR intégré).
En français, en anglais, comme vous parleriez à un collègue. "Quelle est la procédure de maintenance du compresseur ?" — DEPOSIUM® cherche dans tous vos documents et vous répond avec les sources.
DEPOSIUM® ne se contente pas de chercher : il cartographie les liens entre vos documents. Références croisées, contradictions, thèmes récurrents — votre savoir prend forme.
De vos fichiers à vos réponses
De l'ETL à l'ET(K)L
Vos documents, quelle que soit la source (PDF, DOCX, bases de données, APIs)
Extraction de texte, OCR, chunking intelligent, nettoyage
Enrichissement à l'ingestion : graphe de connaissance, ontologie contextuelle, analyse structurelle, temporalité
Indexation dans un moteur hybride (BM25 + vectoriel + graphe) prêt à être interrogé
Parce qu'on enrichit à l'ingestion, chaque requête est plus précise. Pas de post-processing coûteux, pas d'hallucination par manque de contexte.
Sous le capot : la recherche hybride 5 signaux
La recherche vectorielle seule perd en précision quand le volume augmente. DEPOSIUM® combine 5 mécanismes indépendants pour maintenir la qualité à grande échelle.
Pourquoi les systèmes RAG classiques hallucinent — même avec peu de documents
Le problème n'est pas le volume. Même avec 10 documents, un système RAG classique peut inventer des réponses. L'IA récupère des passages "proches" de votre question, mais pas forcément les bons — et génère une réponse fluide quand même. Le pire : vous ne voyez pas la différence.
Recherche sémantique par le sens (pas seulement par mot-clé), sur un index vectoriel quantifié — compact (~8× plus léger) et à haut rappel, même à grande échelle.
Recherche exacte par mots-clés. Retrouve les références précises (numéros, noms propres, acronymes) que le vectoriel peut manquer.
Traverse les relations entre entités pour trouver des documents liés indirectement. Le vectoriel ne fait jamais ces connexions.
Évaluation par Reciprocal Rank Fusion, faux positifs neutralisés.
Le juge final relit réellement la question et chaque document candidat.
Taux d'hallucination selon le volume de documents
↓ Plus bas = plus fiable
| Source d'erreur | RAG classique * | DEPOSIUM® |
|---|---|---|
| Mauvais document récupéré | 1 à 15% | < 1% (5 signaux + reranker) |
| Réponse inventée par le LLM | 3 à 10% | 0% mesuré (citation sourcée obligatoire) |
| Contexte incomplet (info répartie sur plusieurs docs) | 5 à 15% | < 2% (graphe de connaissance) |
| Taux d'hallucination global estimé | 10 à 30% | 0% mesuré sur 800+ pages |
* Estimations RAG classique basées sur les benchmarks sectoriels (RAGAS, faithfulness). DEPOSIUM® : mesuré sur benchmark interne de 800+ pages.
Performances mesurées, pas promises
Benchmark sur 10 000 requêtes du moteur de graphe de connaissance *, version locale et cloud.
| DEPOSIUM® Local | DEPOSIUM® Cloud | FalkorDB | Neo4j | |
|---|---|---|---|---|
| Temps de réponse | 2,15 ms | 3,27 ms | 12,8 ms | 164 ms |
| Mémoire utilisée | 147 Mo | 136 Mo | 850 Mo | 4 200 Mo |
| Débit (req/s) | 1 480 | 545 | 15 000 | 2 800 |
* Le moteur de graphe de connaissance est l'un des 5 signaux de la recherche hybride DEPOSIUM® (BM25, sémantique, graphe, fusion RRF, reranking). Ces signaux sont combinés pour produire chaque réponse du chat. Benchmark sur Intel i5-10310U, 16 Go RAM, Linux.
Stack technique
Conforme par design.
| Couche | Ce qu'on utilise | Pourquoi |
|---|---|---|
| Interface | Application web moderne | Rapide, fonctionne sur tout appareil |
| Analyse | Graphe de connaissance | Comprend les relations entre vos documents |
| Modèles IA | Open-source, de 250 Mo à 120B | Précis, auditables, sobres |
| Sécurité | Contrôle d'accès par rôle | Permissions fines pour votre équipe |
| Stockage | S3-compatible ou local | Vos fichiers restent où vous décidez |
| Intégrations | Serveur MCP, API REST, CLI | S'intègre dans vos outils existants |
| Déploiement | Docker / Kubernetes | Cloud européen, on-premise, ou hybride |
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