Graphe de connaissances et GraphRAG : relier vos documents par leurs entités
Posez des questions qui traversent plusieurs documents, comme « quels contrats touchent ce fournisseur et ce site ? ».
- IA documentaire & gestion des connaissances
- 6 600 – 11 000 € HT
- Réalisation : 12 à 20 jours
- Délai : 2 à 3 mois
- Forfait
Ce que fait ce service
Le périmètre, en clair.
Un graphe de connaissances représente votre activité comme un réseau : des entités (clients, fournisseurs, sites, produits, normes, personnes) et les relations qui les lient. Nous extrayons ce réseau de vos documents, le stockons dans une base graphe, puis le branchons à un assistant GraphRAG capable de répondre à des questions que la recherche classique manque : lesquelles exigent de croiser dix documents, de suivre une chaîne de responsabilités ou de compter. Nous commençons par vérifier qu'un graphe est utile pour votre cas, car un RAG simple suffit souvent.
Une recherche documentaire classique retrouve des passages proches de la question. Elle peine quand la réponse est dispersée : « quels sites utilisent un équipement du fournisseur X dont la norme a changé ? » suppose de relier un contrat, une liste d'équipements, une norme et une implantation. Un graphe de connaissances rend ces liens explicites, et le GraphRAG s'en sert pour guider la recherche et la rédaction de la réponse. Les entreprises s'y intéressent lorsque leur RAG répond bien aux questions simples et échoue sur les transversales : analyse d'impact, enquête de cause, cartographie de dépendances. Le quotidien devient celui d'un analyste qui explore au lieu de relire. Ce n'est pas une base de données de référence à saisir à la main, ni un projet de modélisation sans fin : nous bornons l'ontologie à une dizaine de types d'entités utiles. Chaque relation affichée renvoie au passage qui la justifie, et les liens douteux sont signalés pour validation par un expert.
Méthodologie
12 à 20 jours · 2 à 3 mois
Étape 1 – Test d'opportunité (1,5 jour)
recueil de vingt questions croisées réelles, essai sur un RAG simple, décision argumentée de poursuivre ou non avec un graphe.
Étape 2 – Ontologie (2 jours)
choix des types d'entités et de relations, règles de fusion des doublons, exemples validés par un expert.
Étape 3 – Extraction (4 jours)
repérage des entités et des relations dans le corpus, rattachement de chaque lien à son passage source, score de confiance.
Étape 4 – Base graphe (3 jours)
chargement, dédoublonnage, requêtes de contrôle, visualisation pour les experts métier.
Étape 5 – Assistant GraphRAG (4 jours)
combinaison de recherche dans le graphe et dans les textes, réponses avec chemin de relations affiché.
Étape 6 – Évaluation comparative (2,5 jours)
mêmes questions sur RAG simple et GraphRAG, analyse des écarts, plan d'enrichissement.
Points forts
Ce qui distingue cette prestation.
- Un test d'opportunité préalable vérifie que le graphe apporte quelque chose avant d'engager la construction
- L'ontologie est limitée à l'utile, une dizaine de types d'entités, pour rester maintenable par vos équipes
- Chaque relation du graphe renvoie au passage de document qui la justifie, ce qui permet de la contester
- Les doublons d'entités, comme deux orthographes d'un même client, sont fusionnés selon des règles validées
- L'évaluation compare GraphRAG et RAG simple sur vos questions croisées, chiffres à l'appui
Livrables remis
Ce que vous gardez à la fin.
- Compte rendu du test d'opportunité
- Ontologie documentée
- Base graphe chargée à partir de votre corpus
- Visualisation des entités et relations
- Assistant GraphRAG avec chemin de relations affiché
- Rapport comparatif GraphRAG et RAG simple
Problèmes résolus
Les situations où ce service sert.
- Notre RAG ne sait pas répondre aux questions qui croisent plusieurs documents
- Les liens entre clients, contrats et sites ne sont écrits nulle part
- Une analyse d'impact demande des jours de recoupement manuel
- Nous ne savons pas si un graphe vaut son coût
Cas d’usage
Exemples illustratifs, sans client nommé.
Bureau d'ingénierie de 200 personnes : projets, ouvrages, normes et sous-traitants sont reliés, et les chefs de projet identifient en une question les chantiers concernés par un changement de norme.
Courtier en assurance de 80 personnes : contrats, garanties, assureurs et sinistres forment un graphe interrogé pour les analyses de portefeuille.
Fabricant de 300 salariés : composants, fournisseurs et produits finis sont reliés dans un graphe, ce qui permet de mesurer rapidement l'impact d'une rupture d'approvisionnement sur les commandes.
Pour qui, et dans quelles conditions
Public, tailles, secteurs et prérequis.
- Public visé
- DSI · Directeur data · Responsable innovation · Responsable conformité
- Tailles d’entreprise
- ETI · PME
- Secteurs adaptés
- Ingénierie · Assurance · Industrie · Énergie · Santé · Juridique
- Prérequis
- Un corpus documentaire d'au moins quelques centaines de pièces · Vingt questions croisées réelles auxquelles vos équipes peinent à répondre · Un expert métier disponible pour valider l'ontologie
Technologies mobilisées
Les outils cités à titre indicatif : le choix se confirme au cadrage.
- Neo4j
- Python
- LlamaIndex
- Claude
- Mistral
- PostgreSQL
- spaCy
- Cypher
Retour sur investissement
Indicatif — le chiffrage se confirme sur vos volumes.
Une analyse d'impact transversale mobilise souvent plusieurs personnes pendant plusieurs jours. Si le graphe la ramène à quelques heures, quelques analyses par an suffisent à rentabiliser le projet. Ordre de grandeur à valider, car le gain varie selon le cas.
Questions fréquentes
Les réponses courtes.
Quand choisir un graphe de connaissances plutôt qu'un RAG classique ?
Quand vos questions croisent plusieurs documents ou suivent des chaînes de relations : impacts, dépendances, responsabilités. Pour retrouver une information dans un document, un RAG simple suffit et coûte moins cher ; nous le disons franchement lors du test d'opportunité.
Le GraphRAG est-il plus coûteux à maintenir qu'un RAG simple ?
Oui, un peu : il faut alimenter le graphe quand les documents changent et surveiller la qualité des liens. Nous limitons l'ontologie et automatisons la mise à jour pour que cette charge reste raisonnable pour votre équipe.
Faut-il saisir à la main toutes les relations entre entités ?
Non, elles sont extraites automatiquement des documents, avec le passage source et un score de confiance. Vos experts valident les liens douteux et les règles de fusion, mais ne ressaisissent pas le graphe, ce qui évite un chantier de saisie qui n'aboutit jamais.
Tester l'intérêt d'un graphe
6 600 – 11 000 € HT · 12 à 20 jours — diagnostic de 45 minutes offert pour vérifier le périmètre. Devis ferme ensuite.