Dans l’industrie, maîtriser le langage expert est un prérequis pour automatiser des tâches à forte valeur ajoutée comme la rédaction de devis techniques, l’assistance au diagnostic, ou encore la sélection de solutions complexes. Pour y parvenir, DARYL intègre une nouvelle technologie de génération de langage assistée par la connaissance : la KAG avancée, croisant RAG et graphe de connaissance sémantique. Décryptage.
Le concept technique : RAG + Graphe de Connaissance = Langage maîtrisé
La RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche d’intelligence artificielle générative qui combine deux modules :
- Un module de recherche : il interroge une base documentaire pour retrouver les informations pertinentes (textes techniques, fiches produits, FAQs, etc.).
- Un module génératif : il utilise un grand modèle de langage (LLM) pour produire une réponse basée sur ces documents.
Mais dans un contexte industriel, cette approche classique trouve rapidement ses limites :
- La terminologie métier est ambigüe ou trop spécialisée.
- Les documents de référence sont techniques, parfois structurés, parfois implicites.
- L’IA ne sait pas toujours ce qui est important dans un projet métier.
C’est là qu’intervient la technologie KAG avancée. Elle ajoute un graphe de connaissance métier entre le moteur de recherche et le modèle génératif. Ce graphe contient :
- Une ontologie métier (relations entre produits, usages, normes, contraintes, etc.).
- Des entités techniques validées (termes normalisés, unités, catégories).
- Des règles de raisonnement (conditions d’application, dépendances, compatibilités).
Le modèle génératif est ainsi guidé non seulement par des textes, mais aussi par une structure explicite de connaissance. Il peut « raisonner » dans le contexte du métier.
RAG classique vs KAG avancée : deux réponses, deux niveaux d’expertise
Prenons deux cas concrets pour comparer.
Exemple 1 : choisir un régulateur de pression pour un circuit hydraulique
- RAG classique : « Le modèle RX400 est un régulateur adapté aux circuits hydrauliques haute pression. » Correct, mais flou. On ne sait pas pourquoi ce choix est bon, ni s’il correspond bien au projet.
- KAG avancée avec DARYL : « Le RX400 est recommandé car il est compatible avec les débits supérieurs à 60 l/min dans les circuits utilisant du fluide HLP46, avec une température de fonctionnement jusqu’à 80°C. Il respecte la norme ISO 1219-1 exigée dans votre secteur. » La réponse est contextualisée, chiffrée, vérifiée avec l’ontologie métier, et conforme aux contraintes du projet.
Exemple 2 : expliquer un écart de performance énergétique d’un bâtiment
- RAG classique : « Les écarts peuvent être liés à l’isolation, la ventilation ou le comportement des usagers. » Trop généraliste.
- KAG avancée : « L’écart observé de 32% provient principalement du remplacement de la VMC simple flux par une double flux sans recalibrage du débit minimal requis pour le type de logement (RT2012, zone H1a), identifié grâce au graphe de connaissance croisant les données thermiques et réglementaires. » Une réponse experte, ancrée dans les données structurées et les règles de la réglementation thermique.
L’IA qui apprend des experts terrain : la boucle DARYL
Ce qui rend la KAG avancée vivante, c’est la boucle collaborative de validation terrain intégrée dans DARYL :
- Les experts annotent, corrigent, ou complètent les réponses générées en situation réelle.
- Le graphe de connaissance s’enrichit automatiquement : nouveaux synonymes, contraintes métiers émergentes, logiques alternatives.
- L’IA progresse : chaque interaction humaine rend le système plus robuste, plus précis, plus adapté.
Par exemple, un technicien peut signaler que, sur le terrain, un modèle de capteur échoue dans les zones à forte hygrométrie — même si ce n’est pas documenté. Cette info devient une règle métier dans le graphe. Résultat : lors du prochain devis dans un environnement similaire, DARYL évitera ce modèle.
Une IA vraiment spécialisée, qui raisonne comme un expert
La technologie KAG avancée, c’est l’alliance entre la puissance du langage génératif et la rigueur de la connaissance structurée. Grâce à elle, DARYL n’est plus un assistant générique : il devient un expert embarqué, qui comprend le langage métier, les contraintes du projet et qui apprend en continu avec les équipes terrain.
Maîtriser le langage de son métier, c’est gagner en pertinence, en rapidité et en compétitivité.
Et cela commence par une IA qui raisonne comme vous.