Vous disposez d'une base de documents volumineuse comprenant des fichiers Excel, Word, divers types de rapports et des référentiels que vous aimeriez pouvoir facilement exploiter et parfois croiser avec des sources externes (une base météo par exemple). Landfiles vous aide à les structurer, les indexer et les rendre interrogeables comme on pose une question à un collègue. Chaque réponse cite le document dont elle est issue.
Résultats d'essais, procédures, comptes-rendus, référentiels, notes techniques : l'information existe, répartie sur plusieurs années, plusieurs formats et plusieurs arborescences. Personne ne connaît l'ensemble du corpus.
Croiser un historique de résultats avec les conditions de l'année, une version de procédure avec sa révision antérieure, ou un contrat avec ses avenants demande des heures. En pratique, personne ne le fait systématiquement.
Votre collaborateur est chez le client, sur le site, en atelier ou en visite. Il n'a pas trente minutes pour ouvrir six fichiers : il a besoin d'une réponse fiable, immédiate et argumentée, sur son téléphone.
Faute d'outil interne, certains collaborateurs déposent déjà des fichiers confidentiels dans des IA grand public. Vous ne le voyez pas, vous ne le tracez pas, et vous ne maîtrisez ni le stockage ni la réutilisation de ces contenus.
Votre collaborateur pose sa question comme il la poserait à un collègue, sans syntaxe ni mot-clé à deviner. Si la question est ambiguë, l'assistant demande une précision avant de répondre plutôt que de choisir à sa place.
L'assistant recherche simultanément dans plusieurs documents et plusieurs années, puis assemble les éléments pertinents en une réponse cohérente. C'est le travail de recoupement que personne n'a le temps de faire manuellement.
Chaque réponse indique le document, l'année et la référence exacte dont elle est issue. Si l'information n'existe pas dans le corpus indexé, l'assistant le dit explicitement plutôt que de produire une réponse plausible.
Une même question n'a pas la même réponse selon la période, le site, le référentiel applicable ou la version en vigueur. Les règles de contextualisation sont définies avec vos experts, puis appliquées à chaque réponse.
En offrant un outil interne au moins aussi pratique que les IA grand public, vous supprimez la raison d'y recourir. Les documents restent dans un environnement hébergé en France, cloisonné, auditable et contractualisé.
Chaque réponse jugée insuffisante est signalée en un clic. Les questions récurrentes et les réponses signalées orientent les priorités de mise à jour documentaire : l'outil s'améliore au rythme de votre corpus.
Les exemples agricoles présents sur cette page viennent de notre historique : Landfiles est né dans l'agriculture et y opère depuis plusieurs années. Le moteur de recherche documentaire, lui, est indépendant du secteur — ce qui change d'un projet à l'autre, c'est le vocabulaire métier, les règles de contextualisation et la structuration du corpus. Ces trois éléments sont définis avec votre équipe lors des ateliers de cadrage.
Nous le regardons ensemble à partir d'un échantillon de vos documents réels. Vous en repartez avec un avis franc : exploitable, exploitable après structuration, ou non pertinent.
Les métadonnées métier sont ce qui permet de retrouver le bon document dans un corpus de plusieurs centaines de fichiers,
et d'associer automatiquement les documents d'une même période ou d'un même site.
Le système ne produit jamais une réponse sans l'appuyer sur un document source identifié. Si l'information n'est pas dans les documents indexés, il le dit explicitement au lieu de la reconstituer.
Le responsable métier accède au document exact de chaque réponse — fichier, section, année. La traçabilité de toutes les questions et réponses permet d'auditer le système à froid, sans dépendre du souvenir des utilisateurs.
Chaque réponse jugée incorrecte est signalée par l'utilisateur et remonte dans un tableau de bord partagé. Les cas d'erreur déclenchent une revue des documents concernés — souvent une ambiguïté ou une version obsolète dans le corpus.
Avec quelques utilisateurs de terrain, nous recensons ce qu'ils cherchent réellement, dans quelles situations, et ce qui les bloque aujourd'hui. Les impliquer dès le départ crée l'adhésion et évite de construire un outil que personne n'utilise.
Nous passons en revue vos fichiers réels : structures de tableaux, hétérogénéité entre années, PDF non normalisés, doublons, versions concurrentes. Nous définissons ensemble la nomenclature de dépôt et identifions les points de risque avant de nous engager.
C'est la phase la plus déterminante et la plus sous-estimée. Nous testons l'extraction sur un échantillon représentatif de vos fichiers les plus difficiles, puis nous constituons le référentiel de vocabulaire métier — termes, références, synonymes, abréviations — qui permet de lever les ambiguïtés.
Indexation du corpus, recherche multi-documents, règles de contextualisation, formulation des réponses et gestion des cas sans réponse. Le système est testé en continu sur le corpus de questions issu de l'atelier 1, avec vérification systématique de la présence d'une source.
Chaque utilisateur pilote pose cinq à six questions et qualifie chaque réponse : utile, insuffisante ou incorrecte. Nous évaluons ensemble, sur les critères définis à l'audit. Vos utilisateurs deviennent co-auteurs du système — c'est ce moment qui détermine le taux d'adoption au déploiement.
Ouverture aux utilisateurs, authentification unique si vous le souhaitez, dépôt autonome des nouveaux documents. Un fichier déposé selon la nomenclature est indexé automatiquement. Le feedback intégré alimente un tableau de bord mensuel partagé, qui déclenche les revues documentaires.
Le risque principal d'un projet de recherche documentaire n'est pas l'intelligence artificielle : c'est l'extraction. Un tableau à cellules fusionnées, un en-tête sur trois niveaux, un PDF dont la mise en forme change d'une année à l'autre — une extraction naïve produit des valeurs fausses, et toutes les réponses en aval deviennent fausses avec elle. Nous testons donc l'extraction sur vos fichiers les plus difficiles avant de nous engager sur un calendrier. Si le seuil n'est pas atteint, nous vous le disons et le projet est reporté.
Vos documents et l'index de recherche sont hébergés sur un cloud privé en France. Chaque organisation dispose d'un environnement cloisonné. L'accès est nominatif, avec authentification unique possible via Microsoft ou Google.
Les documents métier ne sont généralement pas des données personnelles. Les données nominatives éventuelles sont retirées par votre équipe avant dépôt, et Landfiles vérifie par échantillonnage. Les documents restent votre propriété et peuvent être retirés de l'index à tout moment.
L'assistant est un outil d'aide à la décision : la recommandation finale reste celle de votre collaborateur. Cette qualification correspond à la classification « risque limité » du règlement européen sur l'intelligence artificielle.
Les appels aux modèles de langage utilisés par Landfiles sont encadrés par des contrats de non-réutilisation des données. Aucune donnée client n'est utilisée pour entraîner un modèle, et aucun document ne sort de l'environnement contractualisé.
Les échanges restent dans l'environnement Landfiles : hébergé en France, auditable, contractualisé.
Parlons de votre corpus : nous regardons ensemble un échantillon de vos documents réels et vous repartez avec un avis franc sur ce qui est exploitable, et à quelles conditions.
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