Le problème
Documentation eparpillee dans des dizaines de systemes, support client deborde par les questions recurrentes des locataires et visiteurs.
Notre solution
RAG chatbot sur base documentaire de 10 000+ documents (contrats, procedures, FAQ) avec interface multi-canal.
Résultat
80% des requetes automatisees, temps de reponse divise par 5
Architecture Azure AI
flowchart TB
subgraph Users["Utilisateurs"]
WEB[Interface Web]
TEAMS[Microsoft Teams]
API[API REST]
end
subgraph Gateway["Azure API Management"]
APIM[API Gateway]
AUTH[Authentication]
end
subgraph AI["Azure AI Services"]
AOAI[Azure OpenAI
GPT-4o] SEARCH[Azure AI Search
Hybrid Search] EMB[Embeddings
text-embedding-3] end subgraph Data["Data Layer"] COSMOS[Cosmos DB
Conversations] BLOB[Blob Storage
Documents] end subgraph Compute["Azure Functions"] ORCH[Orchestrator] INDEX[Indexer] CHUNK[Chunker] end WEB --> APIM TEAMS --> APIM API --> APIM APIM --> AUTH AUTH --> ORCH ORCH --> AOAI ORCH --> SEARCH SEARCH --> EMB ORCH --> COSMOS INDEX --> BLOB INDEX --> CHUNK CHUNK --> EMB EMB --> SEARCH style AOAI fill:#0078d4,stroke:#83b9f9,color:#fff style SEARCH fill:#5ea0ef,stroke:#83b9f9,color:#fff style COSMOS fill:#0078d4,stroke:#83b9f9,color:#fff
GPT-4o] SEARCH[Azure AI Search
Hybrid Search] EMB[Embeddings
text-embedding-3] end subgraph Data["Data Layer"] COSMOS[Cosmos DB
Conversations] BLOB[Blob Storage
Documents] end subgraph Compute["Azure Functions"] ORCH[Orchestrator] INDEX[Indexer] CHUNK[Chunker] end WEB --> APIM TEAMS --> APIM API --> APIM APIM --> AUTH AUTH --> ORCH ORCH --> AOAI ORCH --> SEARCH SEARCH --> EMB ORCH --> COSMOS INDEX --> BLOB INDEX --> CHUNK CHUNK --> EMB EMB --> SEARCH style AOAI fill:#0078d4,stroke:#83b9f9,color:#fff style SEARCH fill:#5ea0ef,stroke:#83b9f9,color:#fff style COSMOS fill:#0078d4,stroke:#83b9f9,color:#fff
Architecture technique
- Ingestion: SharePoint + fichiers reseau + OCR PDF.
- Stockage: Blob + Cosmos DB (metadonnees, conversations).
- Recherche: Azure AI Search (hybrid + semantic).
- Orchestration: Functions + Azure OpenAI (RAG + citations).
- Interfaces: Teams, web, API securisee.
"La rapidité d'exécution nous a impressionnés. En 6 semaines, notre chatbot RAG était en production avec une précision de 95% sur les réponses. L'équipe Galaxy AI a parfaitement compris nos besoins métier."
J
James Mitchell
Head of Digital, 40 Leadenhall
Stack technique
Azure OpenAI
Azure AI Search
Cosmos DB
Azure Functions
Azure Bot Service
Délais & Équipe
Durée du projet
6 semaines
Équipe assignée
2 developpeurs IA + 1 architecte Azure