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Changer l'agence qui prend en charge votre système Drupal ou obtenir des devis de plusieurs entreprises nécessite généralement de partager les détails techniques de votre projet. Le problème est que la base de données contient des données client, la configuration stocke les clés API et le code personnalisé révèle la logique commerciale de l'entreprise. Dans cet article, je vais vous montrer un outil open source qui résout ce problème. Druscan recueille toutes les informations techniques nécessaires pour l'analyse, tout en protégeant les données sensibles. Je vous invite à lire le billet de blog ou à regarder un épisode de la série "Nowoczesny Drupal".

La planification d'un nouvel intranet nécessite une approche stratégique et la prise en compte de nombreux facteurs - des besoins des différents départements, en passant par les aspects techniques, jusqu'à une vision à long terme et claire pour le développement. Un site intranet bien planifié augmente la productivité et améliore le flux d'informations. Un projet mal préparé peut finir par être un outil que les employés ignorent. Dans cet article, je discuterai des principales questions de planification d'intranet, à la fois stratégiques et pratiques, qui vous aideront à éviter les pièges et à construire un système qui sert véritablement votre organisation. 
 

Les intranets d'entreprise modernes stockent d'énormes quantités de documents, de procédures, d'instructions et de connaissances organisationnelles. La recherche traditionnelle basée sur des mots-clés échoue souvent lorsque les utilisateurs recherchent des informations en utilisant des termes autres que ceux trouvés dans les documents. Problème : un employé recherche "comment configurer l'accès au système de paiement", mais le document contient la phrase "configuration de l'intégration des paiements". Solution : RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec une base de données vectorielle permet une recherche sémantique.

Les bases de données vectorielles sont devenues un élément clé des applications modernes de l'IA dans Drupal. Grâce à l'intégration avec le module de recherche IA, elles permettent une recherche de contenu sémantique, une réduction des hallucinations dans les chatbots de l'IA, et la mise en œuvre des fonctions avancées de RAG (Retrieval Augmented Generation). Choisir le bon fournisseur de VDB peut avoir un impact significatif sur les performances, le coût et l'évolutivité de votre solution d'IA dans votre projet Drupal.

Avez-vous un intranet, mais vos employés l'utilisent rarement? Le problème réside souvent dans le contenu que vous publiez. Un intranet n'est pas simplement un tableau d'affichage - c'est un centre de communication interne et de construction de la culture d'entreprise. Dans cet article, vous trouverez 12 idées de contenu éprouvées qui stimuleront l'engagement des employés, amélioreront la circulation de l'information et feront de la plateforme un lieu de travail naturel.

Votre chatbot IA fonctionne parfaitement - il récupère des documents pertinents, évalue leur qualité et génère des réponses précises. Cependant, votre facture mensuelle OpenAI affiche 3 000 $, et lorsque vous analysez les journaux, un schéma perturbant émerge : 30 % des requêtes sont de simples questions comme "Qu'est-ce que tu es ?" ou "Bonjour" qui déclenchent votre coûteuse pipeline RAG. Chaque "Salut" coûte 0,05 $ et prend 25 secondes pour effectuer une recherche vectorielle complète, évaluer le document et générer un LLM pour une salutation.

Votre équipe marketing vient de publier une mise à jour importante de la politique. Deux heures plus tard, un utilisateur interroge votre chatbot IA sur la nouvelle politique, et il explique avec assurance l'ancienne version, sans savoir qu'un changement a eu lieu. L'utilisateur, troublé par la divergence avec ce qu'il a lu sur le site, ouvre un ticket de support en demandant pourquoi le chatbot est "cassé". Votre équipe explique que le chatbot a besoin d'une réindexation manuelle, qui se produit quotidiennement. La confiance de l'utilisateur dans votre système IA chute de façon significative.

Vous commencez un nouveau projet RAG et faites face à une décision qui façonnera vos 6 à 12 prochains mois : utiliser un cadre comme LangChain, ou construire directement avec l'API OpenAI ? Internet offre des conseils contradictoires. Les discussions de X qualifient LangChain de "trop" et de "trop d'abstraction". Les articles de blog font l'éloge de ses modèles matures et de son écosystème. Votre équipe est divisée entre "avançons rapidement avec le cadre" et "nous devrions contrôler notre propre code".

Ça commence comme ça : un utilisateur tape "Comment puis-je réinitialiser mon mot de passe ?" et attend... 25 secondes... 30 secondes... avant d'abandonner et d'envoyer un email au support. En coulisse, votre chatbot d'IA a la bonne réponse - mais il est trop lent, trop coûteux, et les utilisateurs s'en vont. La dernière facture d'API ? 5 000 $, principalement pour répondre aux mêmes questions encore et encore.

Votre chatbot IA peut répondre rapidement, mais ses réponses sont-elles correctes? De nombreuses organisations qui mettent en œuvre des chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) découvrent une vérité frustrante: la similarité sémantique n'équivaut pas à la pertinence. Par exemple, un utilisateur peut poser des questions sur "la mise en œuvre de l'architecture de sécurité zero-trust dans des environnements cloud hybrides", et le système renvoie avec assurance des articles sur "la sécurité du cloud", mais ils discutent des règles de base du pare-feu au lieu des principes zero-trust.