TotalEnergies explore de nouvelles voies pour optimiser la recherche d’informations en intégrant une IA de type RAG (Retrieval Augmented Generation). Contrairement à une IA générative classique, qui crée du contenu à partir de données existantes, le RAG combine des capacités de génération de texte avec la récupération d’informations pertinentes à partir de sources spécifiques. Cette technologie permet de fournir des réponses synthétiques tout en s’appuyant sur des documents réels, offrant ainsi à la fois des résultats précis et une traçabilité des sources. Elle promet de transformer la manière dont les équipes de l’entreprise accèdent aux connaissances internes.
TotalEnergies prévoit de déployer le nouvel assistant, baptisé Jafar, d’ici la fin de l’année. Conçu spécifiquement pour TotalEnergies, Jafar s’appuie sur l’IA RAG pour offrir une disponibilité accrue du retour d’expérience (REX) et améliorer l’efficacité des équipes sur le terrain.
Des gains de temps pour les utilisateurs
L’intégration de l’IA générative RAG dans les systèmes de recherche de TotalEnergies apporte un gain de temps considérable, tout en maintenant un haut niveau de confiance. Aude Giraudel , responsable des moteurs de recherche intelligents chez TotalEnergies, explique que les utilisateurs peuvent toujours revenir aux sources d’information pour valider les données fournies par l’IA. Les équipes techniques utilisent l’outil Jafar, qui associe l’IA générative à la base de données Sinequa, pour retrouver rapidement des documents pertinents, même lorsque ceux-ci sont très peu structurés.
TotalEnergies fait face à un défi particulier : la grande diversité des formats de données techniques, incluant des textes, tableaux, images et schémas. L’IA RAG permet de naviguer plus efficacement parmi ces contenus complexes, répondant ainsi aux besoins spécifiques des métiers techniques.
Une recherche orientée métier et facilitée par l’IA
L’IA RAG permet d’aller plus loin : les opérateurs peuvent désormais interroger le patrimoine documentaire avec des questions spécifiques, et Jafar synthétise les résultats en fournissant des informations structurées telles que les dates, les lieux et les conséquences des incidents. Cela facilite la prise de décision rapide sur le terrain, en offrant une vue d’ensemble claire et complète. L’opérateur peut filtrer l’information en fonction des équipements et accéder directement aux documents les plus pertinents.
Prévenir les incidents grâce à une information accessible
La recherche d’information est un enjeu majeur pour TotalEnergies, notamment pour prévenir les incidents industriels. Aude Giraudel mentionne un projet de portail de recherche destiné aux personnels des raffineries, où l’accès rapide aux informations sur les incidents passés est crucial. En 2021, un incident est survenu à la raffinerie d’Anvers, et les équipes ont constaté qu’un événement similaire avait été documenté quatre ans plus tôt. Cependant, elles n’ont pas pu exploiter cette information à temps à cause de l’absence de moteur de recherche.
En permettant un accès rapide aux retours d’expérience, un RAG vise à éviter la répétition des incidents et à réduire les risques industriels. En combinant l’IA générative au moteur de recherche, les opérateurs peuvent interroger la base documentaire en langage naturel et obtenir des réponses synthétiques précises. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de renforcer la sécurité sur les sites.
Des défis d’adoption et de gestion du changement
Pour TotalEnergies, l’enjeu à venir sera l’adoption de ces nouveaux outils par les équipes métiers. Aude Giraudel souligne que les équipes doivent écouter les utilisateurs pour assurer une intégration réussie de l’IA dans les processus quotidiens. L’objectif est de permettre à l’IA de soutenir le plus grand nombre de collaborateurs possible, en simplifiant l’accès aux informations critiques tout en garantissant la fiabilité des données.
Le RAG : une solution adaptable à toutes les entreprises
L’IA RAG, grâce à l’outil Jafar, promet de transformer la recherche d’information chez TotalEnergies, en facilitant l’accès à un patrimoine documentaire riche et en réduisant les risques liés à la méconnaissance des incidents passés. Cependant, il est important de noter que cette technologie n’est pas réservée aux grands groupes tel que TotalEnergies. Des solutions comme ARKYCE, développées par Efimove, permettent également aux petites et moyennes entreprises de bénéficier des avantages du RAG.
ARKYCE offre une solution de RAG IA accessible, conçue pour s’adapter aux besoins de différentes structures, qu’il s’agisse de PME ou d’organisations plus petites. En permettant une recherche d’information simplifiée et rapide, même pour des équipes de taille réduite, ARKYCE démontre que l’IA RAG peut être un atout pour améliorer l’efficacité et la productivité, indépendamment de la taille de l’entreprise. Cela ouvre la voie à une démocratisation de l’IA générative, rendant ses bénéfices accessibles à un plus grand nombre d’acteurs économiques.
Une avancée technologique qui s’inscrit dans une volonté de rendre les processus industriels plus sûrs et plus efficaces.
