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- DEVELOPLANCEAI Engineer | Agentic RAGDIGITAL AND ITApril 2025 - Today (1 year and 3 months)Agentic RAG -Automatisation intelligente de réponses aux appels d'offresLa réponse aux appels d'offres (RFP) est un processus critique mais chronophage, souvent freiné par l'éparpillement de la connaissance. J'ai conçu un système d'automatisation de bout en bout qui transforme des documents PDF complexes en propositions structurées et validées, réduisant l'effort manuel de 60%.Défis relevésExtraction complexe : Parsing intelligent de documents PDF (jusqu'à 30 pages) avec structures hétérogènes (tableaux, listes, questions implicites).Fiabilité des réponses : Éviter les hallucinations des LLM en forçant une recherche triple (Base de connaissances interne, Historique des réponses passées, Recherche Web en temps réel).Maintenabilité des données : Mise en place d'un cycle de vie des données (RFP Age) pour garantir que l'IA n'utilise que les informations les plus récentes et validées.Expertise technique déployéeArchitecture Agentique (LangGraph & LangChain) : Implémentation d'un agent ReAct (Reasoning + Acting) capable d'auto-critique. Si l'information est manquante, l'agent ne "devine" pas ; il sollicite une validation humaine (HITL).Vector Database (Qdrant) : Gestion de collections hybrides (1500+ vecteurs) avec recherche sémantique par similarité cosinus sur des vecteurs 1536D.Stratégie d'Embedding Avancée : Utilisation de modèles SLM (Qwen 2.5) pour générer des "Enhanced Texts" (résumés et mots-clés) avant indexation, augmentant drastiquement la précision du retrieval.Résultats & Valeur AjoutéeGain de productivité : Réduction drastique du temps de rédaction initial.Consistance de marque : Alignement automatique avec les réponses précédemment validées par les experts métier.Traçabilité totale : Chaque réponse est sourcée (provenance de la doc technique ou historique).
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