Service d'implémentation
Knowledge Management Solutions Implementation
Déployez la recherche sémantique propulsée par l'IA, la GenAI / RAG et les plateformes de contenu d'ingénierie pour que vos ingénieurs trouvent des réponses en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs heures, à travers des millions de documents techniques. Notre livraison principale s'appuie sur Accuris Goldfire et Goldfire Chat — la plateforme dédiée au domaine de l'ingénierie où le contenu est pré-indexé sémantiquement et chaque réponse est traçable jusqu'à sa source. Nous intégrons également OpenText Documentum dans les workflows d'ingénierie réglementés, et conduisons des évaluations neutres vis-à-vis des éditeurs sur l'ensemble du paysage (Sinequa, Coveo, Glean, Microsoft Copilot / Azure AI Search, Lucidworks, Mindbreeze, IntraFind, AlphaSense) en fonction de votre corpus, de votre modèle de sécurité et de votre TCO.
Auteur publié sur l'IA cognitive pour l'augmentation des connaissances en ingénierie (SAE International)
Expérience pratique dans la conception de produits de recherche sémantique et d'extraction de connaissances pour des organisations d'ingénierie d'entreprise
Combinaison d'une expertise en IA/NLP et d'une connaissance approfondie du domaine d'ingénierie dans 4 secteurs industriels
Conception de taxonomie pratique fondée sur la manière dont les ingénieurs recherchent réellement l'information, et non sur la façon dont les bibliothécaires l'organisent
Calendrier d'Implémentation
Audit des connaissances
2-3 weeksInventaire des sources, atelier de taxonomie, conception de l'architecture de l'information et définition du schéma de métadonnées.
Configuration
4-6 weeksMise en place des connecteurs, configuration du pipeline d'indexation, création des profils de recherche et optimisation de l'algorithme de pertinence.
Intégration
3-4 weeksIntégration DMS, configuration de l'authentification et du SSO, paramétrage du contrôle d'accès et liaison inter-systèmes.
Formation et lancement
2-3 weeksAteliers de formation des utilisateurs, intégration des utilisateurs champions, livraison du guide d'adoption et collecte des retours.
Optimisation
OngoingSuivi des analyses d'utilisation, ajustement de la pertinence basé sur le comportement de recherche, élargissement des sources et amélioration continue.
Notre Approche
Inventaire des sources de connaissances et atelier de taxonomie
Cataloguez toutes les sources de connaissances -- documents, normes, brevets, procédures, retours d'expérience -- et organisez des ateliers pour définir la taxonomie et le schéma de métadonnées.
Architecture de l'information et conception de la stratégie de recherche
Concevoir l'architecture de l'information, définir les profils de recherche par discipline d'ingénierie et établir des règles de classement par pertinence alignées sur les flux de travail d'ingénierie.
Configuration de la recherche sémantique et déploiement des connecteurs
Configurer la plateforme de recherche sémantique, déployer les connecteurs vers toutes les sources de connaissances, et mettre en place les calendriers d'indexation et les politiques de contrôle d'accès.
Personnalisation des profils de recherche et optimisation de la pertinence
Créer des profils de recherche spécifiques à chaque discipline, affiner les algorithmes de pertinence à l'aide d'heuristiques propres à l'ingénierie, et valider les résultats avec des experts métier.
Formation des utilisateurs, lancement et optimisation continue
Animer des ateliers de formation pratique, lancer la plateforme avec des utilisateurs ambassadeurs, et mettre en place des boucles de rétroaction pour l'amélioration continue de la pertinence et de la couverture.
Ce que nous Livrons
Inventaire des sources de connaissances et taxonomie
Architecture de l'information et document de stratégie de recherche
Plateforme de recherche sémantique configurée avec connecteurs personnalisés
Profils de recherche spécifiques par discipline et ajustement de la pertinence
Supports de formation utilisateurs et guide d'adoption
À qui cela S'adresse
Organisations d'ingénierie disposant de grands volumes de documents techniques non structurés
Équipes R&D ayant besoin d'effectuer des recherches sur des brevets, des normes et de la littérature technique interne
Responsables de la gestion des connaissances chargés de capitaliser l'expertise institutionnelle
Ingénieurs en chef préoccupés par la perte de connaissances liée au renouvellement des effectifs
Résultats attendus
Réduction drastique du temps de recherche
Recherche en moins d'une minute sur des millions de documents techniques, contre des recherches manuelles de 30 à 45 minutes typiquement dans les systèmes de classement et les disques partagés.
Profils de recherche spécifiques aux disciplines
Profils de recherche spécifiques à chaque discipline, adaptés à chaque fonction d'ingénierie, garantissant que les ingénieurs en mécanique, électricité, procédés et structure voient chacun les résultats les plus pertinents en premier.
Bases de connaissances interconnectées
Bases de connaissances interconnectées couvrant les documents internes, les normes, les brevets et les publications de recherche — brisant les silos entre les sources d'information.
Réduction des travaux de recherche dupliqués
Réduction mesurable des travaux de recherche dupliqués et de la réinvention de solutions existantes, préservant les connaissances institutionnelles même lorsque des ingénieurs expérimentés partent à la retraite.
Projets Illustratifs
Plateforme de connaissances d'entreprise
Déploiement de la recherche sémantique sur plus de 2 millions de documents techniques pour une société EPC internationale, incluant l'intégration avec les systèmes de gestion documentaire et les bibliothèques de normes
Base de connaissances R&D
Interconnexion des documents de conception internes, des brevets et des normes dans une base de connaissances unifiée et interrogeable, avec des profils de recherche spécifiques à chaque discipline
Recherche intégrée aux normes
Configuration de la recherche sémantique pour faire remonter les normes pertinentes aux côtés des procédures techniques internes, liées aux programmes actifs et aux exigences de conception
Déploiement de Goldfire Chat RAG
Déploiement de Goldfire Chat avec récupération hybride, reclassement et ancrage par citation sur des procédures d'ingénierie, des normes et des retours d'expérience pour un OEM de premier rang — connecté à des contrôles d'accès tenant compte des habilitations.
Plateforme de connaissances GraphRAG
Construction d'une couche GraphRAG sur un corpus de plus de 3 millions de documents pour une NOC du CCG — reliant les actifs, les normes, les fournisseurs et les retours d'expérience via un graphe de connaissances métier, permettant à la récupération agentique de répondre à des questions d'ingénierie à sauts multiples.
Corpus de connaissances Goldfire sur 50 ans de fichiers de puits
Construction d'un corpus de connaissances sémantique propulsé par Goldfire pour une compagnie pétrolière nationale du CCG, couvrant 50 ans de données de fichiers de puits, des archives d'images numérisées OpenText (rapports de forage, journaux de boue et fiches de complétion de puits récupérés par OCR), des normes d'ingénierie internes et le portefeuille de normes internationales (API, ISO, NACE). Les ingénieurs peuvent désormais poser des questions en langage naturel sur l'ensemble de l'historique sous-surface, forage et complétion en quelques secondes — remplaçant des semaines de recherche manuelle dans des classeurs. ROI mesurable sur le temps de cycle de planification des puits, la réutilisation des retours d'expérience et les travaux évités.
Modèles d'Engagement
Découverte et audit des connaissances
Inventaire des sources de connaissances, atelier de taxonomie, et recommandations d'architecture de l'information accompagnées d'une feuille de route de déploiement.
2-3 weeks
Déploiement standard
Déploiement complet de la recherche sémantique sur un site unique ou une unité opérationnelle, incluant la configuration des connecteurs, l'optimisation de la pertinence et la formation des utilisateurs.
3-4 months
Multi-sites entreprise
Déploiement à l'échelle de l'entreprise sur plusieurs sites et unités opérationnelles, avec une taxonomie unifiée, une recherche fédérée et une gouvernance centralisée.
6-12 months
Pilote d'architecture RAG
Pilote limité dans le temps pour mettre en production une architecture RAG de qualité industrielle sur un corpus d'ingénierie ciblé — récupération hybride, embeddings adaptés au domaine, reclassement, ancrage par citation et dispositif d'évaluation mesuré — afin de réduire les risques du déploiement complet en entreprise.
8-12 weeks
Panorama des Fournisseurs
Notre plateforme principale
Accuris Goldfire — la connaissance en ingénierie, pré-indexée
Goldfire est là où réside notre expertise de livraison. C'est la seule plateforme d'entreprise livrée avec un contenu d'ingénierie déjà compris — normes, brevets, littérature technique et votre corpus interne — indexés sémantiquement plutôt que par mots-clés.
Les solutions de recherche d'entreprise généralistes et les assistants modernes de travail numérique traitent votre corpus d'ingénierie comme n'importe quel autre ensemble de textes. Goldfire a été conçu pour les ingénieurs : plus de deux décennies de traitement du langage naturel affiné pour la syntaxe et la terminologie de l'ingénierie dans les secteurs pétrole & gaz, aérospatiale & défense, industrie manufacturière et énergie. Chaque réponse est traçable jusqu'au passage source, de sorte que les décisions de conception restent défendables — ce qui importe lorsque la réponse conditionne un calcul, un dossier de sécurité ou une soumission réglementaire.
Plages de résultats publiées par Accuris (accuristech.com). Les ingénieurs consacrent jusqu'à 42 % de leur temps de travail à rechercher des informations à travers en moyenne 13 sources déconnectées — Goldfire les consolide en une seule interface sémantique.
What it does
Recherche sémantique en ingénierie, non par mots-clés
Goldfire comprend ce qu'un ingénieur demande — exigences, propriétés, composants, concepts techniques — et extrait le passage précis plutôt qu'une liste de documents à trier.
Contenu d'ingénierie pré-indexé
Ingère des documents internes, des conceptions et des rapports aux côtés de contenus d'ingénierie externes de référence (normes, brevets, littérature technique) sans balisage manuel ni construction de règles.
Réponses traçables jusqu'à la source
Chaque réponse est étayée par des sources vérifiées — préservant le raisonnement et les preuves afin que les décisions restent explicables, reproductibles et défendables lors d'un audit.
Portée fédérée, multi-serveurs
Les versions récentes (25.1.1) étendent Goldfire avec une recherche fédérée sur plusieurs serveurs, de sorte qu'une seule requête atteint une base de connaissances mondiale tout en respectant les contrôles d'accès par région.
Posture de déploiement flexible
SaaS, hébergé chez le client ou entièrement sur site — la solution adaptée aux environnements aérospatial et défense à contrôle des exportations, pétrole & gaz souverain, et fabrication réglementée.
Connecteurs natifs vers les systèmes d'ingénierie
Des intégrations de premier ordre avec SharePoint, les systèmes de gestion documentaire et les sources de contenu d'ingénierie permettent de réduire le délai avant la première réponse et les coûts d'intégration par rapport à un développement de recherche générique.
Goldfire Chat — l'assistant GenAI dédié à l'ingénierie
Goldfire Chat superpose l'IA générative au moteur sémantique de Goldfire, permettant aux ingénieurs d'obtenir des réponses conversationnelles et citées, ancrées dans les données propres à l'organisation — et non sur l'internet ouvert, ni dans un Copilot générique.
Génération ancrée, pas un LLM générique
Les réponses sont contraintes aux connaissances organisationnelles indexées via la récupération sémantique de Goldfire — évitant les phénomènes d'hallucination qui rendent les LLM génériques inadaptés aux décisions d'ingénierie.
Entraîné sur des données d'ingénierie
Plus de vingt ans de NLP dédié à l'ingénierie derrière chaque réponse. Comprend la syntaxe et la terminologie spécialisées dans les domaines pétrole & gaz, aérospatial & défense, et fabrication.
Citation systématique par conception
Synthétise des rapports d'essais denses, répond aux requêtes de conformité et retrace chaque affirmation jusqu'à la norme, la procédure ou le document technique d'origine — un prérequis indispensable pour les travaux réglementés.
Déploiement API-first
L'API Goldfire Chat s'intègre aux outils et flux de travail d'ingénierie existants — intégrez-le dans votre PLM, votre portail de normes, votre QMS, ou déployez-le en tant qu'assistant dédié.
Nous évaluons chaque fournisseur du tableau ci-dessous. Lorsque le besoin porte sur du contenu d'ingénierie — normes, justifications de conception, retours d'expérience, soumissions réglementaires — Goldfire s'impose par sa profondeur en ingénierie, son délai avant la première réponse (le contenu étant déjà indexé) et la défendabilité qu'exigent les secteurs réglementés. C'est là que se concentrent notre livraison, notre conseil et notre support.
| Catégorie | Fournisseurs évalués |
|---|---|
| Plateformes sémantiques dédiées au domaine de l'ingénierie | Accuris Goldfire, Goldfire Chat, Sinequa, Coveo, Mindbreeze, IntraFind Primary delivery (Goldfire / Goldfire Chat) |
| Plateformes de contenu et de documents d'ingénierie | OpenText Documentum, OpenText Content Cloud, OpenText Magellan Direct experience (Documentum) |
| Recherche en milieu de travail moderne et assistants GenAI | Glean, Microsoft Copilot, Azure AI Search, Lucidworks Fusion / Springboard Vendor-neutral evaluation |
| Plateformes d'analyse verticales par domaine | AlphaSense (market & external research), Accuris Engineering Workbench Vendor-neutral evaluation |
| Infrastructure RAG et de récupération | Vector stores (pgvector, OpenSearch k-NN, Pinecone, Weaviate), reranker models (Cohere Rerank, BGE), embedding models (OpenAI, Voyage, BGE) Vendor-neutral evaluation |
| Orchestration de LLM et de modèles | Anthropic Claude, OpenAI GPT-class, Azure OpenAI, AWS Bedrock, model routing and policy frameworks Vendor-neutral evaluation |
Modèles d'architecture RAG
- 1
Récupération hybride (BM25 + dense)
Combinez la récupération lexicale (BM25) et la récupération par vecteurs denses avec une fusion de classements, afin que les requêtes d'ingénierie reposant sur des numéros de pièces exacts, des codes de normes et des acronymes remontent aux côtés des passages sémantiquement similaires.
- 2
GraphRAG
Superposez un graphe de connaissances au corpus — actifs, systèmes, normes, fournisseurs, retours d'expérience — afin que la récupération puisse parcourir les relations (p. ex., « quelles normes s'appliquent à cet assemblage sous API 510 ? ») plutôt que de se fier à une simple similarité.
- 3
RAG agentique
Décomposez les questions d'ingénierie multi-étapes en sous-requêtes planifiées (récupération, calcul, comparaison, citation), exécutées par des agents utilisant des outils avec garde-fous — pour les recherches de justifications de conception, les investigations de modes de défaillance et la synthèse de procédures.
- 4
Embeddings adaptés au domaine
Affinez ou adaptez les modèles d'embedding sur des corpus propres au domaine de l'ingénierie (normes, procédures, retours d'expérience) afin que la récupération comprenne le vocabulaire pétrolier, aérospatial et des industries de process que les embeddings génériques atténuent.
- 5
Rerankage par encodeur croisé
Rerankez les k meilleurs candidats avec un rerankeur à encodeur croisé (Cohere Rerank, BGE-reranker) pour faire remonter les passages réellement pertinents dans les trois premiers — là où réside la qualité des réponses.
- 6
Ancrage par citation
Contraignez le générateur à citer les passages sources exacts utilisés dans chaque réponse — y compris les numéros de page, les sections de normes et les identifiants de documents — afin que les ingénieurs puissent vérifier avant d'agir.
- 7
Hybride contexte long + RAG
Utilisez des modèles à contexte long pour la synthèse après que la récupération a réduit l'ensemble des candidats — combinant la précision du RAG avec la capacité de raisonnement des modèles à grand contexte pour les questions complexes portant sur plusieurs documents.
- 8
Contexte à accès contrôlé
Appliquez un filtrage tenant compte de l'identité au moment de la récupération — et pas seulement au niveau de l'interface — afin que les réponses RAG respectent la classification des documents, les indicateurs de contrôle des exportations, les NDA de projet et les niveaux d'habilitation.
Capacités
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