OpenKM Intelligent Search : appliquer le RAG aux systèmes de gestion documentaire

OpenKM Intelligent Search : appliquer le RAG aux systèmes de gestion documentaire

Écrit par Ana Canteli le 18 novembre 2025

Lorsque le rythme du changement dans l’espace numérique ne cesse d’accélérer, la quantité d’informations que les organisations doivent gérer croît sans arrêt. Chaque année, de nouveaux contrats, politiques internes, courriels, rapports et documents techniques sont produits.

Les systèmes traditionnels de gestion documentaire sont efficaces pour stocker et organiser des fichiers, mais ils restent souvent limités lorsqu’il s’agit de retrouver l’information précise, au bon moment, avec la rapidité que les utilisateurs attendent aujourd’hui.

Le résultat est bien connu dans de nombreuses entreprises : des utilisateurs qui naviguent dans trop de dossiers, essaient différentes combinaisons de mots-clés, copient et collent des liens de documents, et ouvrent plusieurs fichiers en même temps… simplement pour répondre à une seule question.

Pour combler ce fossé, chez OpenKM nous avons ajouté une couche d’intelligence basée sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou Génération augmentée par récupération) et nous l’avons packagée comme une solution prête pour votre entreprise : OpenKM Intelligent Search.

Propulsé par l’IA générative, OpenKM Intelligent Search analyse activement les référentiels internes d’information — dans différents formats et provenant de différentes sources — et affiche dynamiquement le contenu le plus pertinent pour chaque requête, sous forme de réponse en langage naturel.
Au lieu de forcer l’utilisateur à « chercher le bon document », la plateforme lui fournit directement la réponse, avec une traçabilité complète jusqu’aux sources.

Cela est particulièrement puissant dans des environnements :

• à forte intensité documentaire,
• fortement réglementés,
• où la précision et la conformité réglementaire sont critiques.

Dans ce contexte, des critères tels que la conformité, la criticité et l’efficacité opérationnelle font toute la différence.

Qu’est-ce que le RAG et comment est-il mis en œuvre dans OpenKM Intelligent Search ?

RAG : un cadre d’IA au service du métier

Le RAG est une approche d’intelligence artificielle qui combine deux capacités :

• Récupération d’information : il récupère du contenu utile à partir d’une base de connaissances, dans ce cas les documents stockés dans OpenKM (politiques, contrats, manuels, courriels, etc.).

Modèle génératif (LLM, Large Language Model) : il utilise un grand modèle de langage pour transformer ces informations en une réponse rédigée en langage naturel, adaptée au contexte de la requête.

Alors qu’un modèle génératif « pur » ne peut s’appuyer que sur ce qu’il a appris pendant son entraînement, le RAG ancre les réponses dans les documents réels de l’organisation. Autrement dit : il ne répond pas « de mémoire », il répond en citant votre propre connaissance d’entreprise.

Expliqué sans technicisme

Lorsqu’un utilisateur pose une question dans OpenKM Intelligent Search, il se passe quelque chose comme ceci :

• Le système interprète le sens de la requête : il ne se concentre pas uniquement sur les mots exacts, mais sur ce que l’utilisateur veut réellement savoir (par exemple : « politique de congés pour les employés à temps partiel »).
• Il compare cette intention avec le contenu des documents : OpenKM a déjà analysé ces documents et les a transformés en représentations numériques capturant leur sens (ce que l’on appelle techniquement des embeddings). En pratique, cela lui permet de chercher par idées, et pas seulement par mots exacts.
• Il récupère les fragments les plus pertinents : il ne ramène pas seulement « le document », mais précisément les sections qui répondent le mieux à la question.
• Il génère une réponse en langage naturel : un modèle de langage (LLM) rédige une réponse claire et concise en s’appuyant sur ces fragments, et inclut des références ou des liens pour accéder au document original dans OpenKM.

Pourquoi est-ce particulièrement pertinent pour la gestion documentaire ?

Cette approche offre trois avantages clés dans une plateforme de gestion documentaire comme OpenKM :

• Plus de précision et moins « d’hallucinations » : les réponses sont basées sur des documents concrets. Le modèle ne « fabrique » pas de contenu, mais s’appuie sur les connaissances stockées dans l’organisation.
• Information toujours à jour : OpenKM Intelligent Search travaille sur les documents vivants du référentiel, et prend donc toujours en compte les dernières versions.
• Recherche en langage naturel : les utilisateurs peuvent poser leurs questions comme ils le feraient à un collègue – « Quelle est notre politique de voyage pour les fournisseurs ? » – sans avoir à construire des requêtes avancées ni connaître la structure des dossiers.

Comment le RAG transforme la plateforme OpenKM : architecture d’OpenKM Intelligent Search

Appliquer le RAG sur OpenKM transforme la plateforme de gestion documentaire en un centre de connaissance intelligent.

De manière simplifiée, on peut comprendre l’architecture d’OpenKM Intelligent Search en quatre couches :

1. Ingestion et indexation des documents

Les documents d’OpenKM (PDF, Word, courriels, etc.) sont analysés et convertis en représentations numériques qui capturent leur sens.

Ces informations sont stockées dans un index optimisé pour la recherche sémantique.

2. Couche de récupération (Retrieval layer)

L’utilisateur formule une question.

Le système effectue une recherche sémantique sur l’ensemble du référentiel OpenKM, sans dépendre des noms de fichiers ni de la structure des dossiers, pour trouver les fragments les plus pertinents.

3. Couche de génération (Generation layer)

Un LLM utilise ces fragments comme « faits de base » et construit une réponse cohérente : résumés, étapes, listes, comparaisons, etc.

4. Traçabilité et gouvernance

Chaque réponse inclut des références ou des liens vers les documents pertinents dans OpenKM, élément clé pour les audits et la conformité légale ou réglementaire.

De plus, OpenKM Intelligent Search respecte en permanence les permissions d’accès (RBAC) : le système ne renvoie que les informations auxquelles l’utilisateur a déjà accès selon ses rôles.

Les organisations peuvent également :

• Spécialiser OpenKM Intelligent Search par domaine : juridique, santé, finance, etc.
• Déployer la solution on-premise ou sur des infrastructures privées, en gardant les données sensibles sous leur propre contrôle.

Cas d’usage d’OpenKM Intelligent Search

1. Gestion des politiques et procédures

Problème courant : le service RH maintient des dizaines de documents – télétravail, congés maladie, frais de déplacement, protection des données, etc. Les employés posent des questions telles que :

« Quelle est notre politique de télétravail pour les employés à temps partiel ? »

• Sans OpenKM Intelligent Search : l’employé cherche par mots-clés, ouvre plusieurs PDF et parcourt les pages jusqu’à trouver le bon paragraphe… en espérant qu’il s’agisse bien de la dernière version.
• Avec OpenKM Intelligent Search : l’employé pose sa question dans une interface de type chat au sein d’OpenKM. Le système :
  • localise les versions à jour des politiques RH,
  • extrait les sections pertinentes,
  • et génère une réponse claire avec des liens vers les passages précis de chaque document.

Résultat : moins de temps perdu à chercher, moins d’erreurs dues à l’utilisation de documents obsolètes et des messages cohérents dans toute l’organisation.

2. Gestion du cycle de vie des contrats

Scénario : le service juridique utilise OpenKM pour gérer tous les contrats, mais la révision de clauses spécifiques (résiliation, limites de responsabilité, renouvellements, etc.) est lente.

• Avec OpenKM Intelligent Search, un juriste peut demander :« Montre-moi les clauses de résiliation de nos 10 principaux contrats fournisseurs. »Le système :
  • localise les sections contractuelles pertinentes dans OpenKM,
  • génère une comparaison des délais de préavis, pénalités et conditions de renouvellement,
  • ajoute des liens directs vers chaque contrat pour revoir le contexte complet.

Bénéfice métier : la due diligence, la renégociation et l’évaluation des risques sont accélérées, tout en s’appuyant sur le texte contractuel réel.

3. Conformité et préparation des audits

Dans les organisations réglementées, les équipes de conformité et d’audit doivent vérifier en continu si leurs documents internes sont alignés sur des normes telles que le RGPD, l’ISO ou d’autres réglementations sectorielles.

• Avec OpenKM Intelligent Search intégré, un responsable conformité peut demander : « Quels documents encadrent nos politiques de conservation des données et sont alignés avec les dernières spécifications du RGPD ? »Le système :
  • localise les politiques, procédures et notes légales stockées dans OpenKM,
  • génère un résumé,
  • identifie les documents anciens ou contradictoires.

Lors d’un audit, il peut répondre à des requêtes comme : « Donne-moi tous les enregistrements liés à notre audit de protection des données du deuxième trimestre 2025. » et renvoyer l’ensemble des politiques, registres et contrats pertinents, prêts pour révision.

Résultat : moins de temps passé à préparer la documentation, moins de risque d’omettre des preuves et davantage de confiance de la part de l’auditeur.

4. Partage de la connaissance, collaboration et résumés intelligents

OpenKM Intelligent Search transforme la plateforme en assistant de connaissance interne :

• Les équipes projet peuvent demander :« Donne-moi les points clés du dernier rapport trimestriel de ventes. »
• Les nouvelles recrues peuvent demander :« Comment crée-t-on un nouveau client dans notre CRM ? »

Au lieu de devoir lire des documents longs, les utilisateurs reçoivent :

• un résumé des documents pertinents,
• et la possibilité d’ouvrir les originaux pour plus de détails.

Bénéfices métier d’OpenKM Intelligent Search

Pour les entreprises qui utilisent déjà OpenKM (ou envisagent de l’adopter), ajouter cette couche d’intelligence apporte des bénéfices très clairs :

• Amélioration de la productivité : moins de temps passé à chercher l’information, plus de temps pour analyser et décider.
• Meilleure prise de décision : les réponses sont basées sur des documents réels et à jour, ce qui réduit le risque de décisions fondées sur des informations incomplètes ou obsolètes.
• Conformité renforcée : chaque réponse peut être tracée jusqu’aux documents originaux, ce qui facilite les audits et les contrôles internes.
• Courbe d’apprentissage réduite : les utilisateurs n’ont pas besoin de connaître la structure du référentiel ni de maîtriser des syntaxes de recherche complexes : il leur suffit de formuler leurs questions en langage naturel.

L’avenir du RAG dans OpenKM : évolution d’Intelligent Search

Quelques tendances qui continueront de renforcer OpenKM Intelligent Search :

• RAG multimodal : recherche et inférence au-delà du texte – images, PDF scannés, schémas ou même transcriptions vidéo. Particulièrement utile pour la documentation technique dans des secteurs comme la construction ou la santé.
• Agents RAG (agentic RAG) : des « agents » d’IA qui ne se contentent pas de répondre à des questions, mais peuvent exécuter des flux de travail en plusieurs étapes : classifier des documents, suggérer des étiquettes, générer des brouillons de propositions basées sur le contenu d’OpenKM, etc.
• Déploiements privés et en edge : exécuter toute l’intelligence de recherche au sein de l’infrastructure de l’organisation, en gardant les documents sensibles sous contrôle (finance, secteur public, santé).
• Modèles RAG adaptatifs : des systèmes qui s’améliorent avec l’usage, apprennent de ce que les utilisateurs consultent, corrigent ou ignorent, et ajustent la pertinence des résultats à la réalité du métier.

Conclusion : du gestionnaire documentaire à l’actif stratégique

Dans sa version la plus avancée, le Retrieval-Augmented Generation s’intègre naturellement aux systèmes de gestion documentaire.
Intégré dans OpenKM sous la forme d’OpenKM Intelligent Search, cet approche :

• combine de puissantes techniques de récupération avec l’IA générative,
• offre un accès au savoir organisationnel de manière précise, contextuelle et explicable,
• et transforme un référentiel documentaire en véritable actif stratégique.

OpenKM cesse d’être seulement « un endroit où sont stockés les fichiers » pour devenir une plateforme qui :

• comprend des questions en langage naturel,
• trouve le contenu le plus pertinent,
• produit des réponses claires et sourcées,
• et permet de vérifier chaque détail dans les documents originaux.

Si vous souhaitez explorer comment OpenKM Intelligent Search peut aider votre organisation à tirer davantage de valeur de ses informations, nous serons ravis d’échanger avec vous et de vous présenter des exemples pratiques adaptés à votre secteur.