Archipelia
Retail | ERP
Un engagement IA clé en main complet — construit, livré et transféré avec passation de code intégrale.
Archipelia avait besoin d'une couche IA pour son ERP retail — un chatbot pour le support utilisateur, une recherche intelligente dans leur documentation et une obfuscation de données pour protéger les informations sensibles des clients. Ils avaient aussi besoin que le système soit entièrement transférable à leur équipe interne.
Rakam a construit le système complet en utilisant le framework Rakam Systems, avec spaCy NER pour l'obfuscation de données, pgvector pour la recherche sémantique et le support multi-modèles. L'engagement s'est terminé par une passation de code complète — infrastructure, documentation et pipelines de déploiement inclus.
« Le système IA d'Archipelia a été construit, livré et transféré — un engagement clé en main complet, du code à l'infrastructure. »
Archipelia
Partenariat client
Complète
Passation de code
spaCy
Obfuscation NER
4
Modèles supportés
Agent BI
Potentiel identifié
Business
Impact Business
Archipelia a reçu un système IA pleinement opérationnel avec propriété complète du code. Le modèle de livraison clé en main signifie que leur équipe interne peut maintenir, étendre et déployer le système de manière indépendante — aucun verrouillage fournisseur, aucune dépendance continue.
La couche d'obfuscation de données utilisant spaCy NER garantit que les données sensibles des clients sont automatiquement masquées avant d'atteindre le LLM, répondant aux préoccupations de confidentialité des données qui sont critiques pour les systèmes ERP retail gérant des PII et des informations financières.
Produit
Ce que nous avons construit
Chatbot IA & recherche
Assistant IA conversationnel avec recherche sémantique dans la documentation et la base de connaissances d'Archipelia. Les utilisateurs posent des questions en langage naturel et obtiennent des réponses contextuelles et sourcées sur les fonctionnalités, workflows et configurations de l'ERP.
Obfuscation de données (spaCy NER)
Détection et masquage automatiques des informations personnellement identifiables en utilisant la reconnaissance d'entités nommées de spaCy. Les noms de clients, adresses, données financières et autres champs sensibles sont obfusqués avant tout traitement par le LLM.
Support multi-modèles
Architecture supportant 4 modèles LLM différents, permettant à Archipelia de basculer entre les fournisseurs en fonction du coût, de la performance ou de la disponibilité. Pérennise le système contre la dépréciation de modèles ou les changements de tarification.
Technique
Architecture Technique
Construit sur le framework Rakam Systems, le système utilise pgvector pour la recherche sémantique et spaCy NER pour l'obfuscation de données en temps réel. Le support multi-modèles sur 4 fournisseurs LLM assure flexibilité et optimisation des coûts.
L'ensemble du système a été livré via GitHub Container Registry avec des pipelines CI/CD complets, l'infrastructure-as-code et la documentation — prêt pour l'équipe d'Archipelia à opérer de manière indépendante sur Kubernetes OVH.
# Stack
Rakam Systems (framework agent)
pgvector (recherche sémantique)
spaCy NER (obfuscation de données)
MLflow (observabilité)
GitHub Container Registry
Kubernetes OVH (orchestration)
# Livraison
4 modèles LLM supportés
Passation de code complète
CI/CD + IaC inclus
Potentiel agent BI identifié
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