Le RAG supprime-t-il les hallucinations ?

Il les réduit fortement, sans les supprimer complètement. Le guide de la Direction générale des Entreprises le rappelle : les hallucinations restent possibles, même si elles sont moins fréquentes qu’avec un modèle seul[2]. C’est pourquoi un RAG sérieux combine plusieurs garde-fous : des réponses limitées aux documents retrouvés, des sources citées systématiquement, la possibilité de répondre « je ne sais pas » et une évaluation régulière sur des questions de référence.

Quels documents peut-on connecter ?

La plupart des contenus de l’entreprise peuvent l’être : Type de contenu: Documents bureautiques · Exemples: PDF, Word, PowerPoint, Excel Type de contenu: Espaces de stockage · Exemples: SharePoint, Google Drive, serveurs de fichiers Type de contenu: Outils de travail · Exemples: Confluence, Notion, intranet, outil de tickets Type de contenu: Données structurées · Exemples: Bases de données, CRM, ERP, logiciel métier Type de contenu: Documents papier · Exemples: Scans et photos, après reconnaissance de texte Les documents mêlant beaucoup de tableaux, de schémas et d’images demandent un travail de préparation plus poussé. Nous les repérons dès le diagnostic.

Faut-il entraîner un modèle d’IA sur nos données ?

Non, dans la plupart des cas. C’est même tout l’intérêt du RAG : le modèle n’apprend rien de vos documents, il les consulte au moment de répondre. Vos contenus peuvent donc être mis à jour, ajoutés ou retirés à tout moment, sans nouvel entraînement.

Combien coûte le développement d’un RAG ?

Chez Kreante, chaque projet est chiffré à prix fixe sur un périmètre défini par écrit, après un diagnostic offert. Le budget dépend principalement de cinq éléments : Ce qui fait varier le budget: Le volume et l’état de vos documents · Pourquoi: Des contenus scannés, en double ou contradictoires demandent davantage de préparation Ce qui fait varier le budget: Le nombre de sources à connecter · Pourquoi: Chaque outil demande son propre connecteur et ses règles de mise à jour Ce qui fait varier le budget: Les droits d’accès · Pourquoi: Des règles fines, par service ou par personne, demandent davantage de travail et de tests Ce qui fait varier le budget: L’hébergement · Pourquoi: Un modèle installé sur vos serveurs coûte plus cher à mettre en place qu’une API Ce qui fait varier le budget: L’interface · Pourquoi: Teams, intranet, logiciel métier ou API pour vos propres applications À cela s’ajoute le coût d’usage, qui dépend du modèle choisi et du nombre de questions posées. Nous l’estimons avec vous avant de commencer.

Combien de temps faut-il pour mettre en place un RAG ?

Un prototype évalué sur un périmètre ciblé est généralement prêt en quelques semaines. La mise en production prend ensuite de 1 à 3 mois, selon le nombre de sources, la complexité des droits d’accès et l’hébergement choisi. Un hébergement sur vos propres serveurs allonge sensiblement ces délais.

Quelle différence entre un RAG et un chatbot ?

Le chatbot est l’interface, la fenêtre dans laquelle on pose sa question. Le RAG est le mécanisme qui va chercher la réponse dans vos documents. Un chatbot peut fonctionner sans RAG, avec des réponses préparées à l’avance, et un RAG peut fonctionner sans chatbot, par exemple pour proposer automatiquement une réponse à un ticket de support. Voir aussi nos pages agence chatbot IA, agent IA service client et gestion des connaissances par IA.

Comment choisir une agence de développement RAG ?

Au-delà des références, posez-lui cinq questions : - Comment évaluez-vous la qualité des réponses, et sur quelles questions ? - Comment les droits d’accès sont-ils appliqués au moment de la recherche ? - Où seront hébergés le modèle, les documents et l’index ? - Que se passe-t-il quand un document change, ou quand un meilleur modèle d’IA apparaît ? - À qui appartiennent le code, les index et le jeu de questions de référence ? Une agence sérieuse doit pouvoir répondre précisément à chacune d’elles dès le premier échange.

Quelles sont les principales agences de développement RAG ?

Plusieurs profils coexistent : des agences spécialisées en IA, des agences de développement qui ont ajouté le RAG à leur offre, et des éditeurs qui proposent une solution prête à paramétrer. Agence: Kreante · Implantation: Paris, Madrid, Miami, Lima · Positionnement: RAG sur mesure développés par des agents IA et validés par des développeurs seniors, évalués sur les questions du client, à prix fixe sur périmètre fixe. 265+ projets livrés dans 35 pays, 4,9/5 sur Clutch Agence: Tensoria · Implantation: Toulouse · Positionnement: Assistants RAG pour PME, ETI et éditeurs de logiciels, avec recherche hybride, évaluation sur questions de référence et options d’hébergement souverain Agence: Premier Octet · Implantation: Paris · Positionnement: Agence de développement proposant des systèmes RAG sur mesure, avec une base PostgreSQL et pgvector Agence: Genee · Implantation: Lyon et Paris · Positionnement: Solution de RAG d’entreprise avec citations des sources, déployable sur cloud européen ou sur vos serveurs Agence: BeTomorrow · Implantation: — · Positionnement: Chatbots RAG sur mesure, avec un outil interne d’évaluation et de suivi des RAG Agence: Codialis · Implantation: — · Positionnement: Agence IA développant des assistants RAG et des agents, avec validation humaine et tests avant mise en service Cette liste n’est pas exhaustive.

Agence de développement RAG, votre IA enfin experte de votre entreprise

Imaginez une IA qui connaît vos procédures, vos contrats et vos fiches produits aussi bien que vos meilleurs experts. C’est exactement ce que permet le RAG. Il donne aux modèles d’IA comme GPT, Claude, Gemini ou Mistral un accès à vos propres documents. L’IA y trouve la bonne information avant chaque réponse, et vous indique sa source. Chez Kreante, nous développons des systèmes RAG sur mesure pour les PME et ETI. Nous préparons vos contenus, respectons les droits d’accès de chacun et testons chaque réponse sur vos vraies questions avant la mise en service. Vos équipes obtiennent en quelques secondes une réponse juste et vérifiable, et l’IA devient un vrai collègue sur lequel elles peuvent compter.

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265+ projets dans 35 pays · 4,9/5 sur Clutch · des équipes à Paris, Madrid, Miami et Lima

110+ entreprises nous font déjà confiance

Le constat

Votre IA répond vite, mais répond-elle juste ?

Ces situations vous parlent ?

Un assistant IA qui cite avec assurance une procédure que personne n’a jamais écrite
Une réponse tirée d’une version de 2021, alors que le document a été mis à jour la semaine dernière
Un outil prêt à l’emploi branché sur votre SharePoint, qui retrouve tout… sauf le bon document
Un premier test réalisé en interne, convaincant sur dix questions, beaucoup moins sur cent
La crainte qu’un stagiaire obtienne, en posant la bonne question, une information réservée à la direction

Ces difficultés viennent rarement du modèle d’IA lui-même. Elles viennent de tout ce qui se passe avant qu’il ne réponde : l’état des documents, la façon dont ils sont découpés, la qualité de la recherche et le contrôle des accès. C’est précisément là que se joue la fiabilité d’un RAG, et là que nous concentrons notre travail.

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Le RAG, comment ça marche ?

RAG signifie Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération. L’approche a été décrite en 2020 par des chercheurs de Facebook AI Research^[1]. Concrètement, quatre étapes s’enchaînent à chaque question.

L’IA ne s’appuie donc plus sur sa mémoire générale, mais sur vos contenus, à jour.

Vos documents sont préparés: Découpés en passages et indexés pour pouvoir être retrouvés par le sens, et pas seulement par les mots exacts.
La recherche retrouve: Les quelques passages les plus utiles pour répondre à la question posée, parmi ceux que l’utilisateur a le droit de consulter.
Le modèle d’IA rédige la réponse: À partir de ces seuls passages.
La réponse cite ses sources: Pour que chacun puisse vérifier en un clic.

Notre savoir-faire

Ce qui distingue un RAG fiable d’un RAG de démonstration

Construire un premier RAG prend aujourd’hui quelques heures. En faire un outil auquel vos équipes se fient au quotidien demande un vrai savoir-faire, à chaque étape.

Des documents préparés avant d’être indexés
Un PDF scanné, un tableau mal converti ou trois versions d’une même procédure suffisent à fausser les réponses. Nous commençons donc par vos documents, avant toute technique.
- Conversion des PDF, documents Word, tableaux et scans, avec reconnaissance de texte si besoin
- Doublons et versions contradictoires repérés, à trancher avec vous
- Découpage par unité de sens, en conservant titres et chapitres
- Date, auteur et thème associés à chaque passage, pour filtrer et citer
Une recherche qui comprend le sens et les mots exacts
La recherche par le sens retrouve « congés » quand on demande « vacances », mais rate parfois une référence produit ou un numéro d’article. La recherche par mots-clés fait l’inverse. Nous combinons les deux, comme le recommande le guide de la Direction générale des Entreprises^[2], puis nous reclassons les résultats pour ne transmettre à l’IA que les passages vraiment utiles.
- Recherche hybride, par le sens et par les mots-clés
- Reclassement des passages par pertinence avant la réponse
- Filtres par date, service ou type de document
Des droits d’accès respectés à chaque question
Un RAG ne doit jamais devenir un raccourci vers des documents confidentiels. Les droits de vos outils actuels sont appliqués au moment même de la recherche : un passage que l’utilisateur n’a pas le droit de lire n’est jamais transmis à l’IA.
- Droits hérités de SharePoint, Google Drive ou de votre logiciel métier
- Historique des questions posées et des documents consultés
Une IA qui sait dire « je ne sais pas »
Lorsqu’aucun document ne répond à la question, mieux vaut le dire que d’inventer. Nos assistants indiquent clairement quand l’information n’existe pas dans vos contenus, et peuvent orienter vers la bonne personne.
- Chaque réponse accompagnée du document et du passage dont elle provient
- Seuils de pertinence en dessous desquels l’assistant ne répond pas

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Évaluation

Un RAG testé sur vos vraies questions, avant d’être confié à vos équipes

Chez Kreante, aucun RAG n’est mis en service sans avoir passé son examen. Avec vos équipes, nous rédigeons une série de questions de référence, accompagnées des réponses et des sources attendues. Le RAG est évalué sur cette base, puis à nouveau à chaque évolution, pour que sa qualité reste au rendez-vous dans la durée.

Situation testée	Ce que nous vérifions
La réponse figure dans vos documents	L’assistant trouve le bon passage, répond juste et cite la bonne source
L’information n’existe pas	L’assistant le dit clairement, sans inventer de réponse
Deux documents se contredisent	L’assistant signale l’écart, ou s’appuie sur la version la plus récente
Le document est confidentiel	L’information reste invisible pour qui n’y a pas accès
La question est approximative	L’assistant comprend l’intention, ou demande une précision

Vous connaissez, chiffres à l’appui, la fiabilité de votre RAG avant même son lancement. Et ce jeu de questions vous appartient : il restera votre référence pour la suite.

Comparatif

Trouvez l’approche qui fera vraiment parler vos documents

Il n’existe pas une seule façon de connecter l’IA à vos documents. Selon vos contenus, vos usages et votre budget, la meilleure solution n’est pas toujours la plus ambitieuse, et nous vous orientons vers celle qui vous fera réellement gagner du temps.

Critère	Outil prêt à l’emploi (Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise…)	RAG sur mesure	Modèle entraîné sur vos données (fine-tuning)
Idéal pour	Des recherches simples dans des documents bureautiques bien organisés	De nombreux documents métier, des droits d’accès précis et une intégration à vos outils	Adopter un style, un format ou un vocabulaire très spécifique
Mise à jour des connaissances	Automatique, dans les limites de l’outil	Automatique, dès qu’un document évolue	Nouvel entraînement nécessaire
Sources citées	Oui, avec une recherche peu personnalisable	Oui, avec une recherche réglée sur vos contenus	Non
Points d’attention	Peu de réglages possibles, qualité difficile à mesurer	Un vrai travail de préparation et de tests, que nous prenons en charge	Coûteux, sans garantie de réponses à jour

Pour la plupart des entreprises, le RAG sur mesure offre le meilleur équilibre : des réponses précises et à jour, sur des documents qui évoluent chaque semaine. Le fine-tuning peut ensuite le compléter, pour donner à l’IA votre ton ou votre vocabulaire maison.

Hébergement et coûts

Un hébergement adapté à vos données, et un coût d’usage maîtrisé dès le départ

Où seront hébergées vos données ? Combien coûtera chaque question posée à l’IA ? Nous répondons à ces deux questions avec vous dès le cadrage, pour que votre RAG soit à la fois sûr et rentable. Selon la sensibilité de vos données, plusieurs options s’offrent à vous :

un modèle accessible par API, chez un fournisseur dont les conditions excluent l’utilisation de vos données pour l’entraînement, avec un hébergement en Europe si nécessaire,
un hébergement chez un acteur français ou européen, avec par exemple les modèles de Mistral AI,
un modèle installé sur vos propres serveurs, pour les données les plus sensibles.

D’après les estimations de la Direction générale des Entreprises, traiter 1 000 questions avec un modèle comme Mistral Small dans le cloud coûte environ 7,80 €. Cela représente près de 106 € par utilisateur et par an, à raison de 300 questions par semaine^[2]. Un hébergement sur vos propres serveurs réduit encore ce coût, mais demande un investissement matériel et plus de temps : environ six mois de mise en place, contre deux dans le cloud, selon le même guide. Nous chiffrons chaque option avec vous, à partir de vos volumes réels.

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Sécurité

Le savoir de votre entreprise, protégé comme il le mérite

Un RAG réunit une grande partie du savoir de votre entreprise. C’est ce qui fait sa valeur, et c’est aussi pourquoi sa sécurité doit être irréprochable. Les risques sont bien identifiés : un document piégé dont le texte caché tente de donner des ordres à l’IA, une base de données exposée sur internet, ou un assistant créé en quelques heures avec l’IA puis mis en ligne sans contrôle des accès. Et les pirates s’appuient désormais eux aussi sur l’IA pour repérer ces failles plus vite.

Chez Kreante, la sécurité est pensée dès la conception, et chaque RAG est relu par nos développeurs seniors avant sa mise en service :

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Droits d’accès vérifiés au moment de chaque recherche, document par document
Protections contre les instructions cachées dans les documents
Données chiffrées et hébergées selon leur sensibilité
Clés d’accès et identifiants tenus à l’écart du code
Information claire des utilisateurs qu’ils échangent avec une IA, comme l’impose le règlement européen depuis le 2 août 2026^[3]

Pourquoi Kreante

Pourquoi confier le développement de votre RAG à Kreante ?

#01

Des développeurs qui travaillent avec l’IA au quotidien

Nos agents IA écrivent le code, nos développeurs seniors conçoivent l’architecture et valident chaque étape. Après avoir commencé avec des plateformes comme Bubble, WeWeb ou Xano, nos équipes travaillent aujourd’hui avec Cursor, Codex et Claude Code, et maîtrisent les briques d’un RAG moderne, de PostgreSQL et Supabase à Python et LangGraph.

#02

Un humain dans la boucle quand l’erreur coûte cher

Pour REMI AI, une application de nutrition destinée à une clinique, chaque interprétation produite par l’IA est vérifiée par l’équipe médicale avant d’arriver au patient. Nous appliquons le même principe à vos usages sensibles : l’IA prépare et une personne valide.

#03

Un prix fixe sur un périmètre fixe

Le périmètre est défini par écrit avant de commencer, et le prix ne bouge pas. Si de nouvelles demandes apparaissent en cours de route, elles sont chiffrées à part, en toute transparence.

#04

Un code et des index qui vous appartiennent

Le code, les index, les documents préparés et le jeu de questions de référence sont à vous.

#05

Un regard honnête sur votre besoin

Si un outil déjà présent dans votre entreprise suffit, ou si vos documents ont d’abord besoin d’un sérieux rangement, nous vous le disons avant de vous proposer un développement.

Offres

Des offres pensées pour tester avant d’investir

Diagnostic RAG

Offert

30 minutes avec un expert

Le cas d’usage le plus utile pour démarrer
Un premier regard sur l’état de vos documents
Les options d’hébergement adaptées à vos données

Réserver mon diagnostic

Prototype RAG évalué

Prix fixe, sur devis

Livré en quelques semaines sur un périmètre ciblé

Préparation d’un premier ensemble de documents
Recherche et réponses sourcées
Évaluation sur vos questions de référence
Décision éclairée avant d’aller plus loin

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RAG en production

Sur devis

Mise en service en 1 à 3 mois selon le périmètre

Connexion à vos outils et respect des droits d’accès
Interface dans Teams, votre intranet ou votre logiciel métier
Hébergement adapté à la sensibilité de vos données
Suivi de la qualité des réponses et maintenance

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Déroulé

De vos documents à une IA fiable, cinq étapes pour réussir votre RAG

Cadrer
Nous choisissons avec vous un premier cas d’usage, les documents concernés et les questions auxquelles l’assistant devra savoir répondre.
Construire
Nous préparons vos documents et construisons la recherche, en respectant dès le départ les droits d’accès existants.
Évaluer
Nous évaluons le prototype sur vos questions de référence. Vous décidez, résultats en main, de la suite.
Déployer
Nous mettons le RAG en service dans vos outils, auprès d’une première équipe, puis nous l’étendons.
Faire progresser
Nous suivons la qualité des réponses, intégrons les nouveaux documents et réévaluons après chaque évolution.

La preuve par les faits

Ils nous ont fait confiance

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Créer une application iOS qui transforme des iPhone et une interface audio en un studio d’enregistrement de podcast complet et professionnel, capable de capturer simultanément un son et une vidéo de…

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Une application mobile qui permet aux créateurs d’enregistrer, de synchroniser, de monter et d’exporter l’audio et la vidéo de leurs podcasts grâce à une interface dédiée et à plusieurs iPhone fonctionnant ensemble comme un seul studio.

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REMI AI : app de suivi nutritionnel pour patients de clinique

Challenger

En sortant de leur bilan en clinique avec une liste de recommandations médicales et de résultats d’analyses, les patients n’avaient souvent aucun moyen clair et concret de transformer ces…

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Lovable, React, Supabase, Python/FastAPI, Neo4j, Brevo

Kreante a développé REMI AI, un système qui lit les résultats des tests génétiques et médicaux d’un patient et les transforme automatiquement en un plan de nutrition et de compléments alimentaires personnalisé, qui évolue progressivement sur plusieurs mois. L’équipe de la clinique vérifie chaque interprétation générée par l’IA avant qu’elle n’arrive au patient.

Design Development

Maria Schools : plateforme web sur mesure pour écoles

Challenger

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Dans le paysage en constante évolution du développement web, choisir la bonne approche pour le développement de logiciels sur mesure est crucial.

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Decathlon : app de recherche de pièces pour réparation

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Dans un commerce de détail tourné vers la durabilité, la réparation et l'entretien des produits jouent un rôle central dans les initiatives d'économie circulaire. Les entreprises adoptent de plus en plus de solutions innovantes pour réduire les déchets et prolonger le cycle de vie de leurs produits.

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Garde-Robe : app de mode sociale et partage de dressing

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Lorsque Garde-Robe a présenté sa vision novatrice visant à rendre la mode plus sociale et collaborative, Kreante, une agence leader en matière de LowCode, a relevé le défi avec enthousiasme.

Native Application

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Lorsque INSPO a contacté notre agence LowCode avec sa vision de créer la plateforme de référence pour le leadership d'opinion, nous savions que ce projet repousserait les limites du possible en…

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Dans le paysage en constante évolution du développement LowCode, la création d'applications sophistiquées ne nécessite plus des mois de codage traditionnel.

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Weweb, Xano, Webflow

Transformez votre organisation grâce à la plateforme d'hyperautomatisation sécurisée de ROC. Orchestrez les workflows, la gouvernance et la gestion des accès à partir d'un organigramme dynamique.

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Class2Class : plateforme EdTech qui relie les classes

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Class2Class voulait que n’importe quel enseignant dans le monde puisse trouver une classe partenaire et mener un vrai projet avec elle, mais la collaboration internationale entre écoles reposait sur…

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Class2Class est une communauté d’apprentissage mondiale, basée au Danemark, où les enseignants relient leurs classes pour mener des projets concrets autour des Objectifs de développement durable de l’ONU. Kreante a reconstruit la plateforme web avec Bubble et Xano — profils enseignants, mise en relation des classes, création de projets et espaces de collaboration — et a réalisé le rebranding et la landing page. La communauté compte aujourd’hui plus de 25 000 enseignants dans plus de 190 pays.

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SmartCab : réservation de taxi par WhatsApp, sans app

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En Suisse comme partout dans le monde, les chauffeurs de taxi indépendants subissent la même réalité : des plateformes de transport à la demande qui fixent les tarifs, imposent leurs règles, et…

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Flutterflow, Firebase, Supabase

Ce qu'on a construit SmartCab repose sur un parti pris radical : pour le client final, rien ne change. Pas de nouvelle app à télécharger, pas de compte à créer, pas d'interface à apprendre. Il envoie un message WhatsApp à son chauffeur, comme il l'a toujours fait. Derrière ce message, une machine complète se met en route : un moteur IA traite la demande, calcule le trajet, confirme la réservation et déclenche la facturation, automatiquement. Tout ce que font les app en somme. Sans app client. Il envoie un message WhatsApp. Le reste se passe sans lui. Pour les chauffeurs, c'est la liberté retrouvée : tarifs personnalisables, relation client qui leur appartient, aucun algorithme à satisfaire pour rester visible. Pour les opérateurs de flotte, un module de dispatch permet d'assigner les courses et de suivre les chauffeurs en temps réel. Trois niveaux d'abonnement : Lite, Pro, Premium, pour s'adapter à chaque profil. Ce que SmartCab démontre, c'est que la vraie sophistication ne s'affiche pas. Elle se ressent, dans la fluidité d'une réservation qui ne demande aucun effort, dans une relation de confiance que personne ne vient monétiser. Disponible sur iOS et Android.

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FAQ

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Parler de mon projet

RAG est l’abréviation de Retrieval-Augmented Generation, que l’on traduit par « génération augmentée par récupération ». L’idée est simple : avant de rédiger sa réponse, l’IA récupère les informations utiles dans une base de documents choisie, au lieu de s’appuyer uniquement sur ce qu’elle a appris lors de son entraînement.

La plupart des contenus de l’entreprise peuvent l’être :

Type de contenu	Exemples
Documents bureautiques	PDF, Word, PowerPoint, Excel
Espaces de stockage	SharePoint, Google Drive, serveurs de fichiers
Outils de travail	Confluence, Notion, intranet, outil de tickets
Données structurées	Bases de données, CRM, ERP, logiciel métier
Documents papier	Scans et photos, après reconnaissance de texte

Les documents mêlant beaucoup de tableaux, de schémas et d’images demandent un travail de préparation plus poussé. Nous les repérons dès le diagnostic.

Chez Kreante, chaque projet est chiffré à prix fixe sur un périmètre défini par écrit, après un diagnostic offert. Le budget dépend principalement de cinq éléments :

Ce qui fait varier le budget	Pourquoi
Le volume et l’état de vos documents	Des contenus scannés, en double ou contradictoires demandent davantage de préparation
Le nombre de sources à connecter	Chaque outil demande son propre connecteur et ses règles de mise à jour
Les droits d’accès	Des règles fines, par service ou par personne, demandent davantage de travail et de tests
L’hébergement	Un modèle installé sur vos serveurs coûte plus cher à mettre en place qu’une API
L’interface	Teams, intranet, logiciel métier ou API pour vos propres applications

À cela s’ajoute le coût d’usage, qui dépend du modèle choisi et du nombre de questions posées. Nous l’estimons avec vous avant de commencer.

Plusieurs profils coexistent : des agences spécialisées en IA, des agences de développement qui ont ajouté le RAG à leur offre, et des éditeurs qui proposent une solution prête à paramétrer.

Agence	Implantation	Positionnement
Kreante	Paris, Madrid, Miami, Lima	RAG sur mesure développés par des agents IA et validés par des développeurs seniors, évalués sur les questions du client, à prix fixe sur périmètre fixe. 265+ projets livrés dans 35 pays, 4,9/5 sur Clutch
Tensoria	Toulouse	Assistants RAG pour PME, ETI et éditeurs de logiciels, avec recherche hybride, évaluation sur questions de référence et options d’hébergement souverain
Premier Octet	Paris	Agence de développement proposant des systèmes RAG sur mesure, avec une base PostgreSQL et pgvector
Genee	Lyon et Paris	Solution de RAG d’entreprise avec citations des sources, déployable sur cloud européen ou sur vos serveurs
BeTomorrow	—	Chatbots RAG sur mesure, avec un outil interne d’évaluation et de suivi des RAG
Codialis	—	Agence IA développant des assistants RAG et des agents, avec validation humaine et tests avant mise en service

Cette liste n’est pas exhaustive.

Sources

Rédigé par Jorge del Carpio, CEO et co-fondateur de Kreante. Depuis sa création en 2020, l’agence a livré 265+ projets dans 35 pays.

Publié le 26 octobre 2026Mis à jour le 26 octobre 2026

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Pourquoi confier le développement de votre RAG à Kreante ?

Des développeurs qui travaillent avec l’IA au quotidien

Un humain dans la boucle quand l’erreur coûte cher

Un prix fixe sur un périmètre fixe

Un code et des index qui vous appartiennent

Un regard honnête sur votre besoin

Des offres pensées pour tester avant d’investir

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Déployer

Faire progresser

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Combien de temps faut-il pour mettre en place un RAG ?

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Quelles sont les principales agences de développement RAG ?

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