Fondé en 1853, Lesaffre s'est imposé comme le leader mondial de la fermentation. Mais rester en tête sur un marché de plus en plus compétitif ne repose que sur deux piliers essentiels : une R&D dotée de moyens d’innover et une capacité à capitaliser sur un savoir-faire accumulé depuis des décennies.

Jusqu’à récemment, accéder aux connaissances accumulées par des générations de chercheurs relevait du défi : un système obsolète (peut-être plus vieux que vous qui lisez ce message?), inadapté aux besoins modernes de recherche et d’innovation.

Face à ce constat, notre mission était claire : exploiter les avancées du Natural Language Processing pour offrir aux chercheurs un accès intuitif et performant aux 60 000 documents scientifiques de l’entreprise, rédigés en plusieurs langues et truffés de jargon scientifique et spécifique.

Dans cette session, nous vous dévoilerons comment nous avons conçu et déployé une pipeline avancée de Retrieval Augmented Generation (RAG), alliant embedding multilingue, query derivatives, hybrid search, reranking et prompting, afin d’améliorer la précision et la pertinence des résultats. Nous partagerons également les défis rencontrés, les retours des utilisateurs et les solutions mises en place pour optimiser l’expérience de recherche.

Vous découvrirez ainsi comment transformer un corpus documentaire complexe en un véritable levier d’innovation et, qui sait, repartirez avec de nouvelles idées pour appliquer ces technologies à vos bases de connaissance.

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