Cabinet de conseil : Chatbot interne pour 200+ consultants
Comment un cabinet de conseil a augmenté de 40% la réutilisation des livrables grâce à un chatbot RAG indexant automatiquement les méthodologies et retours d'expérience.
Le contexte
Nom du client anonymisé pour raisons de confidentialité.
Ce cabinet de conseil français (stratégie, organisation, digital) emploie plus de 200 consultants répartis sur 4 bureaux. Leur capital intellectuel repose sur des années d'expérience accumulées dans :
- Livrables projets (présentations, rapports, études)
- Méthodologies internes et frameworks
- Retours d'expérience et post-mortems
- Propositions commerciales et références
Le problème : chaque consultant réinventait la roue. Les nouveaux arrivants mettaient 6+ mois à connaître l'ensemble des ressources disponibles. Les livrables existants n'étaient réutilisés que dans 15% des cas.
La solution
Nous avons déployé un chatbot interne RAG accessible via leur espace collaboratif (Teams/Slack), permettant à chaque consultant de :
Retrouver instantanément les ressources pertinentes
"Montre-moi des exemples de diagnostic organisationnel dans le secteur bancaire"
"Quelle méthodologie utiliser pour un projet de transformation digitale ?"
Bénéficier de l'expérience collective
"Quels sont les pièges classiques sur un projet de migration cloud ?"
"Qui dans l'équipe a déjà travaillé sur des sujets ESG ?"
Accélérer la production de livrables
Le système suggère automatiquement des templates et sections réutilisables basés sur le contexte du projet en cours.
Architecture technique
- Ingestion automatique : Scan quotidien des drives partagés et espaces projet
- Classification : Catégorisation automatique (secteur, type de mission, client)
- Permissions : Respect des droits d'accès existants (confidentiel, restreint, public)
- Intégration : Slash commands dans Teams et Slack
Les résultats
Après 4 mois de déploiement :
| Métrique | Avant | Après | Variation |
|---|---|---|---|
| Réutilisation livrables | 15% | 55% | +40pts |
| Temps onboarding nouveau | 6 mois | 3 mois | -50% |
| Recherches internes/jour | 2.5 | 8 | +220% |
L'augmentation des recherches (+220%) montre l'adoption massive de l'outil. Les consultants cherchent désormais activement dans la base plutôt que de recréer.
Témoignage
"C'est devenu le réflexe numéro un de nos consultants. Avant de démarrer un projet, ils interrogent le chatbot pour voir ce qui existe déjà. On capitalise enfin sur notre expérience collective."
— Directeur Knowledge Management
Stack technique
- Python, FastAPI
- Qdrant (base vectorielle)
- OpenAI GPT-4o
- Microsoft Teams / Slack SDK
- Docker
Projet réalisé en 8 semaines. Contactez-nous pour un projet similaire.
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