Profil · Data & IA

Context & Knowledge Engineer

Des agents IA qui s'appuient sur la bonne information, au bon moment, et citent leurs sources.

Le rôle

Ce que fait un Context & Knowledge Engineer

Le Context & Knowledge Engineer conçoit ce que voit un agent IA avant de répondre. Il structure la connaissance de l'entreprise, choisit les méthodes de recherche, expose les sources aux agents et organise leur mémoire. Il garantit que les réponses reposent sur des contenus exacts, à jour et traçables.

Structurer la connaissance

Graphes de connaissances et modèles de documents.

Concevoir la recherche

Recherche hybride vectorielle et lexicale, réordonnancement.

Exposer aux agents

Serveurs MCP et outils d'accès aux sources.

Industrialiser l'ingestion

Extraction structurée, versionnage et mise à jour des sources.

Gérer la mémoire

Mémoire des agents et contexte des conversations.

Garantir la traçabilité

Citations systématiques et contrôle de fraîcheur.

Technologies maîtrisées

PythonModel Context ProtocolNeo4jElasticsearchpgvectorLlamaIndexUnstructuredClaude
Situations

Quand faire appel à ce profil

Vos assistants IA répondent à côté ou s'appuient sur des documents périmés.

Votre documentation est volumineuse, dispersée et peu structurée.

Vous voulez donner à vos agents un accès contrôlé à vos systèmes.

Référence
Défense & Aérospatial · Context & Knowledge Engineer

Maintenance défense : des agents qui citent leurs sources

Le contexte

Un industriel de la défense veut équiper ses équipes de soutien opérationnel d'assistants agentiques, pour accompagner la maintenance des systèmes livrés aux forces armées. Ils doivent exploiter une documentation technique volumineuse, des bulletins de service et des historiques d'incidents, dans un environnement protégé. Chaque réponse doit citer une source exacte et à jour.

Notre approche

Nos deux Context & Knowledge Engineers conçoivent l'architecture de contexte : graphe de connaissances, recherche hybride vectorielle et lexicale, serveurs MCP et mémoire des agents. Ils industrialisent un pipeline d'ingestion outillé par l'IA, avec extraction structurée des documents et versionnage des sources. Un contrôle automatique écarte les contenus périmés.

Le résultat

Les agents citent systématiquement des sources à jour, vérifiables par les équipes. La confiance des utilisateurs dans les réponses permet un déploiement à grande échelle.

Technologies

PythonClaudeModel Context ProtocolNeo4jElasticsearchpgvectorLlamaIndexUnstructuredAzure
Engagements

Nos engagements

Seniors uniquement

Des consultants expérimentés, opérationnels dès le premier jour.

Réponse sous 72 heures

Chaque demande reçoit une réponse qualifiée sous 72 heures.

Sélection par des experts

Chaque profil passe un entretien technique mené par nos ingénieurs.

Sécurité et conformité

Engagement attesté par nos médailles EcoVadis et CyberVadis.

Questions fréquentes

Vos questions sur ce profil

Quelle différence avec un RAG classique ?

Un RAG se limite souvent à une recherche vectorielle. Nous combinons graphe de connaissances, recherche hybride, mémoire et contrôle des sources, pour des réponses plus justes.

Qu'est-ce qu'un serveur MCP ?

Un connecteur standard qui expose vos données et outils aux agents IA, avec des accès contrôlés.

Travaillez-vous sur des documents techniques complexes ?

Oui : schémas, tableaux, documents scannés et formats métier font partie de nos cas courants.

Contact

Un projet data ou IA à lancer ?

Parlez-nous de votre besoin. Nous revenons vers vous sous 72 heures avec le bon profil ou la bonne équipe.