Itsharkz
Septembre 2025

Swizy – RAG AI

Du chaos des PDF à un assistant IA instantané : Gestion automatisée des avantages salariés.

En savoir plus

Introduction au projet

Swizy est une entreprise française spécialisée dans la gestion des avantages salariés (perks) pour les entreprises. Offrir un catalogue d’avantages riche et varié présentait un défi opérationnel de taille.

Chaque partenaire fournissait ses propres documents PDF sous des formats très divers, contenant des règles d’éligibilité complexes (âge, ancienneté, type de contrat, dates limites).
Face à ces données non structurées mêlant texte, tableaux et schémas, les outils de recherche traditionnels s’avéraient inefficaces. Obtenir une information précise demandait aux collaborateurs entre plusieurs heures et plusieurs jours de recherche.

Swizy a choisi ITSharkz pour concevoir une solution d’intelligence artificielle innovante, capable de traiter ces documents complexes et d’offrir une interface utilisateur fluide et intuitive.

Stack Technologique

Infrastructure cloud
Amazon Web Services
Langage principal
Python
AI Framework
LangChain (RAG pipeline orchestration)
Database
PostgreSQL

Périmètre du Projet & Fonctionnalités

ITSharkz a conçu et livré une solution IA complète et clé en main :
  • Moteur RAG Structuré : Ingestion automatique et intelligente de l’ensemble des documents PDF des fournisseurs.
  • Lecture Avancée des Tableaux : Conservation de la structure des données (tarifs, critères) pour éviter toute erreur d’interprétation.
  • Interface Web Intuitive : Application frontend élégante dédiée à l’interaction avec le chatbot IA.
  • Architecture Évolutive : Conception modulaire permettant une intégration directe sur les portails des clients de Swizy.
  • Isolation Multi-Tenant des Données: Gestion sécurisée de multiples clients B2B sur une plateforme unique en interrogeant des bases de documents strictement étanches.
Défi Métier :
  • Documents Hétérogènes et Complexes : L’absence de format standardisé rendait l’extraction de données très difficile.
  • Temps de Recherche Élevé : Les utilisateurs perdaient un temps précieux à lire de longs règlements.
  • Peur des Coûts Récurrents d’API : Le client envisageait initialement d’héberger des modèles IA sur ses propres serveurs.
  • Isolation des Données B2B (Multitenancy): Les systèmes RAG classiques s’appuient sur une base de données unique. Swizy gère de nombreuses entreprises clientes ayant chacune des documents d’avantages confidentiels.
Accompagnement Stratégique ITSharkz :
  • Architecture RAG et Analyse Visuelle : Nous avons développé un pipeline RAG alimentant une base de connaissances vectorielle. En intégrant un traitement visuel des tableaux et schémas, nous avons garanti un taux de précision supérieur à 95%.
  • Assistant IA Conversationnel : Déploiement d’une application web avec une interface de chat moderne. L’assistant répond aux questions des utilisateurs en quelques secondes.
  • Conseil et Orientation Technologique : Nous avons joué notre rôle de partenaire conseil en démontrant que l’hébergement local engendrerait des coûts d’infrastructure très élevés et une maintenance complexe. Nous les avons orientés vers une architecture Cloud optimale.
  • Architecture RAG Multi-Tenant: Nous avons conçu un moteur RAG avec routage dynamique vers des espaces de données isolés (namespaces/bases dédiées) pour chaque client B2B. Un seul moteur gère plusieurs bases en garantissant une étanchéité totale des données.

Périmètre du Projet & Fonctionnalités

Moteur RAG Contextuel
Recherche en langage naturel interrogeant l’ensemble des PDF fournisseurs sans risque d’hallucination.
Analyse Visuelle des Tableaux & Schémas
Extraction haute précision capable de lire les tableaux complexes, grilles tarifaires et diagrammes sans perte de structure.
Interface Chat Web Dédiée
Application web moderne et réactive, spécifiquement conçue pour une interaction fluide avec l’assistant IA.
Vérification Automatique d'Éligibilité
Contrôle intelligent des conditions d’attribution des avantages (âge, ancienneté, type de contrat, délais).
Infrastructure Cloud AWS Évolutive
Architecture performante garantissant un temps de réponse de quelques secondes.

Référence

Ce que disent nos partenaires

Avec ITSharkz, on a trouvé un partenaire de confiance, donc on va continuer avec eux et on espère pour longtemps encore.


Nicolas Baudelot CEO et Cofondateur, Medicalib
Équipes Dédiées

Ils se sont vraiment investis pour comprendre ce que nous faisons, comment nous le faisons, et ont été proactifs. C’est quelque chose que je n’ai jamais vu ailleurs.


Carole Juge-Llewellyn CEO et Fondatrice, JOONE
Équipes Dédiées

C’était le bon compromis pour moi : des personnes très compétentes, des tarifs compétitifs et une localisation proche.


Georges Fornay CEO, Qobuz
Équipes Dédiées

ITSharkz c'est pas juste en position de chasseur de tête qui donne un profil et après tu te débrouilles avec. Ils sont vraiment dans un accompagnement du début jusqu'à la fin.


Rémi Prévost CTO, Happydemics
Équipes Dédiées

ITSharkz nous livre un produit vraiment quasi finalisé. On ne perd pas de temps ensuite à le réajuster. Ce n'est pas un outil conçu par des ingénieurs, c'est l'utilisateur final qui le conçoit.


Matthieu Derancourt Conseiller Médical, Pauchet Santé
Projet T&M

Collaborer avec l'équipe ITSharkz a vraiment été un point fort de ce projet. Leur écoute, leur expertise et leur professionnalisme constant ont rendu chaque échange productif.


Sébastien Richard Directeur Général, GastrOptim
Projet T&M

Dès le début, la collaboration avec ITSharkz a pris la forme d'un vrai partenariat technologique. Leur accompagnement sur l'architecture Cloud a fait toute la différence, et l'assistant RAG AI qu'ils ont développé est vraiment solide et parfaitement intégré à notre modèle multi-tenant


Ahmed EL HAOUARI CTO, Swizy
Automatisation par l'IA

Résultats & Valeur Ajoutée

  • Gain de Temps Spectaculaire : Réponses fournies en quelques secondes au lieu de plusieurs heures ou jours.
  • Haute Précision (95%+) : Traitement parfait des schémas et tableaux sans décalage de contexte.
  • Partenariat Stratégique Gagnant : Notre accompagnement a permis à Swizy d’éviter une erreur d’architecture coûteuse, en optant pour une solution Cloud performante, pérenne et facile à maintenir.

Conclusion

Le projet Swizy illustre parfaitement le savoir-faire d’ITSharkz en tant que partenaire d’intégration et de conseil en IA. Au-delà du développement applicatif, nous avons apporté une valeur stratégique déterminante en réorientant le client vers une architecture Cloud optimale, lui évitant ainsi la lourdeur et les coûts d’une infrastructure locale.

En combinant une architecture RAG performante et l’analyse visuelle de documents complexes, nous avons transformé une base de connaissances éparpillée en un assistant conversationnel rapide et fiable. Cette réalisation démontre notre capacité à concevoir des solutions IA sur mesure, alignées sur les exigences métiers réelles de nos clients.

Découvrez les avis vidéo de nos clients

Nicolas Baudelot et Nicolas Massaviol – CEO et CTO de Medicalib
“Avec ITSharkz, on a trouvé un partenaire de confiance, donc on va continuer avec eux et on espère pour longtemps encore.”
Tâches:
  • Intégration avec les systèmes gouvernementaux (PSD et ANS)
  • Mise en œuvre d'une logique conforme à 100 réglementations
  • Création d’une bibliothèque UI
  • Renforcer les équipes Backend et Frontend
Résultats:
  • Intégration d’OpenID Connect
  • Développement d’un moteur de tarification
  • Création d’un design system
  • Équipe France / Pologne unie
Georges Fornay et Franck Véga – CEO et CTO chez Qobuz
C’était le bon compromis pour moi : des personnes très compétentes, des tarifs compétitifs et une localisation proche.
Tâches:
  • Backend optimisé, application desktop modernisée, intégration de fonctionnalités multiplateformes (Qobuz Connect).
  • Renforcer les équipes Backend, Frontend, QA
Résultats:
  • Amélioration de la compatibilité avec les appareils et des performances de l’application, augmentation de la rétention des utilisateurs, réduction des coûts et pérennisation des systèmes.
  • Équipe France / Pologne unie
Carole Juge-Llewellyn – CEO et fondatrice de Joone
Ils se sont vraiment investis pour comprendre ce que nous faisons, comment nous le faisons, et ont été proactifs. C’est quelque chose que je n’ai jamais vu ailleurs.
Tâches:
  • Développement d’un nouveau parcours d’abonnement, mise en place d’un système de gestion côté client, et migration de milliers d’abonnements.
Résultats:
  • Lancement du checkout Newcharge, création d’un tableau de bord client pour la gestion des abonnements, et migration réussie des abonnements.
Rémi Prévost – CTO chez Happydemics
“ITSharkz c'est pas juste en position de chasseur de tête qui donne un profil et après tu te débrouilles avec. Ils sont vraiment dans un accompagnement du début jusqu'à la fin.”
Tâches:
  • Constitution d'une squad dédiée d'experts Ruby on Rails seniors pour combler le manque de talents critiques d'une scale-up française.
  • Sélection d'ingénieurs à forte culture produit, assurant un alignement durable avec les standards techniques internes.
Résultats:
  • Intégration réussie de 4 développeurs seniors à la roadmap, supprimant la rotation "mercenaire" grâce à une culture de l'ownership.
  • Accélération des livraisons et conformité totale avec le dispositif CIR, garantissant un avantage stratégique et un ROI élevé.
Matthieu Derancourt – Conseiller Médical du Groupe Pauchet Santé
"ITSharkz nous livre un produit vraiment quasi finalisé. On ne perd pas de temps ensuite à le réajuster. Ce n'est pas un outil conçu par des ingénieurs, c'est l'utilisateur final qui le conçoit."
Tâches:
  • Industrialiser les processus hospitaliers complexes ayant atteint les limites des outils bureautiques classiques.
  • Faire le pont entre la stratégie médicale et l'exécution technique pour garantir que les outils correspondent parfaitement à la réalité du terrain.
Résultats:
  • Déploiement réussi de 3 plateformes critiques avec un taux d'opérationnalité de 90 % dès la première phase de recette.
  • Optimisation du cycle de développement via une approche "Design-First", garantissant une forte adoption par les utilisateurs finaux.