Techint

Où ils en étaient

Techint est l’un des plus grands groupes industriels d’Amérique latine : gazoducs à 4 900 mètres, terminales GNL en Europe, opérations dans plus de 13 pays. Leur équipe Communications gère un intranet avec plus de 20 000 articles en plusieurs langues, qui constitue des décennies de mémoire institutionnelle. Leur équipe de rédaction consultait cette information pour créer du contenu, vérifier la cohérence journalistique et maintenir la cohérence de marque.

C’était 2023 et les modèles de langage venaient d’arriver sur le marché. Presque personne ne savait comment les mettre en production dans une vraie entreprise, et encore moins dans une multinationale avec 100 ans d’histoire à protéger. À Techint, ils savaient déjà que l’IA pouvait changer la façon dont l’équipe travaille avec cette archive, mais ils savaient dès le départ que cela signifiait le faire correctement.

Ce que nous avons trouvé

La demande était “un chatbot qui répond aux questions sur les nouvelles internes,” mais le défi était encore plus important à ce moment-là : recherche d’information sur une archive massive et multilingue, pertinence temporelle (où le contenu récent pèse plus que l’historique), exigences éditoriales spécifiques, et la nécessité de citer les sources avec des liens exacts. Et tout cela devait être déployé sous les normes de sécurité et de conformité les plus strictes.

Ce que nous avons construit

Un assistant conversationnel avec architecture RAG sur plus de 20 000 articles corporate. Base de données vectorielle pour la recherche sémantique, LLM pour la génération, frontend intégré via iframe dans l’intranet. Tout construit dans les contraintes de sécurité de Techint.

Conçu pour le flux de travail éditorial : réponses avec liens vers la source originale, conscience temporelle pour distinguer le contenu récent de l’historique, options de longueur de réponse. Système de feedback (pouce haut/bas) pour l’amélioration continue. Le pilote a commencé avec le contenu public de tenaris.com et s’est étendu à l’archive interne complète. deployr a pris en charge bout en bout : architecture de l’information, embeddings, déploiement, intégration avec l’intranet.

Ce qu’ils peuvent faire maintenant

Les communicants à travers le monde peuvent maintenant interroger des décennies d’histoire institutionnelle en langage naturel. Ce qui signifiait fouiller manuellement dans une archive de 20 000 articles a maintenant des réponses en quelques secondes, avec la source citée.

Pourquoi c’est important

Premier projet d’IA générative en production chez Techint, avec tout l’examen que cela implique dans une multinationale. Construit en 2023, nous avons mis en pratique une technologie de pointe pour accélérer la création de valeur dans l’une des plus grandes entreprises au monde. Comment faire une recherche qui fonctionne vraiment, comment opérer dans les contraintes d’une multinationale, qu’une LLM cite bien et n’hallucine pas dans un contexte éditorial : tout cela est ce que nous avons pu fournir pour améliorer l’efficacité d’un processus créatif et opérationnel.