| Titre : |
Conception d’un assistant intelligent pour la valorisation de l’information interne : BNP Paribas El Djazaïr |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
M.Idir Meradji, Auteur ; Zina Zennadi, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Omar Outmaniou, Directeur de thèse ; Nihad Senhadji, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2025 |
| Importance : |
1 fichier PDF (2.9 Mo) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p. 90 - 97 .- Annexe p. 98 - 125 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle
Assistant intelligent
Système multi-agents
Retrieval-Augmented generation (RAG)
Systèmes d'information internes |
| Index. décimale : |
PI00925 |
| Résumé : |
Ce mémoire présente le développement d’un assistant intelligent interne pour BNP Paribas El Djazaïr, visant à faciliter l’accès à l’information métier et aux procédures internes. L’architecture retenue repose sur un système multi-agents spécialisé, où chaque agent exécute une tâche précise (reformulation, recherche, synthèse, conformité, etc.), permettant une gestion modulaire, flexible et explicable des requêtes utilisateurs. Le cœur technologique s’appuie sur la méthode Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinant la recherche vectorielle rapide et la génération automatique de réponses. Notre système vise à optimiser la performance opérationnelle, la traçabilité et la qualité des réponses, tout en garantissant la conformité aux règles internes. Le prototype développé inclut une interface ergonomique et un pipeline intelligent, démontrant la pertinence du modèle multi-agents pour les assistants métier complexes. |
Conception d’un assistant intelligent pour la valorisation de l’information interne : BNP Paribas El Djazaïr [document électronique] / M.Idir Meradji, Auteur ; Zina Zennadi, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Omar Outmaniou, Directeur de thèse ; Nihad Senhadji, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (2.9 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p. 90 - 97 .- Annexe p. 98 - 125 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle
Assistant intelligent
Système multi-agents
Retrieval-Augmented generation (RAG)
Systèmes d'information internes |
| Index. décimale : |
PI00925 |
| Résumé : |
Ce mémoire présente le développement d’un assistant intelligent interne pour BNP Paribas El Djazaïr, visant à faciliter l’accès à l’information métier et aux procédures internes. L’architecture retenue repose sur un système multi-agents spécialisé, où chaque agent exécute une tâche précise (reformulation, recherche, synthèse, conformité, etc.), permettant une gestion modulaire, flexible et explicable des requêtes utilisateurs. Le cœur technologique s’appuie sur la méthode Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinant la recherche vectorielle rapide et la génération automatique de réponses. Notre système vise à optimiser la performance opérationnelle, la traçabilité et la qualité des réponses, tout en garantissant la conformité aux règles internes. Le prototype développé inclut une interface ergonomique et un pipeline intelligent, démontrant la pertinence du modèle multi-agents pour les assistants métier complexes. |
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