À 120 000 employés, l'intranet RH cesse de passer à l'échelle.
Un groupe d'aviation mondial avec un effectif à six chiffres se noyait sous les questions de policy, nous avons construit l'assistant qui a donné à chaque employé un concierge RH personnel.
5 mai 2026
Un effectif de plus de 100 000 personnes, couvrant plus de soixante nationalités et des dizaines de paliers de grade. Des entitlements RH et travel policy qui varient selon le rôle, l'ancienneté et le grade, et qui changent assez souvent pour que l'intranet soit dépassé en quelques semaines après chaque mise à jour. Le résultat était prévisible : des recherches intranet qui renvoyaient la mauvaise policy, des fils d'email attendant qu'un agent RH les lise, des call centers traitant des questions dont la bibliothèque de policies avait déjà la réponse. La question à l'origine du projet : un assistant unique pouvait-il fournir des réponses personnalisées et conformes aux policies, en quelques secondes, en plusieurs langues, à l'échelle du groupe entier ?
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Tout ancrer à la source policy.
Nous avons construit l'assistant comme un système RAG sur la bibliothèque officielle de policies RH et travel, avec un chunking metadata-aware qui préservait la structure que les auteurs avaient écrite dans les documents. Aucune connaissance générale paraphrasée, chaque réponse renvoie à une clause de policy citable.
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Personnaliser au niveau employé.
L'assistant lit le profil du demandeur, grade, rôle, ancienneté, localisation, et adapte les entitlements en conséquence. Un pilote senior et un jeune ingénieur posant la même question obtiennent des réponses différentes et toutes deux correctes. Le choix éditorial : nous avons construit les guardrails avant la capability. L'assistant refuse explicitement les questions hors-scope plutôt que d'halluciner une réponse.
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Industrialiser sur la plateforme data du groupe.
Plutôt qu'un déploiement bespoke, nous avons livré l'assistant sur la propre plateforme enterprise data science du groupe, le deuxième cas d'usage GenAI à l'échelle du groupe à y atterrir. Ce choix faisait que gouvernance, monitoring et lifecycle management arrivaient gratuitement.
Les contacts au centre de service RH ont chuté significativement. Les employés ont obtenu des conseils instantanés, cohérents et alignés sur les policies, à toute heure, dans leur langue préférée, en moins de trois secondes. La fonction RH a récupéré une capacité absorbée par des requêtes répétitives et l'a redéployée vers du travail RH stratégique. Le déclic : une fondation pour un rollout GenAI plus large au sein du groupe, avec un pattern de production prouvé en interne.
“En entreprise, la contrainte sur la GenAI n'est pas le modèle, c'est la gouvernance. Les équipes qui construisent d'abord le refusal behavior, la profile-awareness et l'intégration plateforme sont celles dont les pilotes passent en production.
Assis sur une bibliothèque de policies trop dense pour le self-service et une fonction RH trop précieuse pour la consacrer à des recherches ? Nous aidons les équipes enterprise à transformer leurs bases de connaissances en assistants AI gouvernés, à l'échelle plateforme.
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