Lancez votre premier assistant IA d'entreprise en semaines, pas en mois

IgnitionRAG donne aux équipes innovation tout le nécessaire pour transformer vos documents en assistant de production : ingestion, recherche, agents, évaluation et observabilité, prêts à l'emploi. Arrêtez de reconstruire la même stack RAG à chaque projet.

TrustMRR verified revenue badge

Compatible avec votre fournisseur LLM, sans marge sur les tokens

Connectez vos propres clés OpenAI, Anthropic, Mistral ou Azure OpenAI. Vous payez les providers directement.

Le problème

Vos équipes reconstruisent sans cesse la même infrastructure

Les équipes innovation subissent la pression de livrer l'IA vite. Pourtant la plupart des projets passent des mois à reconstruire la même tuyauterie avant qu'un seul utilisateur métier ne voie de la valeur.

Reconstruit à chaque projet
  • Ingestion documentaire
  • Recherche et récupération
  • Interfaces de chat
  • Orchestration d'agents
  • Évaluation
  • Monitoring
  • Contrôle d'accès

Des mois d'ingénierie avant que le premier utilisateur métier ne voie de la valeur. Les budgets fondent, les décideurs attendent, et les POC s'enlisent avant d'atteindre la production.

Le coût de l'inaction

Chaque mois passé sur la tuyauterie est un mois sans adoption

Reconstruire la stack vous-même, ou partir d'une plateforme déjà en production.

Sans IgnitionRAG

  • Des mois passés à construire l'infrastructure
  • Le même effort d'ingénierie, répété à chaque projet
  • La validation métier repoussée de plusieurs trimestres
  • Des résultats lents et incertains

Avec IgnitionRAG

  • Un assistant opérationnel en quelques semaines
  • Une infrastructure montée une fois, réutilisée partout
  • Le retour des décideurs dès le premier sprint
  • Un chemin clair et rapide vers la production

IgnitionRAG est le chemin le plus court entre la connaissance de l'entreprise et un assistant IA prêt pour la production.

Preuve

Du POC à la mission signée.

Une ESN a construit son POC sur IgnitionRAG et l'a présenté à son client pour décrocher une nouvelle mission. Assez rapide, et assez crédible, pour emporter la décision.

Entreprise de services du numérique (ESN) · France

Pourquoi les équipes innovation choisissent IgnitionRAG

Consacrez votre temps aux cas d'usage et à l'adoption, pas à une infrastructure que vous n'auriez qu'à reconstruire.

Accélérez la livraison

Lancez vos assistants IA en semaines plutôt qu'en mois. L'infrastructure est déjà construite, testée et prête pour la production.

Concentrez-vous sur les cas d'usage

Mettez votre équipe sur les problèmes métier et l'adoption, pas sur le réassemblage de l'ingestion, de la recherche et des agents pour la dixième fois.

Prêt pour la production

Conçu pour de vrais déploiements d'entreprise : évaluation, observabilité, gouvernance et contrôle d'accès dès le premier jour.

Pensé pour les développeurs

Une API REST, des SDK TypeScript et Python, et un serveur MCP natif. Vos ingénieurs intègrent en quelques minutes. Aucune boîte noire.

Pensé pour le métier

Un dashboard que vos équipes métier pilotent elles-mêmes : imports, feedback, coûts et ROI. Sans développeur dans la boucle.

Un pipeline RAG complet

Une plateforme RAG complète pour passer du POC à la production

Ingestion multimodale, recherche hybride, reranking, agents avec tools — sans assembler cinq frameworks.

Texte, PDF, images, tableaux

Importez PDFs, DOCX, PPTX, Excel, Parquet, JSON et images. OCR, extraction de figures, chunking contextuel — on s'occupe de tout.

Workflow builder

Décrivez le workflow, l'agent le construit

Dites en français ce que vous voulez à l'agent du builder, ou pilotez-le depuis Claude et Cursor via MCP. 35+ nœuds s'assemblent et se connectent. Le drag-and-drop reste là pour ajuster.

routing-agents.workflow
En production
Question
Déclencheur manuel
Routage
par collection
Code du travail
Agent · gpt-5.4
Sécurité sociale
Agent · gpt-5.4
Réponse finale
Widget / Slack
Langage naturel ou drag-and-drop
Construisez en langage naturel (agent intégré ou via MCP)
35+ nœuds : RAG, agents, conditions, boucles, sorties
Branchez n'importe quel LLM, outil ou serveur MCP
Déploiement 1-clic en widget, API ou canal
Pour toute l'organisation

Une plateforme, toutes les parties prenantes alignées

La direction voit le ROI. Les équipes métier pilotent l'assistant. L'ingénierie intègre. Tous travaillent sur la même donnée, sans frottement.

Usage & coûts
30j
Requêtes
12 487
+18%
Coût LLM
€84
Clés client
Satisfaction
94%
+2.1

Pour l'innovation et la direction

Dashboards de ROI, audit logs, gouvernance RBAC et traçabilité complète. Des métriques de production à présenter à vos décideurs, pas des promesses.

Pour les équipes métier

Import drag-and-drop, feedback utilisateur, déploiement widget, monitoring coûts et qualité. Pas une ligne de code à écrire.

Collections
Import
support-kb
412 documents
Ready
product-specs
87 documents
Ready
onboarding
34 documents
Indexing

Pour l'ingénierie

API REST avec OpenAPI, SDK TypeScript et Python, serveur MCP natif. Vos outils agent sont branchés en 5 minutes, sans boîte noire.

agent.ts
// 1. Install
$ bun add @ignitionai/sdk

import { IgnitionAI } from "@ignitionai/sdk";

const ai = new IgnitionAI({ apiKey });

const stream = await ai.chat.stream({
  collectionId: "docs",
  message: "How do I deploy?",
});

for await ({ delta } of stream) {
  process.stdout.write(delta);
}
35+ nœuds de workflow : RAG, agents, logique, transformations
Gouvernance IA native : AI Act, RGPD, audit des accès, effacement
Connecteurs Microsoft 365, SharePoint, Azure, Slack, Teams
Deep-agent : recherche async multi-étapes avec synthèse
Évaluation intégrée : Precision, Recall, MRR et LLM-judge
Serveur MCP (32 outils) + SDK TypeScript et Python
Intégrations

Vos données entrent, vos réponses sortent

Ingérez vos données là où elles vivent, répondez là où vos équipes travaillent. Connecteurs natifs, sans assemblage.

Sources de données

Microsoft 365SharePointOneDriveOutlookTeamsAzure BlobAmazon S3Web / Crawler

Canaux de diffusion

SlackMicrosoft TeamsWhatsAppDiscordTelegramWidget webAPI / SDK
Tarifs

Une licence pour vos clients, des plans pour évaluer

Le canal principal reste le Cloud, le support et les déploiements dédiés. Les plans Free, Pro et Scale existent pour évaluer la plateforme en self-service avant de déployer.

Licence cabinet

Déployez IgnitionRAG pour vos clients avec une licence cabinet

Déploiement dédié, onboarding accompagné, multi-tenant cabinet → clients, support prioritaire et conditions commerciales adaptées à votre portefeuille.

Gratuit

0
Commencer gratuitement
  • 1 Collection
  • 50 Documents
  • 1 Workflow
  • 100 Exécutions/mois
Le plus populaire

Pro

99/mois HT
  • 15 Collections
  • 2 000 Documents
  • 20 Workflows
  • 5 000 Exécutions/mois
  • 5 Serveurs MCP
  • Tous les déclencheurs
  • Accès API + SDK
  • 1 Utilisateur (solo)

Scale

399/mois HT
  • 50 Collections
  • 10 000 Documents
  • 100 Workflows
  • 50 000 Exécutions/mois
  • 50 Serveurs MCP
  • Tous les déclencheurs
  • Accès API + SDK
  • 15 Membres
  • Support prioritaire

Licence Entreprise

Licence cabinet

Self-hosted ou hébergé par nous

  • Onboarding accompagné
  • Multi-tenant nested (cabinet → vos clients)
  • Déploiement dédié
  • Tout illimité
  • Vos propres clés LLM
  • SLA garanti
  • Support dédié
  • Domaine personnalisé
  • SSO / SAML
Hébergé en France
Conforme RGPD
Vos clés LLM
SSO / SAML disponible
SLA sur licence dédiée
FAQ

Des questions ? Des réponses.

Tout ce que vous devez savoir.

1

Qu'est-ce qu'IgnitionRAG ?

IgnitionRAG est la couche d'infrastructure IA qui transforme la connaissance de votre entreprise en assistants IA prêts pour la production. Elle réunit toute la stack RAG (ingestion, recherche, agents, évaluation, observabilité, contrôle d'accès) en une seule plateforme, pour que votre équipe livre en semaines.

2

En combien de temps lance-t-on un premier assistant ?

La plupart des équipes passent de leurs documents à un assistant en production en quelques semaines, et une première preuve de valeur peut tourner en quelques jours. Vous passez votre temps sur le cas d'usage et l'adoption, pas sur l'infrastructure.

3

Faut-il reconstruire soi-même l'ingestion, la recherche et les agents ?

Non. Ingestion multimodale, recherche hybride avec reranking, agents avec outils, évaluation et observabilité forment une seule plateforme. Vous n'assemblez pas cinq frameworks à coller ensemble.

4

Est-ce prêt pour la production en entreprise ?

Oui. Évaluation (Precision, Recall, MRR et LLM-judge), observabilité complète sur les traces, la latence, les tokens et les coûts, plus gouvernance et contrôle d'accès par rôles font partie de la plateforme, pas des modules à construire plus tard.

5

Comment nos ingénieurs l'intègrent-ils ?

Via une API REST avec OpenAPI, des SDK officiels TypeScript et Python, et un serveur MCP natif (32 outils) pour Claude, Cursor et votre IDE. Tout ce que fait la plateforme est accessible par code, jamais enfermé derrière notre interface.

6

Les équipes métier peuvent-elles l'utiliser sans développeur ?

Oui. Les équipes métier gèrent imports, feedback utilisateur, coûts et ROI depuis un dashboard, et les réponses sont diffusées via un widget intégrable ou vos canaux existants. Aucun développeur dans la boucle au quotidien.

7

Quels LLM peut-on utiliser, et comment fonctionne la tarification ?

IgnitionRAG est agnostique et BYOK (vos propres clés) : OpenAI, Anthropic, Mistral, Azure OpenAI, ou tout endpoint compatible OpenAI. Vous branchez vos clés et payez les fournisseurs en direct, sans aucune commission sur vos tokens.

8

Où sont hébergées nos données, est-ce conforme, et peut-on self-héberger ?

L'hébergement est en France/UE avec conformité RGPD, journaux d'audit et droit à l'effacement intégrés. En BYOK, vos données ne transitent pas par nos comptes, et vous pouvez self-héberger via Docker ou opter pour un déploiement dédié avec SSO/SAML, SLA et accompagnement (Enterprise).

Voyez votre premier assistant IA d'entreprise prendre vie

Réservez une démo de 30 minutes. On cartographie vos documents, votre cas d'usage et le chemin le plus court entre la connaissance de l'entreprise et un assistant en production.