Structurez votre savoir métier en contexte précis, local et tracé.
Fini les LLM qui inventent, oublient ou divulguent.
Le modèle n'est pas le problème. Ce qu'on lui donne pour répondre, si.
Plusieurs versions d'un même document. L'IA ne sait pas laquelle croire.
Le modèle improvise là où le contexte est absent ou contradictoire.
La confiance s'érode dès que les réponses ne sont plus explicables.
Dataloma s'installe entre vos sources et votre IA comme une couche de pilotage du contexte : tri, dédoublonnage, datation et hiérarchisation. En local, à chaque requête.
Détecte les doublons, compare les versions et expose la source la plus récente et la plus fiable.
Des moteurs hybrides (BM25 + vectoriel + graphe) injectent le contexte le plus précis possible.
Chaque réponse est traçable, sourcée et auditable.
Trois composantes intégrées pour structurer, activer et piloter le contexte de votre IA - du moteur technique à la visualisation, en passant par la montée en compétences des équipes.
3 serveurs MCP spécialisés combinant recherche hybride multi-moteurs. Le cœur technique qui structure et active votre contexte. 100 % local-first, RGPD natif.
Visualisez, organisez et monitorez votre contexte depuis une interface unifiée. Evaluation de la qualité du contexte en temps réel, gestion des sources, alertes qualité. La transparence totale sur votre IA.
Des programmes adaptés à chaque niveau - du débutant au tech lead - pour toute taille d'entreprise. Context engineering, LLMs en production, pilotage IA pour managers.
La Fabrique, c'est le moteur technique de Dataloma : trois serveurs MCP (Model Context Protocol - le standard ouvert pour connecter vos LLMs à vos données) spécialisés. Ensemble, ils forment un pipeline complet du contexte brut à la réponse supervisée.
Pipeline industriel qui connecte vos sources (Notion, GitHub, Confluence, Snowflake,...) et les prépare pour le contexte : extraction, nettoyage, déduplication, chunking, indexation.
Le moteur de recherche hybride : BM25, sémantique et GraphRAG combinés avec un routeur ML intelligent. Mémoire persistante, scoring, context pack optimisé pour chaque LLM.
Agents spécialisés coordonnés par des patterns déterministes (Single, Reflection, Handoff, Magentic, Parallel Synthesis). Knowledge Graph persistant, scoring qualité, audit log immuable.
Le Hub, c'est l'interface de pilotage de votre contexte IA. Une application web unifiée pour visualiser votre contexte, gérer vos sources et monitorer la qualité des réponses. Pas de boîte noire : tout est transparent, mesurable, auditable.
L'Atelier, c'est le volet humain de Dataloma. Des formations pratiques, réalisées en présentiel ou à distance, pour que vos équipes maîtrisent le context engineering et déploient l'IA en toute confiance.
Pour ingénieurs, devs & data engineers
Sur devis - réponse sous 24h
Ingestion multi-source, recherche hybride BM25/sémantique/GraphRAG, pipeline industriel, score qualité. De la théorie au déploiement opérationnel.
Voir le détailPour tech leads & ingénieurs ML
Sur devis - réponse sous 24h
Architecture MCP, orchestration multi-agent, patterns d'orchestration, Knowledge Graph persistant, sécurité RGPD. Retours d’expérience et cas réels.
Voir le détailPour managers, DSI & dirigeants
Sur devis - réponse sous 24h
Stratégie IA contextuelle, indicateurs ROI, gestion des risques RGPD/AI Act, pilotage de la qualité des réponses. Prise de décision éclairée sans jargon technique.
Voir le détailPour non-techniciens, managers, équipes métier
Sur devis - réponse sous 24h
Comprendre l'IA sans coder : comment ça marche, quels risques, comment l'utiliser au quotidien de façon fiable. Cas pratiques sur vos outils existants, sans jargon technique.
Voir le détailPour toute équipe & tout niveau
Sur devis - réponse sous 24h
Contenu adapté à votre stack, vos cas d’usage, votre secteur. En présentiel dans vos locaux ou en distanciel.
Voir les parcoursQuelle que soit votre fonction, Dataloma vous donne un contexte fiable que votre IA peut réellement utiliser.
"Mon IA répond n'importe quoi. Je ne lui fais pas confiance."
"Je veux fiabiliser nos usages LLM avec un vrai pilotage du contexte."
"Je dois pouvoir expliquer et fiabiliser chaque réponse de mon IA."
"Mon équipe perd du temps à chercher dans des dizaines d'outils."
"Je veux livrer des assistants IA fiables à mes clients, pas juste des démos."
"Mon IA ne connaît pas notre produit. Elle répond dans le vide."
"J'ai des dizaines de cas d'usage à arbitrer."
Dataloma s'impose partout où les données sont sensibles, la conformité non-négociable et la qualité des réponses critique.
Conformité RGPD, données clients ultra-sensibles, zéro tolérance à l'hallucination. Dataloma fournit un contexte auditable, des réponses sourcées et une exécution 100 % locale.
Données patients, traçabilité des décisions cliniques, conformité : l'IA contextuelle doit jouer dans le même registre que votre infrastructure médicale.
Procédures de maintenance, conformité, documentation technique complexe : l'IA doit naviguer dans vos référentiels sans improviser.
Capitalisez sur vos livrables passés, accélérez la production et maintenez la confidentialité client sans compromis.
Documentation technique, normes ISO, maintenance prédictive : l'IA doit naviguer dans des milliers de pages de specs sans improviser. Dataloma lui en donne la capacité.
Données citoyennes, hébergement souverain, conformité : déployez une IA contextuelle qui reste dans vos murs, sans dépendance cloud internationale.
Quand la preuve, la confidentialité et la précision documentaire sont au centre, l'IA doit rester traçable, locale et maîtrisée. Dataloma aide à cadrer ces usages sans compromis métier.
Corpus de recherche, ressources pédagogiques, bases institutionnelles : capitalisez la connaissance et facilitez l’accès à l’information pour étudiants, enseignants et chercheurs.
Tout ce que vous devez savoir sur le context engineering et l'intelligence contextuelle.
Oui. Le framework s'exécute entièrement sur votre infrastructure : vos données sensibles ne quittent jamais vos systèmes. Si vous utilisez une API LLM externe, seules des requêtes sans données métier sont envoyées. Pour une isolation totale, un modèle local (Ollama, Mistral…) est également pris en charge. Conforme RGPD et AI Act.
Absolument. Dataloma est conçu pour fonctionner sans équipe IA interne. L'installation se fait en quelques heures. L'interface Le Hub vous permet de gérer vos sources et de monitorer la qualité des réponses sans écrire une ligne de code. On vous accompagne pour le démarrage.
Plutôt que d'envoyer de grandes quantités de contexte non filtré à chaque requête, le framework ne transmet que les informations réellement pertinentes. L'exécution locale limite aussi les allers-retours avec le cloud, ce qui réduit la facture token et rend les coûts plus prévisibles.
Le context engineering consiste à structurer vos connaissances métier dans une base unique (Single Source of Truth) que l'IA peut réellement exploiter. Contrairement au prompt engineering classique, il agit sur la qualité et la précision des informations fournies au modèle - produisant des réponses fiables, traçables et alignées sur votre activité. C'est le cœur de l'intelligence contextuelle.
Plusieurs garde-fous sont en place : l'IA est explicitement instruite pour refuser de répondre si le contexte est insuffisant, chaque réponse peut être reliée à des sources vérifiables dans votre base de connaissances, et le LLM Ready Score mesure en continu la qualité et la cohérence du contexte fourni au LLM.
Le framework est compatible avec le standard MCP (Model Context Protocol), ce qui lui permet de fonctionner avec les principaux LLM du marché (Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral...) ainsi qu'avec des modèles locaux. Vous gardez la liberté de changer de modèle sans refondre toute l'architecture.
Un RAG classique se limite à la recherche vectorielle. Dataloma combine plusieurs moteurs complémentaires : recherche par mots-clés (BM25), par sens (vector), par relations entre concepts (GraphRAG), avec un pipeline de déduplication, un scoring qualité LLM Ready Score et un routeur ML qui sélectionne la meilleure stratégie par requête. C'est un écosystème complet de context engineering, pas un composant isolé.
Un audit express pour démarrer, la plateforme complète pour déployer, ou une formation pour monter en compétences. Chaque parcours est adapté à vos besoins.
Un one-shot pour savoir où vous en êtes. On analyse votre contexte existant, on évalue la qualité de votre IA actuelle et on vous livre un plan d’action concret.
Engagement typique : 1 à 2 semaines
La plateforme complète déployée dans votre infrastructure. La Fabrique (les 3 serveurs MCP - le standard ouvert pour brancher vos LLMs à vos données) + Le Hub (interface de pilotage), configurés et opérationnels.
Déploiement typique : 2 à 4 semaines
Montez vos équipes en compétences via L'Atelier : nos formations sur le context engineering, les LLMs en production ou le context engineering. En présentiel ou distanciel.
Formation : 1 à 3 jours selon le parcours
Besoin d’une offre combinée ou d’un accompagnement sur mesure ? On en parle.
Construire une offre sur mesureOn fait le point sur vos cas d’usage, vos contraintes et ce que Dataloma peut faire pour votre organisation. Sans engagement, sans discours commercial.