L’organisation a rencontré plusieurs défis opérationnels et techniques dans la gestion de son paysage de documentation technique. L’absence d’automatisation intelligente et d’infrastructure évolutive a mené à des inefficacités, une complexité accrue et une visibilité limitée entre les équipes. Les principaux défis comprenaient :

Ces défis soulignent la nécessité d’une solution sécurisée, évolutive et alimentée par l’IA afin de simplifier l’accès au savoir et de soutenir les opérations techniques plus efficacement.

L’objectif principal de cette initiative était de moderniser la façon dont les équipes d’ingénierie accèdent à la documentation des procédures en déployant une solution évolutive alimentée par l’IA. L’organisation visait à réduire les efforts manuels, à améliorer la précision des réponses et à assurer une exécution cohérente. Cela comprenait l’accès conversationnel aux documents grâce à GenAI, l’exploitation des services natifs AWS pour la mise à l’échelle et la sécurité, et le renforcement des équipes internes par un transfert de connaissances efficace.

Pour répondre aux défis liés à l'accès inefficace aux documents et au manque d'automatisation, un système de questions-réponses alimenté par GenAI a été conçu et mis en œuvre. La solution exploite une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) construite sur les services natifs d'AWS, permettant un accès sécurisé, évolutif et intelligent aux procédures d'ingénierie. Les principaux composants de la solution incluent :

Cette solution permet non seulement de rationaliser l'accès aux connaissances d'ingénierie critiques, mais aussi de jeter les bases d'une expansion future vers d'autres types de documents et cas d'utilisation.

La solution propulsée par GenAI a offert des avantages opérationnels et stratégiques significatifs en transformant la façon dont les équipes d’ingénierie accèdent et interagissent avec la documentation procédurale :

Services AWS utilisés