NetExplorer lance une recherche documentaire hybride augmentée par IA, intégrée à sa plateforme de gestion de fichiers. L’éditeur toulousain mise sur une approche volontairement ciblée, centrée sur la recherche sémantique plutôt que sur l’IA générative, afin de préserver la maîtrise des données et de contenir les coûts pour ses clients.
NetExplorer veut faire entrer l’IA dans la GED par une porte assez pragmatique. Pas d’assistant conversationnel censé tout résumer, tout rédiger ou tout analyser. L’éditeur français, spécialisé dans la gestion documentaire et le partage sécurisé de fichiers, a choisi de commencer par un usage plus précis, mais souvent décisif dans les organisations : retrouver le bon document, même lorsque l’utilisateur n’emploie pas les bons mots-clés.
Cette nouvelle recherche documentaire hybride, lancée en version bêta le 16 juin, associe la recherche classique par mots-clés à une recherche sémantique. L’idée est de ne plus dépendre uniquement du nom d’un fichier ou d’un terme exact présent dans un document. Une requête peut ainsi faire remonter des contenus proches par le sens. Stéphane Bonnet, architecte logiciel chez NetExplorer, donne un exemple simple : « Si jamais je mets une voiture à la place de véhicules ça peut quand même trouver des correspondances. » La formulation est encore celle d’une bêta, mais la logique est claire : élargir le périmètre de recherche sans noyer l’utilisateur dans des résultats hors sujet.
Une première brique IA centrée sur la recherche
NetExplorer présente cette fonctionnalité comme une première étape. L’éditeur observe, comme beaucoup d’acteurs du marché, la pression exercée par l’IA sur les outils métiers. Mais dans la GED, cette pression se heurte à une réalité très sensible : les documents stockés peuvent contenir des contrats, des données RH, des informations de santé, des données financières ou des éléments soumis à de fortes contraintes réglementaires.
« La question qui s’est posée, c’est comment nous intégrer ça dans la GED de manière à la fois sécurisée et qui apporte vraiment quelque chose pour nos clients », explique Stéphane Bonnet. L’entreprise a donc choisi de ne pas partir d’emblée vers des usages génératifs plus larges, jugés plus coûteux et plus difficiles à maîtriser. « On s’est concentré justement sur la recherche par contexte, qui est quelque chose qu’on pouvait internaliser », précise-t-il.
Ce choix permet aussi de répondre à une limite bien connue des plateformes documentaires. Les recherches par mots-clés restent efficaces lorsque l’utilisateur connaît le bon terme, le bon nom de fichier ou la bonne formulation. Elles le sont beaucoup moins lorsque le vocabulaire varie d’un service à l’autre, ou lorsqu’un document est recherché à partir d’une intention métier plutôt qu’à partir de son intitulé exact.
Une IA internalisée plutôt qu’un branchement à un service tiers
Le point le plus sensible de cette annonce tient moins à la présence de l’IA qu’à son mode d’intégration. NetExplorer insiste sur une architecture internalisée, sans recours à des API externes de type ChatGPT ou Claude pour traiter les documents de ses clients. Pour l’éditeur, cette différence est déterminante dans un outil de GED.
« Le problème, c’est souvent la perte », estime Stéphane Bonnet, en évoquant les chaînes contractuelles entre le client, l’éditeur et le fournisseur d’IA. Même lorsque des garanties existent, l’entreprise considère que cette multiplication d’intermédiaires ajoute une zone de risque. « C’est pour ça qu’à ce niveau là, ce n’est pas possible et il fallait que l’on trouve une solution différente », poursuit-il.
Selon NetExplorer, les modèles utilisés pour cette recherche sont exécutés sur ses propres infrastructures, avec un cloisonnement adapté aux environnements clients. Stéphane Godet souligne notamment le cas des clients relevant d’environnements HDS, pour lesquels des infrastructures dédiées imposent des instances séparées. L’enjeu n’est donc pas seulement de proposer une fonction IA, mais de l’intégrer dans les mêmes exigences de contrôle que le reste de la plateforme.
Des modèles plus ciblés, moins gourmands
Pour tenir cette promesse, NetExplorer dit s’appuyer sur des modèles spécialisés, limités à une tâche précise. L’éditeur n’a pas cherché à reproduire un grand modèle généraliste. Ce choix réduit l’étendue fonctionnelle de l’IA, mais il permet de mieux maîtriser l’infrastructure nécessaire à son exécution.
« Ce sont des modèles qui sont très spécifiques à une tâche donnée », résume Stéphane Bonnet. Selon lui, ces modèles peuvent fonctionner sur l’infrastructure déjà disponible chez NetExplorer, sans nécessiter de nouveaux investissements lourds dans des ressources graphiques dédiées. « On n’a pas besoin d’investissement dans du matériel spécifique. C’est quelque chose qu’on a déjà », explique-t-il.
Cette architecture explique aussi le positionnement tarifaire de la bêta. NetExplorer annonce une intégration sans surcoût, là où d’autres acteurs du marché font payer les usages IA à l’abonnement ou à la consommation. « Les offres actuelles nous permettent déjà de pouvoir financer. Il n’y a pas vraiment de besoins supplémentaires là-dessus », affirme Stéphane Bonnet.
Ce point devra être observé dans la durée. Même limitée à la recherche documentaire, l’IA implique de l’indexation, du calcul, de la maintenance et des ajustements de pertinence. La bêta servira donc aussi à vérifier si l’équilibre technique et économique reste tenable lorsque les usages clients augmentent.
Une bêta pour éprouver la pertinence des résultats
La version lancée le 16 juin doit permettre à NetExplorer de tester la charge, mais aussi la qualité des réponses obtenues sur des documents et des usages réels. L’éditeur indique avoir déjà mené des tests internes depuis plusieurs semaines. La prochaine étape consiste à vérifier que les modèles retenus correspondent bien aux recherches effectuées par les clients.
« S’il y a un problème de pertinence, si ce qu’ils cherchent ne correspond pas exactement à ce qu’ils voulaient chercher à la base, on peut ajuster les modèles, ajuster notre fonctionnement », explique Stéphane Bonnet. L’éditeur insiste aussi sur le fait que ces modèles ne sont pas entraînés sur les contenus clients. Ils restent génériques, avec l’ambition de couvrir des usages documentaires larges sans basculer dans du spécifique pour chaque organisation.
Cette prudence donne à l’annonce une portée différente de certaines promesses plus spectaculaires autour de l’IA générative. NetExplorer ne vend pas encore une GED capable de tout comprendre, tout synthétiser ou tout automatiser. Il cherche plutôt à renforcer une brique centrale de la gestion documentaire, en ajoutant une couche sémantique à un moteur de recherche existant.
Des interconnexions plutôt qu’un assistant imposé
La suite pourrait passer par davantage d’interconnexions avec les outils déjà utilisés par les clients. NetExplorer dit vouloir leur donner la main plutôt que leur imposer une IA générative intégrée, facturée en plus ou dépendante d’un fournisseur choisi par l’éditeur.
« Ils ont déjà des contrats. Ils ont déjà des choses en place dans leur DSI », rappelle Stéphane Bonnet. L’idée serait donc de proposer des connecteurs permettant aux clients de réutiliser leurs propres environnements IA, lorsqu’ils en ont déjà validé les conditions techniques, juridiques et financières. « Sur les tarifs, en général, ce qui se fait, c’est soit une augmentation des tarifs, soit des paiements à l’utilisation. C’est assez contraignant, donc pour l’instant on n’a pas forcément envie de prendre cette direction », ajoute-t-il.
Cette approche laisse volontairement certaines promesses de côté, mais elle a le mérite de poser une question très concrète aux DSI : faut-il vraiment brancher l’ensemble d’une GED à une IA externe pour créer de la valeur, ou commencer par améliorer la recherche documentaire sans faire sortir les données de l’environnement maîtrisé par l’entreprise ?
