Objectif pédagogique

• Identifier les documents utiles à inclure dans une base de connaissance pour un assistant projet
• Évaluer la qualité de leurs contenus (pertinence, structure, format).
• Réaliser un premier travail de structuration et nettoyage de données.

Exercice 1 - Sélection des documents

ZIP

drive-AI DISCIPLINE.zip

Prompt de travail = Obtenu via Notion AI puis challenger par Claude (3 itérations)

<aside> <img src="/icons/checklist_red.svg" alt="/icons/checklist_red.svg" width="40px" />

Contexte

Senior PM chez AI Discipline, formation interne Gen AI - Module 3 RAG.

Objectif : créer un assistant projet alimenté par une base de connaissance structurée.

Tous les documents sources sont dans ce Drive : [<https://drive.google.com/drive/folders/1CVcuuEia6-_yhTfQwEXOqL_2-iRxUFq1>](<https://drive.google.com/drive/folders/1CVcuuEia6-_yhTfQwEXOqL_2-iRxUFq1>)

Mission

Organiser les documents existants pour optimiser la récupération d'informations par le LLM dans un contexte RAG.

Livrables attendus

Étape 1 : Analyse et sélection documentaire

Auditer tous les documents du Drive et produire un tableau de sélection avec :

Colonnes du tableau :

• Nom du document
• Catégorie (max 6 catégories)
• Type (Essentiel / Enrichissant)
• Justification de l'inclusion ou exclusion

Critères de sélection :

• Essentiels : indispensables à la compréhension du projet et à l'action
• Enrichissants : apportent du contexte, de la mémoire ou de la nuance

Catégories suggérées :

• Contexte projet
• Organisation & rôles
• Documents de travail
• Historique & décisions

Proposer d'autres catégories si pertinent (6 maximum au total).

Point de validation avant étape 2.

Étape 2 : Création de l'architecture Drive

Créer la structure de dossiers dans le Drive : [<https://drive.google.com/drive/folders/1CVcuuEia6-_yhTfQwEXOqL_2-iRxUFq1>](<https://drive.google.com/drive/folders/1CVcuuEia6-_yhTfQwEXOqL_2-iRxUFq1>)

• Un dossier par catégorie validée à l'étape 1
• Un dossier "Autres" pour les documents non sélectionnés

Point de validation avant étape 3.

Étape 3 : Rangement des fichiers

Déplacer chaque fichier dans le dossier correspondant selon la classification de l'étape 1.

Documents exclus → dossier "Autres".

Règles de travail

• Argumenter chaque décision de classification
• Demander une clarification en cas de doute
• Ne rien inventer ni supposer
• Documenter l'organisation finale pour permettre au LLM de naviguer efficacement dans la base de connaissance

Format de sortie attendu

• Direct et synthétique
• Orienté action et transmission de connaissance
• Vocabulaire accessible, jargon technique limité au strict nécessaire
• Bénéfices concrets mis en avant
• Pas d'emojis
• Structure claire avec espacement suffisant
• Formulations naturelles sans marqueurs typiques des sorties IA </aside>

Étape 1 : Analyse et sélection fichiers

Architecture proposée : 6 catégories principales

1. Contexte & cadrage - Le socle conceptuel et stratégique
2. Organisation & gouvernance - Rôles, responsabilités et contraintes légales
3. Recherche utilisateur - Insights terrain et besoins
4. Spécifications produit - Définition fonctionnelle et planification
5. Documentation référence - Guides opérationnels pour l'assistant