17/02/2026 –, Salle Belledonne
Déployer des solutions d'IA générative performantes tout en maîtrisant les coûts et garantissant la confidentialité des données : un défi pour toute organisation.
OpenRAG, développé par LINAGORA, propose une mutualisation innovante permettant à plusieurs entités de partager une infrastructure RAG avec étanchéité totale entre leurs bases documentaires.
Solution open source : LLM agnostic, parsing multimodal, recherche vectorielle (Milvus), scalable (Ray), compatible OpenAI API.
Démonstration live sur un cas fictif de collectivités.
Le défi de la mutualisation des infrastructures IA
De nombreuses organisations souhaitent déployer des assistants IA pour améliorer leurs services, mais se heurtent à trois obstacles : budgets limités, exigences de confidentialité strictes (RGPD, données sensibles), et dépendance aux solutions propriétaires opaques.
OpenRAG : mutualisation sécurisée
OpenRAG, développé par LINAGORA dans le cadre d'OpenLLM France, permet à plusieurs entités de partager une infrastructure RAG commune tout en garantissant une étanchéité totale entre leurs données.
Architecture technique :
- Segmentation vectorielle : Collections isolées par entité dans Milvus
- Isolation applicative : Authentification et autorisation strictes
- Traçabilité complète : Journalisation de tous les accès
Capacités :
- Traitement multimodal (texte, PDF, audio, images)
- Compatible avec tout LLM (Lucie, Mistral, Qwen...)
- Déploiement souverain sur infrastructure française
- Code open source et auditable
Cas d'usage
- Assistant documentaire : interroger bases documentaires métier
- Aide à la décision : analyse de documents techniques
- Service client : chatbot spécifique à chaque organisation
Bénéfices
- Économique : Réduction des coûts de 60 à 80%
- Souverain : Alternative européenne aux GAFAM
- Sécurisé : Étanchéité garantie entre organisations
- Scalable : Architecture distribuée pour des millions de documents
La présentation inclura une démonstration live sur un cas fictif illustrant concrètement l'étanchéité entre espaces de données.
Liens : https://open-rag.ai/ | https://www.openllm-france.fr/
Passionné par le logiciel libre et open source, Benjamin est responsable du développement commercial pour les solutions d'IA chez LINAGORA, où il transforme l'IA ouverte et respectueuse de la vie privée en produits pratiques et utiles.
Il a également fondé Ad Aures, créateur de Castopod, une plateforme libre et open source d'hébergement de podcasts conçue pour libérer les créateur·ices et renforcer l'écosystème ouvert du podcasting.
Actif dans la communauté Podcast 2.0, il contribue à l'émission de radio Libre à vous !, produite par l'April et il anime le podcast RdGP.
Plus récemment, il a rejoint WikiPortraits, un collectif qui fournit des portraits de haute qualité sous licence libre pour Wikipédia.
Andrzej Neugebauer est un expert en intelligence artificielle (IA) et en mathématiques, fort d’une carrière riche en projets innovants et en recherche académique de haut niveau. Diplômé en mathématiques théoriques de l'Université Adam Mickiewicz et en mathématiques et informatique de l'Université Heinrich-Heine, il a également été chercheur invité à l'Université de Cambridge.
Expert en NLP et modélisation prédictive, actuellement, directeur de programme en IA chez LINAGORA, il a précédemment dirigé des équipes scientifiques et consulté sur des stratégies d'IA pour diverses entreprises.
Lauréat de prestigieuses bourses, dont celles du Fields Institute et du Clay Mathematics Institute.
Polyglotte et passionné par la transmission des connaissances, il conseille entreprises et institutions académiques sur l’intégration de l’intelligence artificielle dans des domaines variés.