DUST

DUST est une plateforme SaaS française permettant aux entreprises de créer des assistants IA internes connectés à leurs propres sources de données. Fondée en 2022, elle s’appuie sur les grands modèles de langage (LLM) — dont Claude d’Anthropic et GPT-4 — pour construire des agents capables d’interroger la base de connaissances de l’entreprise : documentation interne, tickets support, espaces Notion, canaux Slack, bases CRM, référentiels GitHub, etc.

Contrairement à un simple chatbot générique, DUST orchestre plusieurs agents spécialisés, chacun doté de ses propres instructions, d’un périmètre de données défini et d’un comportement configuré. L’ensemble est administrable via une interface no-code accessible aux équipes métier, sans développement spécifique.

DUST se positionne entre les assistants grand public (ChatGPT, Claude.ai) et les frameworks techniques comme LangChain ou LlamaIndex : il permet un déploiement rapide d’agents métier tout en laissant la maîtrise du périmètre de données à l’entreprise. Les connecteurs natifs (Notion, Slack, Google Drive, Confluence, Intercom, Zendesk…) réduisent considérablement le temps d’intégration. Le principal point de vigilance reste la qualité des données sources : DUST indexe ce qu’il trouve, et des documentations obsolètes ou mal structurées produisent des réponses incorrectes.

Chez Effidic, nous intervenons en amont de DUST pour préparer les fondations data : structuration des bases de connaissance, nettoyage et enrichissement des sources, gouvernance documentaire et définition des périmètres par agent. Un socle data solide est la condition sine qua non pour que vos agents DUST produisent des réponses fiables et pertinentes.