À l'image de grandes entreprises françaises, RATP Smart Systems (RSS) a fait le choix stratégique de développer en interne sa propre plateforme d'IA générative : RAIL — RATP Smart Systems AI Lab. Retour sur la genèse, les fonctionnalités et les ambitions d'un outil conçu par et pour les équipes RSS.
Le contexte : pourquoi construire sa propre plateforme ?
Fin 2022, l'émergence de ChatGPT a profondément bousculé le monde professionnel. Comme dans de nombreuses entreprises, les collaborateurs de RATP Smart Systems ont rapidement perçu le potentiel des grands modèles de langage (LLM) pour accélérer leur travail quotidien. Mais cette adoption enthousiaste soulevait un enjeu majeur : la sécurité et la confidentialité des données.
Utiliser des outils d'IA générative grand public avec des données d'entreprise expose à un risque d'exfiltration et de réutilisation de ces informations par les fournisseurs de modèles. C'est un constat partagé par l'ensemble du secteur : chez Orange par exemple, l'entreprise a d'abord proscrit l'usage professionnel de ChatGPT public avant de lancer dès septembre 2023 son propre outil interne sécurisé, baptisé Dinootoo.
Chez RSS, la réponse a été similaire et rapide : créer un environnement d'IA générative maîtrisé, hébergé sur une infrastructure sécurisée, permettant aux collaborateurs d'exploiter la puissance des LLM sans compromettre les données de l'entreprise. Depuis février 2022, les collaborateurs RSS disposent d'outils IA Gen.
RAIL : un lab d'IA générative au cœur de RSS
RAIL — pour RATP Smart Systems AI Lab — est la plateforme interne d'accès aux outils d'IA générative de RSS. Portée par le Datalab, l'équipe data et IA de l'entreprise, RAIL a été conçue comme un véritable laboratoire d'innovation accessible à tous les collaborateurs, quels que soient leurs profils et métiers.
Une architecture multi-modèles
L'une des forces de RAIL réside dans son approche multi-LLM. Plutôt que de s'enfermer dans un seul fournisseur, la plateforme donne accès à plusieurs grands modèles de langage, notamment :
| Fournisseur | Modèles disponibles | Cas d'usage typiques |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5 | Rédaction, analyse, synthèse |
| Anthropic | Claude | Analyse de code, documents longs |
| Gemini | Rédaction, analyse, synthèse | |
| Mistral AI | Modèles Mistral | Souveraineté, cas d'usage européens |
Cette stratégie multi-modèles offre plusieurs avantages :
- Indépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique
- Adaptation au cas d'usage: chaque modèle a ses forces
- Sensibilisation des utilisateurs aux différences de performance et de coût entre les modèles
Les fonctionnalités : bien plus qu'un simple chatbot
Lancée initialement comme une interface conversationnelle, RAIL a considérablement évolué pour devenir une plateforme complète. Voici un aperçu de ses principales fonctionnalités :
💬 Chat intelligent multi-modèles
L'interface de chat permet de poser des questions, rédiger des contenus, analyser des documents ou encore déboguer du code. L'utilisateur peut choisir son modèle en fonction de ses besoins.
🤖 Agents personnalisés
À l'instar des GPTs d'OpenAI, RAIL permet la création d'agents dédiés à des tâches spécifiques. Ces agents embarquent des instructions système, des contextes métier et des bibliothèques d'outils pour faciliter l'adoption.
📄 Analyse de documents
Les collaborateurs peuvent charger des documents (PDF, fichiers texte, logs...) pour obtenir des résumés, extraire des informations clés ou poser des questions spécifiques sur le contenu.
🔌 Intégration aux outils de développement
Les équipes techniques de RSS utilisent RAIL dans leurs flux de travail : assistance au codage via des extensions ou outil CLI, analyse de merge requests. Chaque collaborateur dispose d'un accès pour utiliser une API RAIL pour disposer des LLM pour les projets ou développements.
🔧 Des outils
Des super-pouvoirs numériques RAIL est un véritable hub. Il décloisonne l'information en se connectant aux bases de connaissances internes et au Web en temps réel. Il passe ensuite à l'action grâce à des outils de visualisation (courbes, diagrammes) et de bureautique, permettant de créer des rapports ou des présentations en quelques secondes.
Quelques outils :
- 🌐 Recherche Web: Accès à Internet en temps réel pour des informations actualisées.
- 🏢 Suite Microsoft 365: Connexion à Outlook (e-mails), Teams (messages), l'Agenda et OneDrive/SharePoint.
- 💬 Connecteurs Slack.
- 📊 Visualisation de données: Création de graphiques (camemberts, barres, courbes), de tableaux interactifs et de frises chronologiques.
- 🎨 Création de présentations: Générateur automatique de diapositives PowerPoint.
- 💻 Développement & Qualité: Connecteurs pour GitLab (code) et Xray (tests/Jira).
- 📝 Production de fichiers: Génération de documents téléchargeables (Excel/CSV, code, texte) et d'interfaces visuelles (similaires aux artefacts de Claude par Anthropic).
Une démarche d'acculturation à grande échelle
Construire l'outil ne suffit pas : il faut que les collaborateurs l'adoptent. RSS a mis en place un véritable plan d'adoption de l'IA générative pour diffuser l'usage dans toute l'organisation.
Les piliers de la stratégie d'acculturation
- Des canaux sur les espaces de discussions
- Des événements internes — RSS a organisé des sessions pour présenter ce que l'IA générative peut apporter et comment l'entreprise s'en est déjà saisie, ainsi que des workshops pratiques.
- Des formations et ateliers — Les collaborateurs disposeront en 2026 d'une formation IA Générative RSS
« L'objectif est de diffuser l'IA générative dans toute l'organisation RSS pour en faire un succès. » — Plan d'adoption de l'IA Générative, RSS (janvier 2026)
Les enseignements clés du projet RAIL
Le parcours de RSS avec RAIL met en lumière plusieurs enseignements applicables à toute organisation souhaitant se lancer :
✅ La sécurité comme fondation
L'acte fondateur est la sécurisation de bout en bout: technique et contractuelle. Il faut s'assurer que les fournisseurs de modèles ne réutilisent pas les données.
✅ Le multi-modèles comme stratégie
Proposer plusieurs LLM évite la dépendance, stimule la comparaison et permet d'adapter l'outil aux différents besoins métier.
✅ L'humain au centre
La technologie seule ne fait pas l'adoption. Les ateliers, les canaux d'échange, les événements et le partage de cas d'usage concrets sont aussi importants que l'outil lui-même.
✅ L'itération continue
RAIL évolue en permanence, guidé par les retours utilisateurs. La dernière version date du 25 février 2026 — pour intégrer de nouvelles fonctionnalités sur la génération autonome de présentation, et l'édition depuis l'interface.
Et demain ?
L'avenir de RAIL s'inscrit dans la feuille de route Data & IA 2026 de RSS, avec des ambitions claires : rendre les collaborateurs autonomes, élargir le périmètre des agents IA à des tâches de plus en plus complexes, et explorer l'IA agentique — ces systèmes capables d'exécuter des tâches de bout en bout de manière autonome.
À l'heure où l'IA générative redessine les contours de chaque métier, RATP Smart Systems prouve qu'une entreprise de taille intermédiaire, spécialiste des systèmes de transport intelligents, peut non seulement suivre le mouvement, mais aussi innover en interne pour ses propres équipes.
