RAG : l’IA qui s’appuie (enfin) sur vos propres données
- leaperini
- il y a 5 jours
- 2 min de lecture
Utiliser l'IA pour puiser directement dans ses propres données et générer des réponses ultra-précises : telle est la promesse du RAG (Retrieval-Augmented Generation). En combinant recherche et génération, cette technologie augmente l’efficacité de l’IA (LLM ) et permet de proposer des solutions parfaitement adaptées aux enjeux des entreprises. Les RAGs complètent parfaitement les LLMs, leur offrant un nouveau niveau de performance.
Définitions
1.1. LLM
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle conçu pour traiter et générer du langage naturel. Il s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage profond pour analyser de grandes quantités de textes, identifier des structures linguistiques, et produire des réponses. Cependant, les LLM peuvent mémoriser et reproduire par inadvertance des données sensibles utilisés lors de l'entrainement ou des questions précédentes, divulguant potentiellement des informations confidentielles.
1.2. RAG
Le retrieval augmented generation (RAG) est une approche combinant un modèle de language de grande taille avec un moteur de recherche intégré à des sources de données fiables, comme des documents internes, des bases de données métier etc..Cette méthode permet à l'IA de générer des réponses précises et contextualisées, en accédant à des informations et vérifiées
Principe de fonctionnement
Cas d’usages
3.1. Recherche documentaire intelligente
Naviguer dans des volumes de données conséquents (rapports, normes, documentation technique, etc.) et obtenir des réponses synthétiques et contextualisées, sans passer par une recherche et une lecture manuelle fastidieuse. Un véritable assistant pour la veille, l’analyse ou la consultation de documents métiers.
3.2. Support client
Connecté à une base de connaissances (FAQ, guides, documentation produit), le RAG permet de générer des réponses fiables aux demandes des utilisateurs en toute autonomie,
3.3. Support technique et/ou métier
Le RAG offre un support technique et métier renforcé en mettant à disposition ces connaissances. Cette capacité à restituer l’information pertinente en temps réel facilite la résolution de problèmes complexes et éclaire la prise de décision, même sur des sujets pointus ou spécifiques à un secteur.
Enjeux du RAG
4.1. Structure de l’information
Les RAGs centralisent les ressources internes (documents, bases métier, process) dans un référentiel unique. Cette organisation réduit la dispersion des savoirs, facilite la recherche d’information, et limite les pertes liées aux silos de données.
4.2. Gain de fiabilité et de pertinence
Contrairement aux modèles classiques qui génèrent du texte à partir de connaissances générales, le RAG s’appuie sur des sources internes actualisées. Cela permet de générer des réponses cohérentes, traçables, et alignées sur les enjeux métier. L’adaptation au vocabulaire et aux cas d’usage spécifiques renforce encore la justesse des résultats, tout en réduisant les risques d’hallucinations.
4.3. Evolution facilitée
L’un des grands atouts du RAG est sa capacité à intégrer de nouvelles informations sans réentraînement. Une mise à jour de document suffit pour enrichir instantanément les réponses générées. Cette flexibilité permet aux équipes de s’adapter rapidement aux changements réglementaires, aux évolutions internes ou aux retours terrain.
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