Qu’est-ce que la Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Et si on prenait le temps de comprendre les concepts et les avantages du RAG

Qu’est-ce que la Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une approche hybride qui combine deux technologies :

• La recherche d’information dans une base de données spécifique,
• La génération de texte par un modèle de langage (LLM).

Plutôt que de s’appuyer uniquement sur ses connaissances internes (qui sont figées au moment de son entraînement), un modèle RAG va d’abord chercher des passages pertinents dans une source de données (documents internes, fichiers PDF, FAQ, etc.), puis utiliser ces passages pour générer une réponse contextualisée, fluide et sourcée. Cette méthode permet d’obtenir des réponses mieux ancrées dans l’information réelle disponible plutôt que de simples extrapolations du modèle.

Comment ça marche ? (processus général)

Un système RAG fonctionne en plusieurs grandes étapes :

1. Indexation des données : Les documents ou contenus sont transformés en vecteurs (représentations mathématiques) et stockés dans une base spécialisée (comme une base vectorielle).
2. Recherche (retrieval) : Lorsqu’une requête est soumise, elle est, elle aussi, convertie en vecteur et comparée aux vecteurs stockés pour retrouver les passages les plus pertinents.
3. Augmentation du prompt : Les extraits retenus sont combinés avec la question de l’utilisateur pour former un “prompt étendu” qui sert d’entrée au modèle de génération.
4. Génération finale : Le modèle de langage génère une réponse cohérente en s’appuyant sur les extraits sélectionnés, ce qui réduit le risque de produire des informations incorrectes ou inventées.

RAG vs autres approches d’IA

➡️ Le RAG est particulièrement adapté quand la précision, la fraîcheur des données et la traçabilité des sources sont importantes.

Où s’applique le RAG ?

Cette approche est utilisée dans de nombreux contextes :

• Support client et FAQ dynamiques : les réponses reposent sur des documents internes ou des guides produits.
• Assistance interne : pour répondre aux questions des employés sur des politiques, des procédures ou des connaissances spécifiques à l’entreprise.
• Applications métiers : génération de documents contextualisés comme des résumés de documents juridiques, analyses techniques ou réponses personnalisées.

Pourquoi c’est utile

• Réduction des erreurs : en ancrant la réponse sur des informations vérifiées, le modèle diminue les “hallucinations” (inventions de faits).
• Accès à l’information à jour : les données peuvent être mises à jour sans réentraîner le modèle.
• Meilleure personnalisation : les réponses tiennent compte du contexte métier ou de l’organisation.

Limites et évolutions possibles

Même si le RAG améliore la fiabilité des réponses, il reste tributaire de la qualité de sa base de données : si les documents sont incomplets ou mal structurés, les réponses générées peuvent être moins précises. De plus, la gestion des accès et de la sécurité des données reste un défi important, tout comme l’intégration de sources multimodales (texte, image, audio) à l’avenir.

Pour en savoir encore un plus, consultez notre page dédiée à la RAG dans notre rubrique Technologie.