Bienvenue dans l’ère du #RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Dirigeant, DSI, Responsable Métier, vos collaborateurs veulent utiliser (ou l’ont déjà fait) la puissance de l’ #IAGen, mais vous craignez que son usage soit inadapté et compromettent vos données …
« C’est le RAGtime ! »
À l’instar du ragtime, ce style musical métissé du XIXe siècle, le RAG – Retrieval-Augmented Generation, apparu en 2020, qui combine des sources variées pour enrichir l’intelligence artificielle. Cette approche permet à une IA générative de s’appuyer sur vos propres documents pour produire des réponses contextualisées, précises et sécurisées, sans réentraîner le modèle IA.
Quel sont les avantages ? Comment ça fonctionne ? Et comment le mettre en œuvre efficacement en entreprise ?
Avantage pour l’entreprise : démultiplier la valeur de ses informations internes :
🔹 Contexte maîtrisé : Le RAG permet d’interroger l’IA sur vos documents internes, non accessibles à l’IA classique.
🔹 Explicabilité : Il est possible de retracer les sources utilisées dans la réponse.
🔹 Valorisation documentaire : Vos archives deviennent une base de savoir réutilisable pour vos collaborateurs, chatbots ou rapports automatisés.
🔹 Confidentialité adaptable selon vos objectifs.
Le principe du RAG :
Pour filer la métaphore, à l’instar de la valse, le RAG a 3 temps :
- Retrieval (Récupération)
→ Sélection des passages des documents les plus pertinents grâce à une base de données vectorielle (#VectorStore), sur la base de leur proximité sémantique avec la requête. - Augmented (Augmentation)
→ Le contenu extrait est joint à la requête utilisateur pour enrichir le prompt envoyé à l’IA. - Generation (Génération)
→ Le #LLM (Large Language Model) produit une réponse personnalisée, basée sur le contexte fourni.
La vectorisation permet au RAG de rapprocher de la requête les éléments du contexte qui s’y rapportent (par proximité lexicale) et ainsi d’enrichir la requête envoyée au LLM.
Il peut être utile de vectoriser une seule fois un nombre important et identifiés de documents, puis de le rendre accessibles à une ou plusieurs personnes, c’est le concept de #Bibliothèques ou collections : un aspect très intéressant du RAG.
Architecture :
Pour continuer sur la musique, afin de jouer sa partition, le RAG a besoin d’un orchestre : quels sont ses éléments et quel impact ont-ils, c’est tout l’enjeu de la souveraineté et de la sécurité
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Architecture |
Description |
Sécurité |
Exemple |
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1. Grand public |
RAG intégré à un LLM cloud |
⚠️ Faible |
ChatGPT, Gemini |
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2. RAG interne + LLM cloud |
Traitement documentaire chez vous |
🟡 Moyenne |
RAG open-source + API LLM |
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3. RAG + LLM souverain |
Hébergement européen conforme RGPD |
🟢 Forte |
Mistral + RAG interne |
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4. Tout internalisé |
LLM + RAG hébergés en local |
🟢🔒 Très forte |
Mixtral, LLaMA, Claude (OSS) |
Toute solution doit gérer le découpage en morceaux (chunks) du texte, l’indexation, la mise à jour documentaire, et l’extraction multimodale (textes, schémas, images…). C’est important pour s’assurer que les documents sont bien pris en compte.
L’internalisation de cette partie propre RAG permet de mieux maîtriser le processus et la sécurisation des données.
Mise en œuvre de l’infrastructure :
Du simple au souverain, il peut aussi y avoir du panachage entre ces modes (ex : RAG dédié avec IA Cloud).
🔸 Usage immédiat :
→ IA Cloud avec bouton "📎" (trombone) pour joindre un document : avec ChatGPT, Claude, Copilot…le nombre de documents et leur taille peut être limité par l’offre (gratuite ou non) choisie.
🔸 Usage avancé (RAG dédié) :
→ Intégration d’un moteur RAG (ex. Pinecode, LangChain, LlamaIndex, Haystack) + vector store (ex. Pinecode, FAISS, Qdrant, Weaviate). Cet usage peut être combiné ou non avec l’usage souverain.
🔸 Usage souverain :
→ Infrastructure 100% maîtrisée avec LLM #OpenSource, stockage local et équipe dédiée (technique, projet, métier).
Lancer
Auprès des collaborateurs, en commençant par un prototype ou POC pour construire et valider l’architecture. Une fois affiné et valider : aller sur la solution cible.
✅ Faire expérimenter
✅ Donner un cadre de l’usage dans l’entreprise (documents autorisés, vérification …)
✅ Aider à la création et la mise à jour de la base documentaire
✅ Evaluer, améliorer les manières de l’utiliser
Accompagnement nécessaire :
Pour tirer parti du RAG, il faut :
- Choisir et maintenir la bonne base documentaire
- Structurer les documents (chunks, formats)
- Évaluer la pertinence des réponses
- Sensibiliser les équipes métier
Le RAG, ce n’est pas juste une technologie. C’est une stratégie documentaire, un levier métier, un enjeu de souveraineté.
En conclusion
Le RAG est la brique manquante entre vos connaissances internes et la puissance des LLM. Bien implémenté, il transforme vos documents en copilotes IA, au service de vos collaborateurs et de votre efficacité.
En tant que consultant en digitalisation et IA, j’accompagne les entreprises dans :
- La mise en œuvre de solutions RAG adaptées à leur niveau de maturité
- L’intégration dans les processus métier
- La gestion de la confidentialité et de la souveraineté
J’accompagne en ce moment une entité dans le secteur Sécurité / Défense sur l’intégration de l’IA Générative, et en particulier du RAG, dans une solution « toute internalisée ».
Vous voulez tester ou implémenter une solution RAG dans votre entreprise ? Discutons-en !
#IAGénérative #IAGen #RAG #BaseVectorielle #Bibliothèque #OpenSource
