Vocabulaire de l’IA : comprendre le RAG
Découvrez comment le RAG aide une IA à répondre à partir de vos documents, avec un exemple de note de frais et des conseils pour vérifier ses sources.
- Thème
- IA & automatisation
- Auteur
- Arnaud Siou
- Publié le
- Lecture
- 3 min de lecture
Votre IA sait vous expliquer la physique quantique. Mais sait-elle comment poser un congé dans votre entreprise ?
Pas forcément. Un modèle de langage a appris à partir d’une grande quantité de textes, mais il ne connaît pas vos procédures internes.
Après les bases de l’IA, les tokens et le prompt, voici Vocabulaire IA #4 : le RAG, la méthode qui permet à une IA de consulter vos documents avant de répondre.
L’analogie du nouveau collègue
Imaginez un nouveau collègue. Il a de l’expérience, mais ne connaît pas encore vos procédures. Vous lui posez une question. Avant de répondre, il consulte la documentation de l’entreprise.
C’est l’idée du RAG : retrouver les passages utiles dans vos documents, puis les fournir à l’IA pour l’aider à construire sa réponse.
Qu’est-ce que le RAG et comment fonctionne-t-il ?
RAG signifie Retrieval-Augmented Generation, ou « génération augmentée par la recherche d’informations ». Le principe tient en trois étapes :
- Une question est posée à l’assistant.
- Le système retrouve les passages utiles dans les documents auxquels il a accès.
- Le modèle s’appuie sur ces passages pour formuler sa réponse.
Le modèle ne devient pas plus savant : il reçoit, au moment de la question, des extraits de référence qu’il n’aurait pas eus autrement.
Un exemple concret : la note de frais
Prenons une question courante : « Comment déclarer une note de frais ? »
Sans RAG, l’assistant donnera une réponse générale, valable pour « une entreprise » mais pas forcément pour la vôtre.
Avec RAG, il s’appuie sur votre procédure. Il peut y retrouver les justificatifs à joindre, le délai à respecter et la personne qui valide la dépense, à condition que la procédure le précise. Ce qui n’y est pas écrit, il ne peut pas le retrouver.
Et lorsqu’il indique les sources utilisées, vous pouvez vérifier sur quoi repose sa réponse.
Source vérifiable ou source à jour : la différence
Les sources citées facilitent la vérification. Mais une source vérifiable n’est pas forcément une source à jour. Si l’assistant s’appuie sur une procédure périmée, il la cite fidèlement… et sa réponse est périmée elle aussi.
D’autres erreurs restent possibles :
- la recherche peut retrouver le mauvais passage ;
- le modèle peut mal interpréter un document pourtant correct.
Et si les documents ne permettent pas de répondre, l’assistant devrait le signaler plutôt que de combler le vide avec une réponse générale.
En pratique, un RAG vaut ce que valent les documents qu’il consulte : à jour, clairs, bien rangés. Et un coup d’œil à la source citée reste le meilleur réflexe.
Prompt et RAG : deux rôles complémentaires
Dans le volet consacré au prompt, nous avons vu comment préciser une demande. Le RAG intervient à un autre niveau : le prompt précise la demande ; le RAG fournit les passages de référence pour y répondre.
Une question claire et une documentation fiable vont ensemble.
À retenir : un examen à livre ouvert
Le RAG, c’est permettre à l’IA de consulter vos documents avant de répondre.
C’est un peu comme un examen à livre ouvert. Avoir le livre aide. Encore faut-il ouvrir la bonne page… dans la bonne édition.
