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RAG : faire répondre l'IA à partir de vos documents

Le RAG, pour « retrieval-augmented generation », fait chercher l'IA dans vos documents avant de répondre. C'est la technique derrière la plupart des assistants « branchés sur vos fichiers ».

Par · mis à jour le

Meubles de classement remplis de dossiers et de livres indexés
Photo : Element5 Digital, Pexels

Le RAG : répondre à partir de vos documents

Les documents sont indexés, la question déclenche une recherche des passages proches, le modèle rédige la réponse en les citant.

  1. Vos documentsà jour, datés, sans données sensibles
  2. Rechercheles passages les plus proches
  3. Modèlerédige à partir de ces passages
  4. Réponseavec la citation de la source

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Le principe en trois étapes

  1. Préparer : vos documents sont découpés en passages et indexés pour pouvoir être retrouvés par le sens, pas seulement par les mots exacts.
  2. Retrouver : quand on pose une question, le système cherche les passages les plus proches.
  3. Générer : le modèle de langage rédige la réponse à partir de ces passages, idéalement en les citant.

Sans RAG, un LLM répond avec ce qu'il a appris pendant son entraînement : rien sur vos tarifs, vos procédures ou vos contrats. Avec le RAG, il s'appuie sur vos sources, ce qui réduit les inventions sans les supprimer.

À quoi ça sert dans une PME

  • Un assistant interne qui répond aux questions de l'équipe à partir des procédures et du règlement intérieur.
  • Un chatbot de service client qui répond à partir de la FAQ et des conditions générales.
  • Retrouver une clause dans une pile de contrats, ou une information dans des comptes rendus de chantier.

Beaucoup d'outils grand public font du RAG sans le nommer : joindre des fichiers à une conversation, des bibliothèques de documents dans un assistant, Copilot avec les fichiers de l'organisation.

Les limites

  • Mauvais document, mauvaise réponse : une procédure périmée produira une réponse périmée. Le RAG vaut ce que vaut la base.
  • Passage mal retrouvé : si la recherche rate le bon passage, le modèle peut compléter avec une invention. Demandez toujours la citation de la source.
  • Droits d'accès : un assistant branché sur un dossier partagé trop largement peut montrer à chacun ce qu'il ne devrait pas voir.
  • Données personnelles : indexer des documents qui contiennent des données de clients ou de salariés est un traitement au sens du RGPD. Remplacer un nom par « client A » est une pseudonymisation : le RGPD s'applique toujours.

Préparer ses documents

  1. Un document par sujet, à jour, daté, avec un titre clair.
  2. Supprimer les doublons et les versions périmées.
  3. Retirer ce qui ne doit pas être diffusé à tous les utilisateurs de l'assistant.
  4. Écrire des réponses complètes : « le délai d'intervention est de 48 heures en semaine », plutôt que « voir avec l'équipe ».

Exercice : un mini-RAG en dix minutes

Joignez à votre assistant un document public de l'entreprise (conditions générales, FAQ). Demandez : « Réponds uniquement à partir du document joint et cite la phrase qui justifie ta réponse. Si la réponse n'y est pas, dis-le. » Posez cinq questions, dont deux dont la réponse n'est pas dans le document. A-t-il cité juste ? A-t-il avoué ne pas savoir ?

Pour continuer

Toutes les pages de la rubrique sont sur Agents IA : définition et usages. Pour former l'équipe, le parcours de formation IA est gratuit, et la page Formation IA en entreprise réunit les formations par outil et par métier. Pour une séance animée pour toute l'équipe : formation accompagnée.

Méthode et sources

Références utilisées :

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Questions fréquentes

Qu'est-ce que le RAG en IA ?
La génération augmentée par récupération : avant de répondre, le système cherche les passages utiles dans une base de documents, puis le modèle de langage rédige la réponse à partir de ces passages.
Le RAG supprime-t-il les hallucinations ?
Il les réduit, sans les supprimer : si le bon passage n'est pas retrouvé ou si le document est faux, le modèle peut encore inventer. Exigez la citation de la source.
Faut-il un développeur pour faire du RAG ?
Pas pour commencer : joindre des fichiers à un assistant ou créer une bibliothèque de documents dans un outil grand public suffit. Un système sur mesure, relié à vos logiciels, demande un développement.