Avant d’entrer dans le vif du sujet, rappelons synthétiquement que l’Intelligence Artificielle générative n’est ni plus ni moins qu’une suite de probabilités; lorsque le modèle écrit un mot, ou génère un pixel, il estime la probabilité la plus forte d’avoir le pixel ou le mot suivant afin de former quelque chose de cohérent.

Or, dans bon nombre de situations, un modèle génératif, n’est pas pensé pour répondre « Je ne sais pas » à une requête. Dans ce cas, il produira un contenu qui n’aura rien à voir avec la demande de l’utilisateur. On dit alors que l’IA hallucine.

ChatGPT le dit lui même.

L’hallucination de l’IA se produit lorsqu’un modèle génératif, comme un LLM (Large Language Model), produit des informations incorrectes, incohérentes ou inventées en l’absence de données fiables ou de compréhension contextuelle. Cela résulte souvent de la manière dont ces modèles sont entraînés : ils génèrent des textes plausibles en se basant sur des probabilités statistiques, plutôt que sur une vérification ou une validation des faits. Ces erreurs peuvent se manifester sous forme de fausses citations, de contenus contradictoires ou de faits inexistants.


Heureusement, la Génération Augmentée par Récupération (RAG) permet d’intégrer des modèles d’IA générative à des bases de données d’entreprise pour obtenir des réponses contextuelles et spécifiques. Cette méthode améliore la précision et réduit les erreurs, même sans compétences techniques internes. Le RAG fonctionne avec deux modules : (1) récupération d’informations pertinentes et (2) génération de réponses personnalisées. Accessible à toutes les entreprises, il améliore productivité, traçabilité, et service client.

Qu’est-ce que la RAG?

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est une technique qui consiste à améliorer les réponses des modèles d’IA générative en les alimentant avec des connaissances issues des bases de données internes de l’entreprise. Les grands modèles de langage (LLM) sont généralement entraînés sur des corpus de textes généralistes et ne possèdent pas les informations spécifiques propres à chaque entreprise. En intégrant les données internes via la RAG, ces modèles peuvent fournir des réponses plus précises et adaptées au contexte de l’entreprise.

Le guide de la Génération Augmentée par Récupération souligne que pour tirer pleinement parti des avantages octroyés par une IA contextualisée, il est essentiel de connecter le modèle de langage aux données spécifiques de l’entreprise.

La mise en œuvre de la RAG ne nécessite pas de prérequis techniques importants et peut être réalisée à moindre coût. Elle constitue ainsi un premier pas vers l’adoption de l’IA générative dans le quotidien des entreprises, quelle que soit leur taille ou leur secteur d’activité.

Quels sont les usages de la RAG pour mon entreprise?

  1. Gestion des connaissances internes : Une quantité massive de données non structurées est amassée par les entreprises, représentant un héritage colossal de l’entreprise. La RAG permet de structurer efficacement cette documentation interne, facilitant ainsi l’accès à l’information pour les employés et réduisant le temps consacré à la recherche de données pertinentes.
  2. Support client amélioré : En intégrant la RAG, les équipes de support peuvent fournir des réponses rapides et précises aux questions des clients en accédant instantanément à une base de données d’informations pertinentes. En outre, le déploiement d’agents conversationnels automatisés s’en trouve encore plus efficient. Cela améliore la satisfaction client et l’efficacité du service.
  3. Conseiller interne pour la résolution de problèmes : La RAG peut être utilisée pour aider les employés à trouver des solutions aux problèmes rencontrés par l’entreprise en se basant sur l’expérience et les données internes. Elle sert ainsi de conseiller virtuel via un agent conversationnel interne par exemple.
  4. Génération d’idées dans un cadre défini : En s’appuyant sur les données de l’entreprise, les meilleures pratiques, et l’état du secteur, la RAG peut aider les employés à générer des idées créatives et pertinentes pour des projets spécifiques, favorisant ainsi l’innovation interne.
  5. Amélioration de la documentation technique : Pour les entreprises ayant une documentation technique volumineuse, la RAG facilite la recherche d’informations précises, aidant les ingénieurs et les techniciens à accéder rapidement aux données nécessaires pour leurs tâches quotidiennes.

En adoptant la Génération Augmentée par Récupération, les entreprises peuvent ainsi optimiser la gestion de leurs connaissances, améliorer le support client, favoriser l’innovation et accroître leur productivité globale.

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