Un des gros freins de l’IA générative en entreprise, c’est la fiabilité : si le modèle répond “de mémoire”, il peut se tromper.
Le **RAG** (Retrieval-Augmented Generation) change la donne : l’IA répond **à partir de vos contenus**, et peut citer ses sources.
Le principe, en simple
Au lieu de demander à l’IA “dans le vide”, on :
1) indexe vos documents (PDF, procédures, intranet, tickets)
2) recherche les passages pertinents
3) donne ces passages au modèle
4) le modèle rédige une réponse basée sur ces sources
Cas d’usage typiques
– Support interne IT : “comment réinitialiser X ?”
– RH : “quelle est la procédure de congés ?”
– Qualité : “quel est le process validé ?”
– Commercial : “quelle est la fiche produit la plus à jour ?”
– Onboarding : réponses immédiates aux nouveaux arrivants
Les points clés d’un RAG réussi
1) Qualité des documents
Si les docs sont obsolètes ou contradictoires, le RAG reflètera ce chaos.
Souvent, la première victoire est : **nettoyer et structurer**.
2) Découpage & indexation
On découpe les documents en “morceaux” cohérents (chunks) pour retrouver le bon passage.
3) Contrôle d’accès
Indispensable : un utilisateur ne doit pas voir des sources auxquelles il n’a pas droit.
4) Réponse avec citations
Une bonne réponse doit pouvoir dire : “je m’appuie sur tel passage”.
C’est ce qui rend l’outil “entreprise-compatible”.
5) Mesure de qualité
On teste sur des questions réelles :
– précision
– taux de “je ne sais pas”
– qualité des sources récupérées
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