RAG (Retrieval Augmented Generation)
Le RAG (retrieval augmented generation) est une technique où un modèle de langage récupère, avant de répondre à une question, des informations pertinentes d'une source de savoir externe, souvent une base vectorielle, et les insère dans le contexte. Sur cette base, le modèle produit sa réponse. Les hallucinations se réduisent ainsi et un savoir actuel et propre à l'entreprise devient exploitable, sans réentraîner le modèle.
Également connu sous : RAG, retrieval augmented generation, génération augmentée par récupération
Qu'est-ce que le RAG (retrieval augmented generation) ?
RAG signifie retrieval augmented generation, soit génération augmentée par récupération. La technique associe un grand modèle de langage avec une source de savoir externe. Avant que le modèle formule une réponse, le système cherche de façon ciblée les informations pertinentes et les lui transmet comme contexte supplémentaire.
L'avantage est évident : le modèle de langage n'a pas besoin de tout avoir mémorisé dans ses données d'entraînement mais peut accéder à des informations actuelles, spécifiques ou confidentielles. On peut ainsi produire des réponses à partir de documents internes, de manuels ou de bases de données que le modèle ne connaissait pas du tout à l'origine.
Comment le RAG fonctionne étape par étape ?
Les documents de savoir sont d'abord découpés en sections plus petites, une opération appelée Découpage (chunking) appelé. Chaque section est ensuite transformée en vecteur, un dit Embedding, converti, qui représente son sens numériquement. Ces vecteurs sont dans une Base de données vectorielle enregistré.
Quand un utilisateur pose une question, celle-ci est aussi convertie en embedding. Via une recherche vectorielle le système trouve les sections les plus proches par le contenu. Celles-ci sont ajoutées au prompt initial lors de la phase d'augmentation. À la dernière étape, la génération, le modèle de langage rédige la réponse sur la base de la question et des informations récupérées.
Quels avantages le RAG offre-t-il ?
Le principal avantage est la réduction des hallucinations, soit des affirmations inventées ou fausses. Parce que le modèle appuie sa réponse sur des preuves concrètement récupérées, le risque qu'il produise des informations plausibles mais inexactes diminue. Les sources utilisées peuvent en outre souvent être indiquées directement.
Le RAG permet en outre d’utiliser un savoir actuel et propre à l’entreprise sans réentraîner laborieusement le modèle. Les nouveaux documents sont simplement base de connaissances intégrés et immédiatement disponibles. Cela fait du RAG une méthode économique et souple pour adapter les modèles de langage à des cas d’usage spécifiques.
Où le RAG est-il utilisé ?
Le RAG est la base de nombreuses applications d'IA internes aux entreprises. Les exemples typiques sont les assistants de savoir, qui répondent aux questions des collaborateurs sur les directives internes ou les produits, ainsi que les chatbots de service client, capables de renseigner à partir de manuels et de FAQ à jour.
Le RAG s'emploie aussi en recherche documentaire, en analyse de documents et dans l'exploitation de grands fonds de savoir. Partout où des réponses fiables et étayées, fondées sur un corpus de savoir défini, sont attendues, la technique joue ses forces et rend le savoir d'une organisation exploitable par les applications d'IA.
Qu'est-ce qui compte dans une bonne solution RAG ?
La qualité d'une application RAG dépend fortement de la préparation de la base de savoir. Une stratégie de chunking réfléchie, des embeddings de qualité et une recherche vectorielle précise décident si les informations pertinentes sont réellement trouvées et transmises au modèle. L'entretien des données joue aussi un rôle central.
S'y ajoutent des aspects comme la protection des données, les droits d'accès et l'actualité des sources. Elisabit aide les entreprises à concevoir et mettre en œuvre des systèmes RAG qui livrent des réponses fiables et exploitent le savoir existant de façon sûre et efficace.
Questions fréquentes
Que signifie l'abréviation RAG ?
RAG signifie Retrieval Augmented Generation, soit génération augmentée par récupération. Un modèle de langage récupère alors, avant de répondre, des informations pertinentes dans une source de savoir externe. Celles-ci sont insérées dans le contexte et intégrées à la réponse.
Comment le RAG aide-t-il contre les hallucinations ?
Parce que le modèle appuie sa réponse sur des preuves concrètement récupérées, il doit plus rarement reconstruire ou inventer des informations à partir de son savoir d'entraînement. Cela réduit nettement le risque d'affirmations fausses. Les sources utilisées peuvent en outre souvent être indiquées directement.
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle dans le contexte du RAG ?
Une base de données vectorielle stocke les embeddings des sections de savoir, donc des représentations numériques de leur sens. Lors d'une requête, elle trouve par recherche de similarité les sections les plus adaptées. Celles-ci sont ensuite transmises au modèle de langage comme contexte.
Faut-il réentraîner le modèle de langage pour le RAG ?
Non, c'est justement un avantage du RAG. Le nouveau savoir est simplement intégré à la base externe et immédiatement disponible. Un réentraînement laborieux du modèle n'est pas nécessaire.
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