Qu’est-ce que le RAG ?

La Retrieval Augmented Generation, ou RAG, permet à l’IA de répondre à partir de vos propres documents, et pas seulement de ce que le modèle a appris pendant son entraînement.

5 min de lectureIA d’entreprise

En bref

Le RAG, ou retrieval-augmented generation, est une méthode qui améliore les réponses des grands modèles de langage : l’information pertinente est d’abord récupérée dans une base de données ou un ensemble de documents, puis la réponse est générée à partir de cette information. Pour une organisation, cela signifie des réponses IA fondées sur sa propre connaissance à jour, avec les sources et dans le respect des droits. La qualité d’une réponse RAG dépend de ce qui est récupéré : des documents bien structurés, avec métadonnées, versions et droits d’accès, font la différence.

Sur cette page

Comment fonctionne le RAG ?
Pourquoi le RAG compte pour les organisations
RAG, fine-tuning et Agentic RAG
Qu’est-ce qui fait un bon RAG ?
Questions fréquentes sur le RAG

Comment fonctionne le RAG ?

Étape 1
Question
Un utilisateur pose une question en langage naturel.
Étape 2
Récupérer
Le système cherche dans les sources connectées les documents et passages les plus pertinents, dans le respect des droits de cet utilisateur.
Étape 3
Enrichir
Ces passages sont ajoutés à la question comme contexte pour le modèle de langage.
Étape 4
Générer
Le modèle de langage rédige la réponse à partir de ce contexte et indique ses sources.

Pourquoi le RAG compte pour les organisations

Une information à jour

Les réponses s’appuient sur les documents actuels, pas sur les données d’entraînement du modèle.

Votre propre connaissance

Contrats, procédures et dossiers de projet deviennent une source pour l’IA.

Des sources vérifiables

Chaque réponse renvoie aux documents sur lesquels elle repose.

Moins d’hallucinations

Le modèle répond à partir de faits récupérés au lieu de deviner.

Des droits respectés

Seuls les documents que l’utilisateur peut ouvrir sont utilisés.

Pas de réentraînement

Les nouveaux documents sont disponibles immédiatement, sans entraîner de modèle.

RAG, fine-tuning et Agentic RAG

Trois façons d’apporter votre connaissance à l’IA
Approche	Ce que cela fait	Quand cela convient
Fine-tuning	Entraîne un modèle plus avant sur vos données	Un style ou un vocabulaire fixe, pas une connaissance qui évolue
RAG	Récupère les documents pertinents pour chaque question	Des réponses fondées sur une connaissance actuelle et propre à l’entreprise
Agentic RAG	Raisonne à travers l’information, récupère le bon contenu et aide à mener à bien des tâches complexes	Des questions et tâches qui couvrent plusieurs sources

Qu’est-ce qui fait un bon RAG ?

Une réponse RAG ne vaut que par ce qui est récupéré. Trois éléments font la différence :

Des documents structurés : métadonnées, versions et une version finale claire, pour retrouver le bon document.
La pertinence : une recherche sémantique et un modèle de pertinence qui choisissent les passages utiles, aussi appelé Context Engineering.
Les droits : le système applique les droits d’accès à chaque question.

C’est pourquoi SoftAdvice commence par la fondation documentaire dans M-Files ou SharePoint, et utilise Mindbreeze InSpire pour connecter les sources et fournir le contexte.

Qu’est-ce que le Context Engineering ? · IA agentique et Context Engineering

Questions fréquentes sur le RAG

Qu’est-ce que le RAG ?

Quelle différence entre RAG et fine-tuning ?

Le fine-tuning entraîne un modèle plus avant sur vos données, ce qui convient à un style ou un vocabulaire fixe. Le RAG récupère des documents pertinents à chaque question : les réponses utilisent toujours une connaissance à jour et peuvent citer leurs sources.

Le RAG empêche-t-il les hallucinations ?

Il réduit nettement le risque, car le modèle répond à partir de faits récupérés et cite ses sources. La qualité dépend toutefois des documents récupérés.

Le RAG respecte-t-il les droits ?

Il le doit. Un bon système RAG ne récupère que les documents que l’utilisateur peut ouvrir. Mindbreeze reprend et applique les droits existants de l’entreprise à chaque requête.

Qu’est-ce que l’Agentic RAG ?

Avec l’Agentic RAG, l’IA va au-delà des réponses simples : elle raisonne à travers l’information, récupère le bon contenu et aide les utilisateurs à mener à bien des tâches complexes, tout en restant reliée à une connaissance d’entreprise fiable.