RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Définition

Le RAG, ou génération augmentée par la recherche, apporte au modèle des passages retrouvés dans des sources documentaires pour préparer une réponse, en complément de ses connaissances d'entraînement.

Le RAG associe la recherche de passages pertinents à la génération d'une réponse à partir de ces extraits. La recherche peut être sémantique, par mots-clés ou hybride. Les sources peuvent être internes ou publiques, selon les droits définis. Chez GYRUS, le choix des documents, les accès et la vérification humaine sont cadrés avant le déploiement ; des sources citées n'excluent ni les erreurs ni les omissions.

Exemple en PME

Exemple pédagogique : un collaborateur recherche une réponse dans un ensemble de procédures internes autorisées. Le système retrouve des passages pertinents et le modèle propose une synthèse à partir de ces extraits. L'utilisateur vérifie les références, leur actualité et leur adéquation à sa question avant d'utiliser la réponse dans son travail.

Pour GYRUS, cette démarche suppose de choisir les sources et de cadrer les accès avant la configuration. Des documents mal organisés ou inadaptés ne deviennent pas fiables parce qu'ils sont connectés à un assistant. Les participants testent les résultats sur des cas autorisés et documentent les usages. Le référent doit pouvoir comprendre les sources retenues et les limites du périmètre pour reprendre la main.

À ne pas confondre avec

Le RAG n'est pas un réentraînement du modèle sur tous les documents de l'entreprise. Il apporte des éléments retrouvés au moment de répondre, au lieu de s'appuyer uniquement sur la mémoire d'entraînement. Il ne se confond pas non plus avec une simple recherche de fichiers : la génération ajoute une reformulation qui doit rester vérifiable.

L'accès à une base documentaire n'élimine pas les hallucinations et ne garantit pas qu'une réponse soit exhaustive. Le système peut retrouver un extrait insuffisant ou produire une synthèse imprécise. Les droits, la sélection des documents, les tests et la validation humaine restent nécessaires. Une référence citée doit être examinée ; elle n'est pas, à elle seule, une preuve que toutes les phrases de la réponse sont exactes.

Pour aller plus loin

Retrouvez le glossaire IA GYRUS, la méthode Parallel Intelligence et le guide des agents IA en PME. Pour comprendre les risques liés aux usages dispersés, consultez le diagnostic Shadow IA et les repères RGPD et IA.

Les offres GYRUS

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