RAG : tout comprendre en 5 minutes
La technique qui fait répondre une IA à partir de VOS documents — et la principale parade aux hallucinations.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est derrière une très grande part des cas d'usage IA en entreprise. Son principe est simple : au lieu de demander à l'IA de « savoir » quelque chose, on lui fournit les documents pertinents au moment de la question.
Comment ça marche ?
- DécoupeVos documents en petits morceaux
- VectorisationChaque morceau devient des nombres
- RechercheOn retrouve les passages pertinents
- GénérationL'IA répond à partir de ces passages
Concrètement : vos documents (PDF, Word, bases) sont découpés puis transformés en vecteurs. À chaque question, le système retrouve les morceaux les plus pertinents, les injecte dans le prompt avec votre question, et l'IA répond en se basant uniquement sur ces extraits — en citant ses sources.
Cas d'usage industriel
Le RAG ne supprime pas la vérification : il la facilite, car la réponse pointe vers ses sources. Pour les termes employés ici (vectorisation, hallucination, token), voir le glossaire ; pour le panorama des usages, voir l'IA générative dans l'industrie.
Questions fréquentes
Le RAG remplace-t-il le fine-tuning ?
Souvent, oui, et plus simplement. Le fine-tuning réentraîne un modèle (coûteux, figé) ; le RAG lui fournit les bons documents à la volée. Pour faire parler l'IA de vos données à jour, le RAG est généralement le bon premier choix.
Le RAG élimine-t-il complètement les hallucinations ?
Il les réduit fortement en ancrant la réponse dans des sources, mais ne les supprime pas à 100 %. La vérification humaine reste de mise, surtout en contexte industriel.
Mes données restent-elles confidentielles ?
Cela dépend de l'architecture choisie. Avec un système hébergé en interne (et un modèle open source), vos documents ne sortent pas de vos murs — un atout majeur pour les données sensibles.
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