Les documents d’une entreprise sont souvent dispersés entre dossiers, procédures et outils collaboratifs. Le RAG, pour retrieval-augmented generation, consiste à retrouver des extraits pertinents avant de générer une réponse.
Comment fonctionne la recherche documentaire ?
Les documents autorisés sont préparés pour la recherche. Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système sélectionne des passages susceptibles de contenir la réponse, puis les fournit au modèle. Les sources peuvent être affichées pour permettre une vérification.
Quels documents choisir au départ ?
Commencez avec un corpus limité, à jour et bien identifié : procédures internes, guides produits ou FAQ. Définissez qui peut accéder à chaque source. Des documents obsolètes ou contradictoires dégradent souvent davantage le résultat qu’un mauvais choix de modèle.
Tester la fiabilité des réponses
Préparez des questions réelles, y compris celles auxquelles le système ne doit pas répondre. Contrôlez la pertinence des extraits retrouvés, les citations et la capacité à reconnaître une information absente. Un RAG ne garantit pas, à lui seul, l’absence d’erreurs.
Décider de l’architecture
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Préparer des documents fiables
Avant de déployer un RAG, il faut vérifier les versions des documents, les doublons, les droits d’accès et la responsabilité de chaque source. Une base documentaire contradictoire ne devient pas fiable par la seule présence d’un modèle de langage.
Pour approfondir les usages, consultez notre guide des assistants IA en entreprise.
Vérifier la qualité des réponses du RAG
Préparez des questions dont la réponse est connue, d’autres volontairement ambiguës et quelques questions absentes de la documentation. Vérifiez la pertinence des sources citées, l’exactitude de la synthèse et la capacité à reconnaître une information manquante.
Respecter les droits documentaires
Un utilisateur ne doit retrouver que les documents auxquels il a accès. Les autorisations doivent intervenir pendant la recherche, et non seulement après la génération. Prévoyez aussi la mise à jour des index lorsque les procédures changent.
Du document à la réponse : les étapes du pipeline RAG
Les documents sont d’abord collectés, normalisés, puis découpés en passages exploitables. Selon les besoins, un moteur de recherche lexical, vectoriel ou hybride identifie les extraits utiles. Le système transmet ensuite ces passages au modèle avec la question et des consignes qui imposent de distinguer les faits trouvés des hypothèses.
Le découpage et les métadonnées comptent beaucoup : un mode opératoire sans sa date de version, sa catégorie ou ses restrictions d’accès peut devenir trompeur. L’index doit être actualisé lorsque des sources sont retirées, corrigées ou remplacées.
« Comment traiter une demande de remboursement reçue sans justificatif ? » Le système doit retrouver la procédure en vigueur, citer le passage pertinent et signaler les informations manquantes. Sans procédure disponible, il doit le dire plutôt que fabriquer une règle.
Évaluer un RAG avec des critères concrets
Pour chaque question du jeu de test, vérifiez séparément que les passages sont pertinents, que la réponse découle effectivement des sources et qu’aucun document interdit n’a été consulté. Mesurez également les situations où le système doit demander une précision ou refuser de conclure.
Pour un usage professionnel, prévoyez une équipe responsable de la documentation, une fréquence de réindexation, un canal de remontée des erreurs et un historique des versions. Cette gouvernance est indispensable lorsque les procédures évoluent.
Pour aller au-delà d’un prototype documentaire, voyez comment notre logiciel IA et RAG pour les PME en Occitanie peut s’intégrer à un projet de recherche dans les connaissances métier. Les fonctionnalités et modalités d’hébergement sont à définir selon les besoins et contraintes du projet.
RAG, recherche classique ou entraînement du modèle ?
| Besoin | Approche à étudier |
|---|---|
| Retrouver un fichier précis | Recherche documentaire classique |
| Répondre en citant des procédures | RAG avec contrôle des sources |
| Produire une rédaction au format constant | Consignes, gabarits et éventuellement adaptation du modèle |
Le choix dépend des données, des droits et des résultats attendus. Une étude de cadrage IA peut permettre de comparer ces options sans partir d’un outil imposé.
