Glossaire
RAG (retrieval-augmented generation)
Le RAG signifie que l'IA commence par chercher dans des sources fiables (vos documents, une base de données, le web) avant de rédiger sa réponse à partir de ce qu'elle a trouvé. Il réduit les hallucinations et maintient les réponses à jour.
Un LLM seul répond de mémoire : tout ce qu’il a absorbé lors de son entraînement, figé à une date passée. Le RAG ajoute une étape « livre ouvert » : avant de répondre, le système récupère les passages pertinents depuis une source choisie et les transmet au modèle avec votre question.
Imaginez un pharmacien. Face à une interaction médicamenteuse rare, le bon professionnel n’improvise pas de mémoire : il consulte la base de données officielle, lit, puis répond. Même compétence, mais ancrée dans une source à jour et vérifiable.
Pour vous, cela signifie deux choses. Les réponses peuvent s’appuyer sur des documents que le modèle n’a jamais vus à l’entraînement (vos contrats, l’actualité du jour, une notice produit). Et les hallucinations diminuent nettement, sans disparaître : le modèle peut encore mal interpréter ce qu’il a récupéré, donc les liens vers les sources restent vos meilleurs alliés.
Où vous rencontrerez cette technologie
Chaque fois qu’un assistant indique « je recherche sur le web… » avant de répondre, c’est du RAG. Également : les projets ChatGPT et Claude qui répondent à partir de fichiers importés, Copilot qui puise dans le SharePoint de votre entreprise, Le Chat de Mistral AI qui interroge vos sources (un acteur souverain européen, soumis au RGPD et supervisé par la CNIL), NotebookLM qui travaille sur vos documents, et les bots de service client qui citent réellement la vraie politique de retour.
Sur le plan réglementaire, les systèmes RAG utilisés en entreprise restent soumis au RGPD : les données récupérées et transmises au modèle constituent un traitement de données personnelles si elles en contiennent. L’IA Act européen classe la plupart des usages RAG en risque limité, mais les déploiements en ressources humaines ou en crédit font l’objet d’obligations supplémentaires.