Comment fonctionne le RAG techniquement ?

1) Découper les documents en morceaux (chunks). 2) Créer des empreintes de sens (embeddings). 3) Indexer dans une base vectorielle (Qdrant, Pinecone). 4) Quand on pose une question, chercher les passages pertinents. 5) Le LLM génère la réponse à partir de ces passages.

Quels sont les cas d'usage du RAG ?

Support client intelligent (chatbot sur votre documentation). Assistant interne (questions sur les process). Analyse documentaire (contrats, rapports). Aide à la vente (cas clients, objections). La qualité dépend à 80% de la qualité de vos données.

RAG expliqué simplement : comment l'IA peut lire vos documents avant de répondre

Q: C'est quoi le RAG en IA ?

RAG = Retrieval-Augmented Generation. En une phrase : une IA qui va chercher les bons chapitres dans vos docs avant de vous répondre. L'IA ne devine pas, elle s'appuie sur vos documents pour formuler sa réponse.

L'analogie de la bibliothèque

Imaginez une bibliothèque municipale. Vous demandez : "Comment une ville doit gérer une grosse inondation ?"

Scénario 1 (recherche classique) : On vous donne une liste de livres avec "inondation" dans le titre. Vous repartez avec 8000 pages à vous taper.

Scénario 2 (RAG) : Le bibliothécaire file dans les rayons, prend quelques chapitres précis, les lit, puis vous donne une réponse simple appuyée sur ce qu'il vient de lire.

RAG : la définition simple

RAG = "Retrieval-Augmented Generation". En français : "Génération augmentée par la récupération".

En une phrase : une IA qui va chercher les bons chapitres dans vos docs avant de vous répondre.

Comment ça fonctionne techniquement

Dans l'analogie	En technique
Les livres	Vos documents internes
Les chapitres	Les "chunks" (morceaux découpés)
Les étiquettes thématiques	Les "embeddings" (empreintes de sens)
Le catalogue	L'index sémantique (base vectorielle)
Le bibliothécaire	Le modèle de langage (LLM)

Les cas d'usage concrets

Support client intelligent : chatbot sur votre documentation, FAQ, conditions générales.

Assistant interne : questions sur les process, décisions passées, comptes-rendus.

Analyse documentaire : contrats, rapports, documents juridiques.

Aide à la vente : cas clients, arguments, réponses aux objections.

Le piège de la donnée mal organisée

Si votre bibliothèque est mal rangée, RAG ne corrige pas le problème. Il le met en pleine lumière. Avant de construire un RAG : documents à jour, cohérents, bien structurés, sans doublons.

En résumé

RAG = une IA qui va chercher les bons chapitres dans vos docs avant de vous répondre. C'est ce qui transforme un modèle généraliste en assistant expert de votre domaine.