RAG (Retrieval-Augmented Generation)
« Technique qui connecte une intelligence artificielle à vos bases de données et documents pour qu'elle réponde en s'appuyant sur vos informations réelles, pas uniquement sur ses connaissances générales. »
Description
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui enrichit les réponses d'un modèle d'IA en lui fournissant des informations contextuelles extraites de vos propres sources de données. Au lieu de se fier uniquement à ses connaissances d'entraînement (qui peuvent être obsolètes ou génériques), l'IA recherche d'abord les informations pertinentes dans vos documents, puis génère une réponse fondée sur ces données.
Le processus se déroule en deux étapes : la récupération (Retrieval) et la génération (Generation). D'abord, le système recherche dans vos bases documentaires — PDF, fiches produits, e-mails, bases de données — les passages les plus pertinents par rapport à la question posée. Ensuite, le modèle de langage utilise ces passages comme contexte pour formuler une réponse précise et sourcée.
Pour les entreprises, le RAG est la voie la plus rapide pour déployer une IA utile sans entraîner de modèle : il suffit de connecter un modèle existant (Claude, Mistral, Qwen) à vos données via un pipeline de recherche vectorielle. Les réponses sont factuelles, vérifiables et mises à jour en temps réel dès que vos documents évoluent.
Dans nos projets
Pour Extracom, nous avons mis en place un pipeline RAG connecté aux sources officielles (INSEE, Infogreffe) pour enrichir automatiquement les bases de données clients. Le système recherche les informations à jour sur chaque entreprise et alimente les fiches contacts avec les données vérifiées — chiffre d'affaires, dirigeants, codes NAF — en moins de 48 heures pour 10 000 contacts.
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