Retrouvez les définitions clés pour cadrer un projet IA en PME et relier facilement les notions entre elles.
Définition
Le pipeline d'ingestion (ou pipeline RAG) est l'enchaînement d'étapes qui transforme des documents bruts en base interrogeable : extraction de texte (OCR), nettoyage, découpage en blocs, vectorisation, puis indexation dans une base vectorielle. C'est ce qui constitue un « cerveau IA » privé.
À retenir
Un bon assistant documentaire dépend d'abord d'un bon pipeline d'ingestion, pas seulement du modèle.
Erreur fréquente
Négliger l'ingestion et espérer que le LLM compense des documents mal préparés.
À quoi cela sert
- Rendre un fonds documentaire consultable en langage naturel.
- Construire un cerveau IA privé sur des archives juridiques, comptables ou métier.
- Garantir des réponses ancrées dans des sources réelles.
Exemple concret
Un ingénieur IA construit un pipeline Python qui lit les PDF, applique l'OCR, découpe le texte, le vectorise et l'envoie dans Qdrant : l'assistant peut alors répondre à partir de ces archives.
Bonnes pratiques
- Soigner chaque étape : une erreur d'ingestion se propage à toutes les réponses.
- Versionner et journaliser les ingestions pour tracer les sources.
- Tester le pipeline sur des questions réelles des équipes.
Pourquoi ce terme compte
Comprendre cette notion aide à mieux cadrer un outil IA, à poser les bonnes questions à un éditeur ou à un prestataire, et à distinguer les promesses marketing des usages réellement utiles pour une PME.
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Pages utiles pour passer de la notion à l'action
Ces notions IA prennent leur valeur quand elles sont reliées à des usages métier concrets, à la gouvernance et à l'intégration dans les outils déjà utilisés en PME.