Retrouvez les définitions clés pour cadrer un projet IA en PME et relier facilement les notions entre elles.
Définition
RAG signifie Retrieval Augmented Generation. Cette approche consiste à retrouver d’abord les extraits les plus pertinents dans une base documentaire, puis à les transmettre au modèle IA pour l’aider à répondre avec un meilleur ancrage dans les sources de l’entreprise.
À retenir
Le RAG sert surtout à reconnecter l’IA à vos vraies sources, plutôt qu’à la laisser répondre de mémoire.
Erreur fréquente
Croire qu’un chatbot interne devient fiable uniquement parce qu’il utilise un LLM. Sans bonnes sources, il reste fragile.
À quoi cela sert
- Améliorer la pertinence des réponses documentaires.
- Réduire les réponses génériques ou hors contexte.
- Permettre à un assistant de s’appuyer sur vos procédures, contrats, notes ou FAQ.
Exemple concret
Un assistant support branché en RAG peut répondre à partir des procédures internes et des fiches incidents déjà validées, au lieu d’improviser une réponse depuis un modèle générique.
Bonnes pratiques
- Soigner la qualité et l’actualité des documents indexés.
- Mesurer si les sources remontées sont réellement les bonnes.
- Afficher ou citer les références utilisées lorsque c’est possible.
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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