Une IA généraliste sait beaucoup de choses, sauf ce qui se trouve dans vos dossiers. Le RAG en entreprise comble ce manque : avant de répondre, le modèle va chercher les passages utiles dans vos propres contenus. Voici comment cela fonctionne, et ce qui sépare une démonstration d’un outil fiable.
L’essentiel en trois points
Le RAG ne rend pas le modèle plus savant : il lui donne accès aux bons documents, au bon moment.
- Chercher avant de répondreLe système retrouve d’abord les passages pertinents dans vos contenus, puis le modèle rédige sa réponse à partir d’eux.
- Des sources citéesChaque réponse peut renvoyer au document d’origine : on vérifie au lieu de croire sur parole.
- Des bases cloisonnéesUne base par thématique, chacune accessible aux seules équipes concernées.
Ce que le RAG change pour une IA
Un modèle de langage a été entraîné sur une immense quantité de textes publics. Il connaît la grammaire, les usages, beaucoup de faits généraux. En revanche, il n’a jamais vu vos procédures internes, votre grille tarifaire, vos contrats types ou les comptes-rendus de vos réunions. Quand on l’interroge sur ces sujets, il fait ce pour quoi il a été conçu : il produit la réponse la plus plausible. Plausible, mais pas forcément vraie. C’est ce qu’on appelle une hallucination.
Retrieval-Augmented Generation, en clair
Le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation ou génération augmentée par la recherche, ajoute une étape avant la rédaction. Lorsqu’une question arrive, le système cherche dans une base de connaissances les passages qui y répondent le mieux, puis les transmet au modèle avec la question. Le modèle ne puise plus dans sa mémoire générale : il s’appuie sur des extraits précis, issus de vos contenus.
La base de connaissances, le vrai sujet
Tout repose donc sur la qualité de la base. Les documents sont découpés en passages, convertis en représentations numériques qui permettent une recherche par le sens plutôt que par les mots exacts (on parle de vectorisation), et les fichiers scannés passent par une reconnaissance de caractères. Une base bien construite accepte des formats variés : PDF, pages web, vidéos, fichiers audio, comptes-rendus, bases documentaires. Une base mal construite, à l’inverse, renvoie des extraits hors sujet, et le meilleur modèle du monde ne pourra rien en tirer de juste.
C’est pourquoi l’avenir de l’IA en entreprise se joue moins sur le choix du modèle que sur l’organisation des contenus qui l’alimentent.
Le parcours d’une question
Trois étapes, de vos documents à une réponse vérifiable.
Importer et préparer
Les contenus sont importés, découpés, vectorisés et, si nécessaire, anonymisés avant d’entrer dans la base.
Retrouver les bons passages
À chaque question, le système sélectionne les extraits les plus proches par le sens, dans la seule base autorisée pour l’utilisateur.
Répondre en citant
Le modèle rédige sa réponse à partir de ces extraits et indique d’où vient l’information.
Ce qui fait la différence en production
Une base par thématique
Plutôt qu’un grand réservoir unique, nous recommandons plusieurs bases cloisonnées : une pour le marketing, une pour les ressources humaines, une pour le juridique, une pour le commercial. La sécurité y gagne, car une grille de salaires ne risque pas de ressortir dans la réponse faite à un commercial. La pertinence aussi : une recherche limitée à un périmètre clair trouve plus vite le bon passage.
Relier les contenus entre eux
Au-delà de la recherche par passages, une organisation de type LLM Wiki relie les contenus entre eux, comme les pages d’une encyclopédie. Le modèle peut ainsi suivre un fil entre plusieurs documents, et chaque réponse reste traçable jusqu’à sa source.
Garder le choix du modèle
Une architecture multi-LLM permet d’interroger la même base avec différents modèles (Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral ou des modèles open source) selon la tâche : rédaction, synthèse, analyse documentaire, transcription. Vous comparez les réponses, maîtrisez vos coûts et ne dépendez pas d’un seul fournisseur.
Anonymiser et choisir l’hébergement
Les données sensibles peuvent être anonymisées avant import. Et l’hébergement se décide en fonction de vos contraintes : cloud souverain européen, serveurs dédiés ou installation dans votre propre système d’information. Vos contenus ne servent pas à entraîner les modèles d’autres acteurs.
Comment nous l’appliquons
Chez Jolifish, ces principes sont réunis dans KDB Core, notre noyau technologique, déployable là où vous le décidez et connectable à vos outils (CRM, ERP, GED). Sa version en ligne, narratheque.io, permet de créer une base de connaissances sans installation, de l’interroger avec plusieurs modèles et d’en tirer un chatbot à intégrer à votre site.
Questions fréquentes sur le RAG
Qu’est-ce que le RAG en intelligence artificielle ?
C’est une méthode qui fait chercher à l’IA les passages utiles dans une base de documents avant de répondre. La réponse s’appuie sur vos contenus plutôt que sur la mémoire générale du modèle.
Le RAG supprime-t-il les hallucinations ?
Il les réduit fortement, à condition que la base soit bien construite et que les réponses citent leurs sources. Une série de questions de test permet de vérifier le comportement avant la mise en service.
Mes documents servent-ils à entraîner le modèle ?
Non. Avec le RAG, les documents sont consultés au moment de la question, pas intégrés à l’apprentissage du modèle. Avec KDB Core et narratheque.io, vos données n’entraînent pas les modèles d’autres acteurs.
Quels documents peut-on utiliser dans une base de connaissances ?
Des PDF, des pages web, des vidéos, des fichiers audio, des présentations, des comptes-rendus ou des bases documentaires internes. Les fichiers scannés passent par une reconnaissance de caractères.
Un projet de base de connaissances ?
Parlons de vos contenus, de vos contraintes d’hébergement et des usages visés.
