Mais au fait, c’est quoi la Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une architecture qui combine deux composants distincts : un moteur de recherche documentaire et un modèle de langage (LLM). Concrètement, lorsqu'un utilisateur pose une question, le système commence par interroger une base de données externe pour extraire les passages les plus pertinents, puis transmet ces extraits au LLM qui les intègre dans sa réponse. Introduite dans un article de recherche de Meta en 2020, cette technique s'est imposée comme l'une des approches dominantes du déploiement d'IA en entreprise.

L'enjeu est de taille : les LLMs seuls souffrent d'une connaissance figée à leur date d'entraînement et hallucinent des faits avec assurance. Le RAG corrige ces deux défauts en ancrant les réponses dans des documents vérifiables et actualisables — contrats internes, bases de connaissances, documentation technique — sans nécessiter de réentraînement du modèle. Des entreprises comme Notion, Salesforce ou Mistral AI intègrent désormais cette approche au cœur de leurs produits.

Le RAG est devenu incontournable parce qu'il offre un compromis pragmatique entre coût et fiabilité : fine-tuner un modèle coûte cher et reste rigide, tandis que le RAG permet une mise à jour continue des sources. La prochaine frontière s'appelle le RAG agentique, où le système décide lui-même quelles sources interroger et en quelle séquence, rapprochant encore davantage ces architectures d'un raisonnement autonome.