L’Intelligence Artificielle générative (IAg ou genAI) fait son chemin dans les entreprises.
En même temps que des cas d’usage se dessinent, certaines limites apparaissent (pertinence des résultats dans un contexte Métier, nécessité de s’appuyer sur des données fiables, hallucinations, coût…).
Dans ce contexte, la Génération Augmentée de Récupération (RAG) pourrait s’imposer comme une réponse pertinente à ces limites.
La RAG combine en effet les capacités d’extraire des informations pertinentes et de générer du texte contextualisé. Ce qui lui permet de fournir des réponses plus précises et adaptées aux besoins spécifiques des utilisateurs.
Pour de nombreux DSI, Directeurs de l’innovation et Chefs de projets digitaux, la RAG se distingue donc comme une technologie prometteuse permettant d’optimiser les process Métier.
Découvrons ensemble :
- ce qu’est la RAG,
- comment elle fonctionne,
- quels sont ses bénéfices concrets,
- quels sont ses exemples d’application,
- comment elle se met en œuvre concrètement,
- et quels sont les défis qu’elle nécessite de relever.
Qu’est-ce que la RAG ?
Nous l’avons vu, la Génération Augmentée de Récupération combine deux approches complémentaires de l’IA générative : la récupération d’informations et la génération de texte.
Cependant, contrairement aux grands modèles de langages traditionnels (LLM), elle s’appuie sur des sources de données externes pour produire des réponses. Et ceci en temps réel.
Il s’agit notamment de bases de données structurées, de documents internes à l’entreprise ou de ressources en ligne… Bref, toute source constituée d’informations à jour.
Alors, quelle différence avec un LLM traditionnel ? Prenons l’exemple d’une banque :
- À une requête formulée par un collaborateur concernant une procédure de conformité, une IAg fournit une explication générique.
- En revanche, la RAG va interroger des sources spécifiques liées à la réglementation actuelle et générer une réponse contextualisée, propre aux enjeux du moment.
C’est dans cette capacité à puiser dans une base de connaissance spécifique et actualisée que tient toute la différence.
Comment fonctionne la RAG ?
Son processus de fonctionnement se déroule en deux grandes étapes :
Récupération d’informations
L’algorithme commence par rechercher des données pertinentes dans une ou plusieurs bases de données internes ou externes.
Le prérequis est donc de constituer des bases de données indexées et vectorisées par un module de recherche (IA de recherche sémantique ou moteur de recherche spécialisé).
Ces bases peuvent inclure des documents Métier, des guides réglementaires, des manuels techniques, des articles récents…
Génération de texte
Une fois que le module de recherche a extrait les informations pertinentes des bases de données, une IA générative va construire une réponse complète intégrant ces données.
Ici, il ne s’agit pas d’informations copiées/collées, mais bien d’une reformulation, ajustant les informations au contexte de la question posée.
RAG et IA générative fine-tunée : quelles différences ?
Il s’agit de deux approches fonctionnant différemment, mais qui ont le même objectif : améliorer les capacités d’un modèle d’Intelligence Artificielle générative.
La RAG
- Ce modèle ne mémorise pas directement les informations dans ses paramètres : il s’appuie sur une base de connaissances externe.
- Il n’a donc pas besoin d’être continuellement mis à jour : seule la base de connaissances doit l’être.
- Ce modèle a l’avantage d’être efficace en termes de mémoire et de s’adapter rapidement à de nouveaux contenus.
- En revanche, la qualité des réponses qu’il fournit dépend grandement de la qualité des données externes sur lesquelles il s’appuie.
- Et la combinaison des deux systèmes (récupération et génération) peut augmenter la complexité de l’architecture et les coûts en calcul.
L’IA générative fine-tunée
- Il s’agit d’un modèle génératif pré-entrainé, comme l’est GPT, mais sur des données propres à un contexte particulier. Par exemple, dans le domaine médical, on peut fine-tuner une IA en l’entrainant sur des bases d’informations médicales.
- Cette approche permet de produire des réponses très précises, sans dépendance à une base externe.
- Cela simplifie également le déploiement du modèle.
- En revanche, son entraînement peut être long et coûteux, et s’avérer obsolète si de nouvelles informations doivent être prises en compte.
- Les mises à jour sont plus couteuses et complexes, car il faut ré entrainer le modèle sur des données actualisées.
La Génération Augmentée de Récupération : quels bénéfices pour les entreprises ?
La RAG est donc une approche hybride qui représente une avancée significative dans le domaine de l’IAg.
Elle permet de :
Contextualiser les réponses
Les réponses que fournit la RAG sont adaptées aux besoins et au contexte Métier spécifique de l’utilisateur (secteur d’activité, département, projet, etc.).
Accroître la précision et la justesse des réponses
En s’appuyant sur des sources d’information fiables (vos données et sources d’information vérifiées), la RAG réduit les risques d’erreurs ou d’hallucinations.
Elle améliore donc la précision et la pertinence des réponses.
Adapter les réponses en temps réel
Les réponses s’adaptent automatiquement au fur et à mesure que votre base de connaissances évolue.
Ces réponses utilisent donc des connaissances à jour, sans nécessiter de nouvelle phase d’apprentissage, comme nous venons de le voir ci-dessus.
Quels exemples d’application ?
Dans de nombreux secteurs d’activité, la Génération Augmentée de Récupération peut permettre d’améliorer l’efficacité opérationnelle, tout en assurant une meilleure gestion des connaissances en temps-réel.
L’assurance : Automatisation du traitement des réclamations, assistance aux agents en fournissant des réponses rapides et adaptées aux réglementations en vigueur.
La banque : Analyse de risques financiers et de conformité au travers de recherches dans des bases de textes réglementaires et des documents internes actualisés.
L’industrie : Optimisation de la maintenance prédictive, gestion de la chaîne d’approvisionnement en puisant dans des bases de données techniques et des historiques de maintenance.
La santé : Aide au diagnostic en accédant à des dossiers médicaux, des études récentes, des sources médicales fiables, afin de fournir des recommandations médicales fondées.
Quels défis sont à relever ?
L’adoption de la RAG, comme pour toute technologie, n’est pas sans défis à relever.
Tout d’abord, elle nécessite de gérer de grandes quantités de données. Et plus une entreprise a de sources d’information, plus il est complexe d’en assurer une gestion efficace et de permettre un accès rapide à ces données.
Les temps de réponse peuvent notamment s’avérer un peu plus long avec la RAG qu’avec un LLM classique.
Par ailleurs, la confidentialité et la sécurité des données sont au cœur d’un projet de mise en œuvre d’une solution RAG. Particulièrement dans les secteurs sensibles (banque, santé…) où la protection des données est primordiale. S’appuyer sur un expert en cybersécurité peut être une solution pour les entreprises n’ayant pas cette compétence en interne.
Enfin, une solution RAG nécessite des mises à jour régulières pour garantir des performances optimales, surtout lorsque de nouvelles informations et réglementations doivent être intégrées en continu.
La RAG, levier de performance pour les entreprises ?
En s’appuyant sur des données fiables et à jour, et en fournissant des réponses contextualisées, la Génération Augmentée de Récupération a la capacité de s’intégrer de manière fluide dans les processus Métier, et de permettre des interactions intelligentes et productives.
C’est vrai, la RAG n’en est qu’à ses débuts ! Mais elle pourrait bien redéfinir la manière dont nous interagissons avec l’information au sein de nos entreprises.
Et vous, qu’en pensez-vous ?
Et si vous souhaitez explorer comment la RAG peut transformer votre entreprise, notre équipe est à votre disposition pour vous conseiller et vous accompagner dans son intégration.
Pour aller + loin :
Vous souhaitez réagir ou en savoir plus ?
Nous restons à votre disposition pour échanger avec vous autour d’un café.