Le RAG consiste à faire lire vos propres documents à un modèle et à y ancrer sa réponse. C'est la manière la plus pratique d'exploiter un savoir interne que le modèle ne possède pas.
01. Pourquoi c'est nécessaire
Un modèle de langage ne connaît ni vos contrats, ni vos procédures, ni votre catalogue. Interrogé sans eux, il invente. Le RAG trouve le document pertinent avant de générer et le remet au modèle.
02. Comment cela fonctionne
Les documents sont découpés, convertis en représentations numériques et écrits dans une couche de recherche. À l'arrivée d'une question, les passages les plus pertinents sont retrouvés et envoyés au modèle avec la consigne. Le modèle y ancre sa réponse.
03. Ce qui a changé en 2026
Le RAG n'est plus seulement recherche vectorielle plus modèle. Dans les déploiements d'entreprise, il est devenu une infrastructure de décision gouvernée qui influence des conclusions d'audit et des scores de risque. Traçabilité et habilitation sont ainsi passées au premier plan.
04. Citer les sources
Le document sur lequel repose la réponse doit être montré à l'utilisateur. Une réponse sans source n'inspire pas confiance en entreprise même lorsqu'elle est juste ; et lorsqu'elle est fausse, personne ne le voit.
05. La limite d'habilitation
Un document qu'un utilisateur n'a pas le droit de voir ne doit pas entrer dans sa réponse. La couche de recherche doit filtrer selon l'identité. Sans cette étape, le RAG devient un canal qui laisse fuir des informations non autorisées.
06. Par où commencer
Commencez par un corpus et un groupe d'utilisateurs. Listez les dix questions les plus fréquentes et mesurez si le système y répond correctement. Élargissez ensuite.