Une IA généraliste connaît beaucoup de choses, mais elle ne connaît pas spontanément les procédures internes, les documents clients, les contrats ou les informations propres à une entreprise.
Pour utiliser ces connaissances sans devoir entraîner un nouveau modèle, une solution consiste à rechercher d'abord les informations pertinentes dans les documents disponibles, puis à les fournir au modèle au moment où il doit répondre.
Cette approche est couramment appelée RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, que l'on peut traduire par génération augmentée par la recherche.
L'IA ne doit pas tout connaître. Elle doit retrouver la bonne information.
Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système recherche d'abord les passages susceptibles d'y répondre. Ces informations sont ensuite transmises au modèle IA avec la question.
Comment fonctionne un système RAG ?
Le fonctionnement peut être représenté comme une chaîne de traitement. L'utilisateur ne voit généralement que la question et la réponse : la recherche documentaire s'effectue automatiquement en arrière-plan.
Quelles informations peut-on mettre à disposition de l'IA ?
Le principe n'est pas limité aux fichiers PDF. Plusieurs sources peuvent alimenter la recherche selon l'environnement de l'entreprise.
Un exemple : interroger une documentation interne.
Imaginons une entreprise disposant de plusieurs centaines de procédures et documents internes. Un collaborateur souhaite savoir comment traiter une situation particulière.
« Quelle est la procédure à suivre lorsqu'un client demande la modification de son contrat ? »
L'assistant prépare sa réponse à partir des informations trouvées dans les documents sélectionnés et peut indiquer les sources utilisées.
Pourquoi ne pas simplement envoyer tous les documents à l'IA ?
Une entreprise peut disposer de centaines ou de milliers de pages de documentation. Transmettre l'ensemble à chaque question serait inutile, coûteux et parfois techniquement impossible.
L'objectif du système de recherche est donc de sélectionner uniquement les informations susceptibles d'être utiles pour répondre à la demande en cours.
Le RAG permet-il d'éviter les erreurs de l'IA ?
Fournir un contexte pertinent améliore la qualité des réponses, mais ne transforme pas pour autant un modèle IA en système totalement infaillible.
Le modèle peut toujours interpréter incorrectement une information, produire une réponse incomplète ou ne pas disposer d'un document suffisamment précis pour répondre.
Pour les usages importants, il est préférable de conserver les documents ou passages ayant servi à produire la réponse afin que l'utilisateur puisse vérifier l'information.
Afficher les sources : un point particulièrement utile.
Un assistant documentaire peut présenter non seulement une réponse, mais également les documents qui ont été utilisés pour la construire.
La procédure prévoit une validation avant la modification définitive du dossier.
Tous les utilisateurs ne doivent pas forcément accéder aux mêmes informations.
La recherche documentaire doit également tenir compte des droits d'accès. Un utilisateur ne devrait pas pouvoir obtenir par l'intermédiaire de l'IA une information qu'il n'est normalement pas autorisé à consulter.
Droits utilisateurs
Filtrer les informations selon le profil ou le rôle.
Confidentialité
Identifier les données qui peuvent être utilisées par le système.
Traçabilité
Conserver les éléments utiles pour comprendre une réponse.
La qualité des réponses dépend aussi de la qualité des documents.
Une IA ne peut pas résoudre automatiquement les problèmes d'une documentation contradictoire, ancienne ou incomplète.
Si deux procédures donnent des consignes différentes, le système peut retrouver les deux informations sans savoir laquelle correspond réellement au fonctionnement actuel.
Organiser la connaissance reste important.
Identifier les documents de référence, supprimer les versions obsolètes et structurer les sources améliore directement la pertinence du système.
RAG et assistant métier : deux briques complémentaires.
Le RAG peut constituer une partie d'un assistant métier plus complet. La recherche documentaire apporte le contexte tandis que l'assistant fournit l'interface permettant à l'utilisateur d'interroger ces informations depuis son environnement de travail.
Faut-il entraîner son propre modèle IA ?
Pas nécessairement. Dans de nombreux projets, l'objectif n'est pas d'apprendre au modèle toutes les connaissances de l'entreprise.
Il est souvent plus pertinent de conserver les connaissances dans leurs sources, puis de fournir au modèle les informations nécessaires au moment de la demande.
Cela facilite également la mise à jour : lorsqu'un document change, il n'est pas nécessaire de réentraîner complètement le modèle pour chaque modification de contenu.
Comment intégrer ce fonctionnement dans une application existante ?
L'utilisateur n'a pas besoin de connaître toute l'architecture technique. La recherche et l'appel au modèle peuvent être intégrés derrière un moteur de recherche, une zone de conversation, un dossier client ou une fonction précise d'une application métier.
L'enjeu est surtout de relier correctement les sources, les règles d'accès, la recherche et l'intelligence artificielle au processus existant.
Cette logique s'inscrit plus largement dans une démarche d' intégration de l'intelligence artificielle en entreprise , où l'IA devient une fonction de l'application plutôt qu'un outil séparé.
Commencer par un périmètre limité.
Il n'est pas nécessaire de connecter immédiatement toute la documentation de l'entreprise. Une première version peut se concentrer sur une famille de documents et quelques questions représentatives.
En résumé
Connecter une intelligence artificielle aux documents de l'entreprise ne consiste pas simplement à lui transmettre une grande quantité de fichiers.
Une approche RAG organise une chaîne plus précise : rechercher les informations pertinentes, sélectionner le contexte, interroger le modèle puis restituer une réponse accompagnée, lorsque cela est utile, de ses sources.
Cette architecture permet de construire des assistants capables d'exploiter les connaissances propres à l'entreprise tout en conservant les documents comme sources de référence.
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