Calipia : le blog

Soyons taquin sur un mot que nous trouvons sur toutes les bouches actuellement : le RAG…
Le monde de l’informatique décisionnelle a trouvé son nouveau jouet : le RAG. Sur le papier, la promesse est séduisante pour tout architecte système : « branchez vos données propriétaires sur un LLM et regardez la magie opérer ». Pourtant, à force de vouloir optimiser la « génération » (le G de RAG), les entreprises ont fini par oublier que le « R » (Retrieval) n’est pas une simple fonctionnalité, mais une dépendance d’infrastructure critique.

Le RAG en entreprise ou l’art de mesurer la mauvaise température

Le constat est cinglant : la plupart des organisations s’acharnent à mesurer la qualité de la réponse finale — souvent avec des métriques de satisfaction utilisateur très subjectives — au lieu de monitorer la tuyauterie sous-jacente. C’est un peu comme si un ingénieur réseau se contentait de vérifier que la page web s’affiche, sans jamais regarder la latence des paquets ou la perte de données sur le backbone.

D’un point de vue purement technique, le bât blesse sur la gestion du contexte. Nous voyons des systèmes qui « hachent » (chunking) des documents complexes de manière arbitraire, détruisant au passage la sémantique structurelle que les architectes de données ont mis des années à construire. Le résultat ? Une « mémoire » du système qui est soit obsolète, soit mal gouvernée, car les flux d’accès aux données ne suivent pas les politiques de sécurité en vigueur.

Pour un DSI, le risque n’est plus seulement d’avoir une réponse « hallucinée » par l’IA, mais d’avoir un système qui prend des décisions basées sur un contexte partiel ou corrompu. Si le RAG devient le moteur de l’automatisation des workflows, une erreur de récupération n’est plus une curiosité de chatbot, c’est un bug système majeur qui se propage dans toute la chaîne de production.

Il est temps de traiter la récupération d’information non plus comme un accessoire de l’IA, mais comme une couche d’infrastructure à part entière, avec son monitoring, ses SLAs et sa gouvernance propre. Sans quoi, votre rutilant moteur d’IA ne restera qu’une très coûteuse machine à recycler des données mal indexées.

Un petit rappel au besoin sur ce qu’est (théoriquement) le RAG 🙂

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation), ou génération augmentée par récupération, est une architecture logicielle qui combine la puissance de calcul des modèles de langage (LLM) avec des sources de données externes et privées, en temps réel.

Pour un architecte système, on peut le définir comme un pipeline composé de deux phases distinctes :

• La Récupération (Retrieval) : Lorsqu’une question est posée, le système interroge d’abord une base de connaissances (souvent une base de données vectorielle) pour extraire les fragments de documents les plus pertinents. On ne se fie plus à la « mémoire » interne du modèle, mais à une recherche documentaire précise.La Génération (Generation) : Ces extraits de documents sont injectés dans le « contexte » du LLM (le prompt). Le modèle utilise alors sa capacité de rédaction pour synthétiser une réponse en se basant exclusivement sur les faits fournis.

Pourquoi est-ce crucial pour une entreprise ? Contrairement à un LLM classique (comme GPT-4 seul) qui est figé dans le temps et sujet aux hallucinations, le RAG permet :

1. L’actualité : L’IA a accès aux données de la dernière minute.La confidentialité : Vous exploitez vos documents internes sans avoir à réentraîner un modèle coûteux.La traçabilité : Le système peut citer ses sources (le document X, paragraphe Y), ce qui est indispensable pour l’auditabilité et la conformité.