Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui combine la puissance des grands modeles de langage avec la precision de vos propres documents. Concretement, au lieu de demander a l'IA de repondre uniquement a partir de ses connaissances generales (souvent imprecises ou obsoletes pour votre contexte), le RAG permet a l'IA de chercher d'abord dans vos documents avant de formuler une reponse.
C'est comme avoir un assistant qui a lu et memorise l'integralite de vos procedures, contrats, documentations techniques et bases de connaissances, et qui peut vous repondre instantanement avec des references precises.
Comment ca fonctionne ?
Le processus RAG se decompose en trois etapes :
1. L'indexation des documents
Vos documents (PDF, Word, emails, pages web, bases de donnees) sont decoupes en segments de quelques paragraphes. Chaque segment est converti en un vecteur numerique (embedding) qui capture sa signification semantique. Ces vecteurs sont stockes dans une base de donnees vectorielle (comme Chroma, Qdrant ou Weaviate).
2. La recherche semantique
Quand un utilisateur pose une question, cette question est egalement convertie en vecteur. Le systeme recherche alors les segments de documents les plus proches semantiquement de la question. Ce n'est pas une recherche par mots-cles : le systeme comprend le sens de la question et trouve les passages pertinents meme si les mots utilises sont differents.
3. La generation de reponse
Les segments pertinents sont envoyes au LLM avec la question de l'utilisateur. Le modele genere alors une reponse synthetique, precise et sourcee. Chaque affirmation peut etre tracee jusqu'au document source, ce qui elimine les hallucinations (reponses inventees).
Les cas d'usage concrets
Support client automatise
Un chatbot RAG connecte a votre FAQ, vos conditions generales et vos fiches produits peut repondre a 80 % des questions clients de maniere instantanee et precise. Les questions complexes sont escaladees vers un humain avec tout le contexte necessaire.
Assistant juridique
Pour un cabinet d'avocats ou un service juridique, un RAG indexant la jurisprudence, les textes de loi et les contrats types permet de retrouver instantanement les precedents pertinents et de generer des premieres analyses.
Documentation technique
Pour une equipe de developpeurs ou de techniciens, un RAG indexant la documentation technique, les tickets resolus et les procedures de depannage accelere considerablement la resolution des incidents.
Onboarding des nouveaux collaborateurs
Un RAG indexant les procedures internes, l'organigramme, les guides de prise en main et les FAQ RH permet aux nouveaux arrivants de trouver instantanement les informations dont ils ont besoin, sans solliciter systematiquement leurs collegues.
Le RAG local : vos donnees restent chez vous
Chez Qualitech-Conseil, nous deploions des solutions RAG entierement locales. Vos documents ne quittent jamais votre infrastructure. Le LLM tourne sur votre serveur, la base vectorielle est hebergee localement, et toutes les communications sont chiffrees. C'est un avantage decisif pour les entreprises soumises a des contraintes de confidentialite (sante, juridique, finance, defense).
Les performances en 2026
Les progres realises en 2025-2026 ont considerablement ameliore les performances du RAG :
- Precision : les modeles d'embedding recents (BGE-M3, E5-Mistral) capturent les nuances semantiques avec une precision remarquable
- Multilingue : le RAG fonctionne parfaitement en francais, y compris avec des documents techniques
- Multi-format : PDF, Word, Excel, PowerPoint, emails, pages web, images avec OCR
- Rapidite : temps de reponse inferieur a 3 secondes meme sur des bases de 100 000 documents
Par ou commencer ?
Nous recommandons de demarrer avec un cas d'usage precis et a forte valeur ajoutee (par exemple, la FAQ support client) plutot que d'essayer d'indexer tous les documents de l'entreprise d'un coup. Contactez-nous pour une demonstration avec vos propres documents.