Le problème des hallucinations

Les IA oublient, inventent et ignorent vos données privées. Demandez à une IA combien de pattes a un canard -- elle peut parfois répondre 4. C'est dans son ADN : un mélange de probabilités statistiques.

Les LLMs sont entraînés sur d'énormes corpus de texte, mais ils ne connaissent pas vos documents internes, votre politique de remboursement, votre base de connaissances métier. Et quand ils ne savent pas, ils inventent -- c'est ce qu'on appelle une hallucination.

La solution : RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG est un mécanisme qui connecte l'IA à votre savoir (documents, PDF, wiki, images, vidéos...) en retrouvant des informations pertinentes avant de répondre.

Le résultat : des réponses précises, à jour, ancrées dans vos documents.

Exemple concret

Une IA fraîchement déployée ne connaît pas votre politique de remboursement. Pourquoi ? Parce que ça ne fait pas partie de son entraînement.

Alors, quelles options ?

• Réentraîner le modèle ? Comptez des millions d'euros et des semaines de calcul.
• Faire du fine-tuning ? Coûteux, complexe, et pas 100% fiable.
• Utiliser le RAG ? Le système cherche dans vos documents, reformule la question, puis répond avec des faits.

Voici le flux concret :

1. Demande : "Quelle est notre politique de remboursement ?"
2. Recherche : le système extrait la bonne section du PDF ou du wiki
3. Reformulation : "Les retours sont possibles sous 30 jours. Réponds à la question..."
4. Réponse : "Retours sous 30 jours."

Fini les hallucinations. Juste des faits.

Cas d'usage concrets

• Chatbots internes : répondre aux questions des employés à partir de la documentation interne.
• Support client en temps réel : fournir des réponses précises basées sur la FAQ et les manuels produit.
• Assistants juridiques ou santé : générer des réponses avec citations précises des textes de référence.
• Outils pour développeurs : connecter l'IA à votre wiki technique ou votre base de code.

Comment ça marche ?

L'architecture RAG repose sur quatre composants principaux :

Vector DB

Une base de données vectorielle stocke vos documents sous forme de vecteurs pour une recherche rapide par similarité sémantique. Plutôt que de chercher des mots-clés exacts, elle trouve les passages les plus proches en sens.

Embeddings

Les embeddings transforment vos textes en représentations sémantiques -- des vecteurs numériques qui capturent le sens des mots et des phrases. Deux phrases qui disent la même chose de manière différente auront des embeddings proches.

Retriever

Le retriever identifie les documents ou passages les plus pertinents dans la base vectorielle en fonction de la question posée. C'est le composant qui fait le lien entre la question de l'utilisateur et votre base de connaissances.

Generator

Le générateur (le LLM) rédige la réponse finale en s'appuyant uniquement sur les documents retrouvés. Il ne "devine" plus : il synthétise l'information provenant de vos sources.

Pour aller plus loin

Bien sûr, c'est une version simplifiée. Le domaine du RAG évolue rapidement et comprend de nombreuses techniques avancées :

• Chunking : le découpage intelligent des documents en morceaux de taille optimale pour la recherche.
• Contextual search : des techniques de recherche qui prennent en compte le contexte global de la question.
• GraphRAG : l'utilisation de liens sémantiques entre documents pour enrichir la recherche.
• Clustering : le regroupement thématique des documents pour améliorer la pertinence.
• HyDE (Hypothetical Document Embeddings) : générer des hypothèses pour améliorer la recherche.

La Numérisation en Sens

Chez mAIstrow, nous appelons cette approche la NeS : Numérisation en Sens. L'idée est de ne pas simplement numériser des documents, mais de leur donner du sens exploitable par l'IA.

Confiance, précision, contexte : voilà ce que vos utilisateurs attendent. C'est exactement ce que le RAG débloque.

En synthèse

Le RAG est la réponse pragmatique au problème des hallucinations dans les LLMs. Plutôt que de réentraîner des modèles coûteux ou de se contenter de réponses approximatives, il ancre l'IA dans vos données réelles.

C'est une brique essentielle pour toute IA qui se veut fiable, précise et utile en contexte professionnel.