Points clés
- Récupère les extraits pertinents, puis le LLM répond
- Zéro réentraînement, mise à jour par réindexation
- Traçabilité native : chaque réponse cite ses sources
RAG
Connecter un LLM à vos données métier, réponses sourcées
- Récupération
- Base vectorielle
- Embeddings
- Recherche hybride
- Reranking
- Audit trail
- Agentic RAG
- LLM-agnostique
Synthèse éditoriale
Méthode qui connecte un LLM à vos documents : il récupère les extraits pertinents puis répond, sources à l'appui — sans réentraîner le modèle.
Architecture de référence pour interroger un corpus documentaire propriétaire : au lieu de réentraîner un modèle, on récupère à la volée les extraits pertinents et le LLM répond en s'appuyant dessus, avec citations. Atouts : mise à jour immédiate (réindexer un document suffit), traçabilité native des sources, coût maîtrisé, compatibilité avec tous les LLM. À arbitrer face au contexte long (corpus restreint), au fine-tuning (comportement spécialisé) et aux agents outillés (besoin d'agir).
Avantages
- Mise à jour immédiate : indexer un document suffit
- Audit trail natif, réponses vérifiables
- Compatible avec tous les LLM (Claude, Gemini, GPT, Mistral)
Cas d'usage
- Interroger contrats, procédures, base de connaissance
- Corpus propriétaire volumineux à tracer
- Multi-utilisateurs avec droits différenciés
3 ressources
Pour bien commencer
2 contenus
▦ Présentation RAG en bref
Le dossier complet sur RAG : à quoi ça sert, comment ça fonctionne, les usages concrets et les limites assumées.
AGE Services Présentation
Accéder au contenu → : RAG en bref 
▶ Vidéo · 9 min Découvrir le RAG en vidéo
Le principe du RAG expliqué par IBM Technology : de la recherche documentaire simple à la recherche hybride et aux systèmes agentiques qui enchaînent plusieurs étapes.
IBM Technology Mai 2026
Accéder au contenu → : Découvrir le RAG en vidéo Sources officielles
1 contenu
↗ Lien · arxiv.org L'article fondateur du RAG (arXiv)
La source primaire sur RAG : à consulter directement pour vérifier une information.
arxiv.org Officiel
Ouvrir le lien → : L'article fondateur du RAG (arXiv) (nouvel onglet) Cas métier
Secteurs où nous l'intégrons
RAG est mobilisée dans nos missions auprès des secteurs suivants. Découvrez les cas métier concrets.
FAQ
RAG — questions fréquentes
Qu'est-ce que le RAG, en une phrase ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) fait répondre un modèle d'IA non pas « de tête », mais en allant d'abord chercher les bons extraits dans vos documents, puis en rédigeant une réponse ancrée sur ces extraits, avec citations. C'est une architecture, pas un produit : elle se construit autour de n'importe quel LLM.
Le RAG est-il dépassé par les modèles à très grand contexte ?
Non — ils sont complémentaires. Avec des modèles à 1 million de tokens et plus, un petit corpus (en deçà d'environ 500 pages) tient directement dans le prompt : inutile alors de monter un RAG. Mais au-delà, la qualité se dégrade quand on remplit vraiment la fenêtre, et le RAG reste seul à offrir traçabilité, fraîcheur des données et coût maîtrisé sur de gros volumes. Une approche hybride est fréquente : le RAG sélectionne les passages les plus pertinents, qu'on injecte ensuite dans un modèle à long contexte.
Qu'est-ce qui a le plus évolué récemment sur le RAG ?
Trois choses. La recherche « hybride » (sémantique + mots exacts) suivie d'un reranking est devenue le standard de précision en production. Le « RAG agentique » laisse un agent décider quoi récupérer, reformuler ses requêtes et enchaîner plusieurs recherches. Et le GraphRAG s'appuie sur un graphe de connaissances pour relier des informations dispersées, utile aux questions transverses.
Comment sait-on qu'un système RAG fonctionne bien ?
On l'évalue avec des métriques dédiées (par exemple via le framework RAGAS), en séparant la qualité de la récupération et celle de la génération : fidélité (la réponse colle-t-elle aux extraits sans rien inventer ?), rappel (a-t-on retrouvé toute l'information utile ?) et précision (les extraits récupérés sont-ils pertinents ?).
Un RAG peut-il se tromper avec assurance ?
Oui, et c'est sa limite structurelle : un index vectoriel n'a ni notion d'autorité, ni notion de date, ni mécanisme d'oubli. Il ne se tait pas quand il ignore — il remonte le passage sémantiquement le plus proche et le présente avec la même assurance qu'une réponse juste, sources à l'appui. Un document abrogé y reste indexé tant qu'on ne l'en retire pas. D'où un motif d'architecture qui se diffuse : associer au RAG une mémoire de décisions (pattern « LLM wiki ») lue en entier, qui porte l'autorité, les dates et les périmètres — l'index sert, il ne décide pas.
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