Tout le monde connaît les agents conversationnels comme ChatGPT. Mais ce que beaucoup ignorent, c’est qu’il est désormais possible de connecter une IA à une base documentaire externe pour qu’elle réponde avec des informations à jour, précises et vérifiables – sans hallucination, ni formation longue ou complexe.
Vous travaillez dans une Commune, et les citoyens demandent toujours les mêmes documents? Vous avez un e-commerce, et les clients posent toujours les mêmes questions sur les délais de livraison? Médecins, kinés, infirmiers, vous recevez de nombreux appels que vous pourriez éviter? Et vous vous dites: « Mettre en place une IA pour ça c’est trop compliqué, je n’ai pas les compétences, pas le temps… » Alors suivez attentivement les explications des experts d’e-AI, le département dédiée à l’Intelligence Artificielle au sein de l’agence digitale e-connect:
Une IA connectée à vos données: « Va chercher la réponse dans la doc », « Cite-moi la source »
Grâce à la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’agent IA ne se contente plus de générer du texte à partir de son entraînement: il interroge une base documentaire, en extrait les passages pertinents, puis génère une réponse appuyée par ces sources. Une FAQ interne, une base produit, un corpus juridique ? L’agent RAG va chercher la bonne information en contexte, cite sa source, et vous livre une réponse sur mesure.
Un agent RAG alimente vos réponses avec des sources fiables.
C’est une nouvelle façon de dialoguer avec l’IA: informée, sourcée, contextuelle. L’agent comprend ce que vous cherchez et sait où le trouver. Contrairement à un agent GPT classique – qui improvise – l’agent RAG s’appuie sur vos données, en temps réel.
Alors, prêts à déployer une IA qui connaît votre métier?
Agent RAG vs GPTs: lequel choisir pour votre entreprise?
RAG Manager by e-AI
La définition d’un RAG?
Un RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche en intelligence artificielle qui combine deux composants clés:
Retrieval (recherche)
Un mécanisme externe interroge une base de connaissances (par exemple une base de données, un index vectoriel, un ensemble de documents internes) pour récupérer les informations pertinentes avant que la réponse ne soit générée.
Generation (génération de texte)
Un modèle de langage (comme GPT) utilise ensuite ces informations comme contexte pour produire une réponse précise, argumentée et à jour.
Pourquoi utiliser un RAG ?
- Actualisation continue
Le RAG peut accéder à des données internes ou spécifiques à une organisation – comme des PDF, des wikis Confluence, des documents Notion, etc. - Transparence et traçabilité
La source des réponses peut être identifiée et vérifiée. - Scalabilité
Il permet d’exploiter de vastes volumes de données sans devoir entraîner le modèle à chaque changement.
[Exemple concret] Comment fonctionne un système RAG?
Question: « Quelles sont nos conditions de retour? »
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Recherche (Retrieval)
Le système va explorer les documents internes (comme la FAQ) pour trouver les passages pertinents. -
Génération
Le modèle de langage rédige une réponse claire à partir de ces extraits.
