Qu'est-ce quE LE rag ?

RAG est l’abréviation de Retrieval‑Augmented Generation, une technique d’intelligence artificielle qui améliore la génération de texte par des modèles de langage (LLM) en leur permettant d’aller chercher de l’information externe avant de répondre. Autrement dit, au lieu de se limiter aux connaissances intégrées dans le modèle, le système récupère des données pertinentes puis les utilise pour générer une réponse plus précise, actualisée et contextualisée.

Histoire et origine

Le RAG (Retrieval‑Augmented Generation) a été popularisé par Facebook AI en 2020. Il combine la recherche d’informations externes et la génération de texte pour rendre les IA plus précises et à jour. Avant cela, les modèles de langage ne pouvaient utiliser que leurs connaissances internes, ce qui entraînait des erreurs et des limites dans les domaines spécialisés. Aujourd’hui, le RAG est utilisé dans les chatbots, la recherche scientifique et les IA spécialisées.

à quoi sert le rag ?

L’objectif du RAG est de rendre les réponses des IA plus fiables et pertinentes en leur donnant accès à des contenus externes — par exemple :

des bases de connaissances internes à une entreprise,
des documents spécialisés,
des bases de données à jour,
des fichiers textes ou PDF

Cela permet :

d’obtenir des réponses basées sur des informations réelles et vérifiables,
de réduire les inventaires ou erreurs de faits,
et d'éviter de devoir réentrainer entièrement le modèle pour intégrer de nouvelles données

Comment ça fonctionne ?

Le processus RAG se déroule généralement en deux grandes phases :

Récupération (Retrieval)
Le système identifie et récupère les passages ou documents les plus pertinents depuis une source externe (base de données, documents, API…). Ces informations servent de contexte pour répondre à la requête.
Génération (Generation)
Une fois l’information pertinente récupérée, le modèle de langage génère une réponse en s’appuyant à la fois sur sa compréhension interne et sur les données externes récupérées.

Pour aller plus loin...

L’évolution des technologies d’IA s’accélère pour répondre aux besoins de génération de contenu fiable et à jour. Les tendances incluent l’intégration des modèles de langage avec des bases de connaissances externes, les bases vectorielles et les systèmes multimodaux. Comprendre le RAG est essentiel pour le développement de chatbots intelligents, la recherche documentaire avancée et les applications spécialisées. Se former à ces technologies devient un véritable atout pour naviguer dans l’écosystème complexe de l’IA générative et du traitement du langage.

Notre formation Développeur IA Agentique vous permet de maîtriser ces outils et de tirer pleinement parti du potentiel des modèles augmentés par la récupération de données.