Qu'est-ce que le RAG ? Et pourquoi vos données non structurées sont le vrai défi

Le RAG en une minute pour votre DSI :

1. Les IA génériques (LLMs) manquent de contexte métier et peuvent "halluciner".

2. Le RAG indexe vos données internes pour créer un référentiel vivant.

3. C’est un système performant pour obtenir des réponses fiables, à jour, contextualisées et spécifiques à votre entreprise.

4. Basé sur des bases vectorielles rapides pour coder et rechercher vos données.

5. Les LLM exploitent vos données sans ré-entraînement.

6. C’est une IA de confiance, appliquée à votre savoir-faire.

1. Qu'est-ce que la génération augmentée de récupération ou le RAG ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est l’acronyme qu’on retrouve à présent dans tous les projets IA.

Le RAG connecte intelligemment la puissance des LLM à vos bases de connaissances internes. Il enrichit les grands modèles de langage avec votre expertise spécifique pour créer une intelligence alignée sur vos enjeux business.

Pour cela, le système interroge une base de données externe fiable, distinct des datasets d'entraînement initiaux. Il récupère les informations pertinentes pour les injecter dans le contexte de la requête utilisateur, avant de générer la réponse. C'est à cette étape qu’on intègre ses données métier spécifiques et son expertise sectorielle.

Cela réduit le ré-entraînement coûteux; l'IA vient puiser dans votre savoir pour fournir des réponses alignées sur vos problématiques.

Mais cette promesse masque un défi colossal que les équipes de BleuLemon constatent sur le terrain que la majorité des données d'entreprise sont non structurées - documents Word, PDF, emails, présentations.
Le véritable enjeu n'est donc pas le RAG en lui-même, mais la préparation de la donnée qui le nourrit.

Économique par rapport au fine-tuning, le RAG s’appuie sur votre base documentaire qui doit être de haute qualité pour obtenir des réponses précises, cohérentes et utiles.

2. Comment le RAG répond-il aux limites intrinsèques des LLM ?

Les grands modèles de langage sont des technologies d'IA qui alimentent les chatbots avancés et les applications capables de comprendre et traiter le langage humain. Mais ces solutions, loin des approches traditionnelles, présentent des risques intrinsèques que BleuLemon aide les leaders IT à contourner en préparant vos bases de données documentaires à leur exploitation par l’IA.

Les LLM standards, livrés "sur étagère", sont des outils puissants mais imparfaits du fait de leur fonctionnement probabiliste: ils peuvent produire des réponses variables et imprévisibles. Plus critique encore, leur base de connaissances est figée à une date donnée, créant un décalage avec l'actualité s'ils ne sont pas reliés à une recherche en ligne.

Chez BleuLemon, notre partenariat stratégique avec IBM – renforcé récemment par la certification de 4 de nos consultants sur IBM Watsonx Orchestrate – nous donne une vision claire des limites que vous cherchez à contourner.

Les défis techniques des LLM que le RAG cherche à résoudre :

• Présenter de fausses informations (les fameuses "hallucinations") quand il n'a pas de réponse fiable.

• Générer des informations obsolètes ou génériques face à des besoins spécifiques et actuels.

• Créer des réponses à partir de sources ne faisant pas autorité.

• Produire des contenus inexacts en raison de confusions terminologiques entre vos domaines métier.

Le RAG permet de corriger certains de ces problèmes, notamment les défis d’imprévisibilité et d’obsolescence. Il redirige intelligemment les LLM vers vos sources de connaissances validées et qui font autorité, avec suivi des logs de retrieval. Il agit comme un garde-fou en forçant le LLM à baser ses réponses sur vos documents validés, apportant une traçabilité et un contrôle essentiels.

Vous pouvez considérer le modèle LLM comme un nouvel employé trop enthousiaste qui refuse de se tenir informé de l'actualité, mais qui répondra toujours avec une confiance absolue. Cette attitude peut avoir un impact négatif sur la confiance utilisateur. Ce n'est pas quelque chose que vous voulez que vos systèmes imitent !

3. Le succès d'un projet RAG : la préparation de vos données

La solution réside dans la qualité de la donnée fournie au système. C'est une conviction forte que nous partageons chez BleuLemon. D'ailleurs, les données d'IBM sont formelles : une bonne intégration des données non structurées améliore la précision des modèles RAG de 40%.

C'est pour atteindre ce niveau d'excellence que nous avons formalisé une approche pragmatique, issue de notre expérience terrain.

4. Des solutions robustes avec le RAG

Cette technologie garantit une cohérence métier et les organisations conservent un contrôle granulaire sur la sortie de texte généré via la curation documentaire, et le scoring de similarité. Quant aux utilisateurs, ils ont un aperçu¹ de la manière dont le LLM génère la réponse.

La méthode BleuLemon de préparation documentaire pour le RAG

Pour transformer vos données brutes en un carburant fiable pour l'IA, nous avons structuré notre accompagnement autour de quatre piliers essentiels :

1. Détecter les contenus sensibles ou non conformes : Assurer la sécurité et la conformité de l'information avant même qu'elle n'entre dans le système.

2. Planifier le nettoyage et l'archivage des contenus obsolètes : Garantir que l'IA ne s'appuie que sur des informations à jour et pertinentes.

3. Structurer les bases de données documentaires pour l'IA : Transformer vos documents (PDF, Word, etc.) en un format que les modèles peuvent comprendre et exploiter efficacement.

4. Actualiser la gouvernance documentaire : Mettre en place les processus pour que votre base de connaissances reste fiable et performante sur le long terme.

La première étape, et la plus stratégique, n'est donc pas de lancer un POC technique, mais d'évaluer objectivement la maturité de votre patrimoine documentaire.
Si vous souhaitez échanger sur les premières étapes de ce diagnostic, nous sommes à votre disposition pour une conversation de fond.

BleuLemon accompagne les DSI dans leur transformation avec fraîcheur et vivacité d’esprit. Nous aidons les organisations à libérer le potentiel collectif de leurs équipes, en ouvrant la voie à une organisation du travail plus solide et épanouissante.

1  affichage des documents et passages utilisés pour chaque réponse.