Interrogez un modèle d’IA généraliste sur vos conditions de retour : il inventera une réponse plausible. Posez la même question à une IA connectée à vos documents : elle citera les conditions que vous avez réellement rédigées. La technique qui rend cela possible s’appelle la génération augmentée par récupération, ou RAG.
Comment fonctionne le RAG
Vos documents sont découpés en passages et indexés. Lorsqu’une question est posée, le système recherche d’abord les passages les plus pertinents, puis les transmet au modèle avec la question. Le modèle rédige sa réponse à partir de ces passages et peut les citer.
Là où il fait la différence
- 01Des assistants internes qui répondent aux questions sur les procédures et les règles de l’entreprise
- 02Un support client qui s’appuie sur votre centre d’aide et votre documentation produit
- 03Des équipes commerciales qui cherchent la bonne référence ou le bon détail technique
- 04Des équipes juridiques et conformité qui explorent contrats et réglementations
Ce qui rend un système RAG fiable
La qualité des réponses dépend bien plus des données que du modèle. Documents obsolètes, doublons et PDF mal numérisés conduisent à des réponses erronées. Un bon système synchronise ses sources en continu, respecte les droits d’accès et indique d’où vient chaque réponse.
Mesurez avant de faire confiance
Constituez un jeu de questions réelles, accompagnées des réponses attendues, et soumettez-le au système avant le lancement, puis après chaque modification. C’est ainsi que vous connaissez sa précision au lieu de la deviner.
Vous envisagez un assistant qui connaisse les documents de votre entreprise ? Lors d’un audit gratuit, nous évaluons vos sources et vous montrons ce qui est possible.