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Répondez de tête, puis ouvrez. Le RAG, ou comment une IA consulte les documents de l'entreprise
1Un RAG garantit-il qu'une réponse est juste ?
Non. Il la rend vérifiable, parce qu'elle cite ses passages. Si un document est faux ou périmé, la réponse le sera aussi.
2Qu'est-ce qui compte le plus pour la qualité des réponses ?
L'état des documents : à jour, sans doublons ni versions qui se contredisent, lisibles par une machine.
Fiche
Le RAG en sept étapes
Chercher les passages utiles dans vos documents, puis répondre à partir d'eux, en les citant. Meridal, apprendre, 9 octobre 2026. Exemples fabriqués.
Le rangement
Une version en vigueur, datée, tenue par quelqu'un ; ni doublon ni version qui contredit l'autre.
« Archiver la note de mars quand elle est remplacée »
Le découpage
Des passages ni trop longs ni trop courts ; chacun garde le titre de son document et de sa section.
« CGV, article 6 : délai de paiement »
L'index
Le sens des passages, et leurs mots exacts ; un document modifié se réindexe, un document remplacé en sort.
« Index mis à jour chaque nuit »
La recherche
Le sens et les mots exacts ensemble, puis un reclassement des meilleurs passages.
« Les vingt meilleurs, reclassés, cinq gardés »
Les droits
Filtrés avant la recherche : un passage qu'une personne ne peut pas ouvrir ne lui est jamais servi.
« La note de direction, réservée au comité »
La réponse
À partir des seuls passages, chacun cité ; une contradiction signalée ; « je ne sais pas » permis.
« Les deux textes se contredisent : à trancher »
La mesure
Un jeu de questions dont on connaît le passage attendu, repassé à chaque changement.
« 30 questions, 27 bons passages »
La mesure. Anthropic compte deux tiers d'échecs de recherche en moins en combinant le sens, les mots exacts et un reclassement ; dans une étude de 2025, un seul passage périmé fait baisser de plus de 24 % le score d'un grand modèle ouvert.
Points clés
- Un RAG ne rend pas l'IA infaillible : il rend sa réponse vérifiable, parce qu'elle cite ses passages.
- La qualité se joue d'abord à l'étape 1 : on range les documents avant de brancher l'assistant, pas après ; Microsoft le dit pour SharePoint.
- Un passage sans contexte se retrouve mal ; Anthropic fait écrire une phrase qui le situe, pour 50 à 100 tokens de plus.
- Les droits se filtrent avant la recherche, jamais après.
- Pour dix procédures, un projet dans l'assistant suffit souvent ; le sur mesure, pour beaucoup de documents ou des droits par personne.
Pièges
Lectures suivantes
Rien avant : c'est un point de départ.
Fiche mémo : le RAG
Fin du dossier.
Les pages qui renvoient ici
Limites et sources
La fiche résume les pages du dossier Documents et les pages RAG du dossier Construire ; les exemples sont fabriqués.
Les mesures citées viennent d'Anthropic et d'une étude publiée à l'ACL en 2025 ; elles portent sur leurs propres jeux de données.
- Anthropic, contextual retrieval ; HoH, ACL 2025 ; OpenAI, retrieval ; Microsoft, contenus SharePoint.
- Le relevé :
apprendre/recherches/2026-10-07-rag-technique.json.
Écrit par Meridal, avec l'aide de l'IA ; chaque fait vérifié à sa source et relu avant publication. Texte et schémas sous licence CC BY 4.0 : reprenez-les en citant Meridal. Le code sous licence MIT.
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