Génération augmentée par récupération (RAG) : guide pour exploiter les données de sa TPE PME avec l’IA générative
5 questions à se poser pour évaluer la pertinence de recourir au RAG
L’IA générative, à travers le RAG, peut automatiser ou assister les tâches qui nécessitent une recherche dans une base documentaire (contrats, e-mails, documentation technique…).
Une fois une telle tâche identifiée au sein de votre entreprise, quelles questions se poser pour savoir si le RAG est pertinent pour y répondre :
- Cette tâche met-elle en jeu des bases documentaires de grande ampleur, internes à l’entreprise ?
- Ces bases documentaires changent-elles souvent (ajouts ou modifications de documents) ?
- Ces bases documentaires sont-elles organisées en une base de données structurée ?
- Les résultats de la recherche documentaire doivent-ils être intégrés à une réponse rédigée en langage naturel ?
- Cette tâche nécessite-t-elle une traçabilité de l’information (pouvoir citer les références des documents de la base documentaire employés pour répondre) ?
Le guide aborde les principaux aspects à aborder pour déployer un RAG et présente des exemples d’entreprises qui l’utilisent.
Choix du mode d’intégration et de l’hébergement du système de RAG
Le guide explore différents modes d’intégration du RAG, allant des solutions clés en main (logiciels sous licence ou SaaS), aux solutions sur mesure (développement par un intégrateur ou en interne). Si chaque mode a ses avantages et inconvénients en termes de coût, de personnalisation, et de délai de mise en place, les TPE PME, privilégions généralement les solutions clés en main, plus accessibles.
Pour l’hébergement, les entreprises peuvent avoir recours à des serveurs internes ou à des serveurs distants (cloud privé, cloud public et solutions SaaS). Le choix de l’hébergement dépend de la vitesse de déploiement souhaitée, des exigences en matière de sécurité des données, et du nombre de requêtes attendues.
Prétraitement des données pour le RAG
Le prétraitement des données est une étape cruciale pour garantir la performance du système de RAG. Cela inclut la conversion des données, le nettoyage, la segmentation, l’enrichissement avec des métadonnées, et la vectorisation. Le guide souligne que le prétraitement des données constitue un investissement durable qui profite à l’ensemble de l’entreprise.
Évaluation et maintenance du système de RAG
L’évaluation régulière du système de RAG est essentielle pour garantir sa performance et sa fiabilité. Cela inclut le recueil des retours des utilisateurs, l’utilisation de mesures quantitatives, et l’évaluation par un grand modèle de langage. La maintenance continue assure la performance du système malgré l’évolution des données et des besoins.
Éthique et sécurité
La protection des données sensibles des entreprises est un enjeu crucial. La protection des données, la conformité au règlement IA européen et l’explicabilité des décisions sont des points critiques. Aussi est-il primordial de s’assurer que les risques de fuite de données via le système de RAG restent maîtrisés.
Importance de la recherche
La qualité du module de recherche est cruciale pour l’efficacité du RAG. Attention à ne pas négliger l’importance de la recherche qui doit être pertinente et exhaustive afin que le l’IA dispose des meilleures informations possibles pour formuler sa réponse.
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