Comment fonctionne le RAG ?
Ingestion des documents
Vos fichiers sont découpés, transformés en vecteurs sémantiques et stockés dans une base vectorielle (Pinecone, Weaviate, pgvector…).
Recherche sémantique
À chaque question, l'index propose des passages proches du sens recherché ; leur pertinence est évaluée sur un jeu de questions métier.
Génération de réponse
Le modèle reçoit les extraits récupérés et des consignes de réponse, avec citations et mécanisme de repli configurés selon le cas d'usage.
Ce que notre solution apporte
Recherche en langage naturel
Posez des questions comme vous les formuleriez à un collègue. Pas besoin de mots-clés exacts ni de filtres complexes.
Réponses reliées aux sources
Les extraits et citations rendent la réponse vérifiable. Le modèle peut néanmoins se tromper ou mal interpréter une source, d'où les tests et règles de repli.
Sources multi-formats
PDF, Word, Notion, Confluence, HTML, bases SQL, JSON ou emails peuvent être traités selon les connecteurs, droits d'accès et parseurs disponibles.
Synchronisation de l'index
Une fréquence de synchronisation est définie selon les connecteurs et le besoin de fraîcheur ; l'état de l'index doit être supervisé.
Performance mesurée
Latence, pertinence et disponibilité sont testées sur le corpus et la charge du projet, puis suivies selon le niveau de service convenu.
Agents multi-étapes
Au-delà de la simple Q&A : des agents peuvent raisonner en plusieurs étapes, comparer des documents ou générer des synthèses.
Sources que nous indexons
Documentation interne
- Manuels techniques
- Politiques RH
- Procédures qualité
Support client
- Base de connaissance
- Historique de tickets
- FAQ produit
E-commerce & catalogue
- Fiches produit
- Guides d'utilisation
- Conditions générales
Données métier
- Rapports financiers
- Comptes-rendus
- Contrats et annexes
Questions fréquentes
01C'est quoi le RAG exactement ?
RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. Cette architecture recherche des passages dans un corpus puis les ajoute au contexte d'un modèle de langage. Elle facilite les réponses reliées à des sources, mais le modèle peut encore produire une erreur ou une interprétation non étayée.
02Mes documents confidentiels restent-ils privés ?
Cela dépend de l'architecture retenue. L'index peut être hébergé dans votre infrastructure ou chez un fournisseur ; le modèle peut recevoir des extraits lors d'une requête. Nous documentons les flux, les droits d'accès, la conservation et les contrats avant de traiter des documents confidentiels.
03Combien de documents peut-on indexer dans un RAG ?
La capacité dépend du volume et du format des documents, du découpage, de l'index, de la fréquence de mise à jour, de la latence visée et du budget. Nous dimensionnons et testons le corpus réel ; la recherche vectorielle ne garantit pas une performance constante quand l'échelle change.
04Quelle différence avec un moteur de recherche classique (Elasticsearch) ?
Une recherche lexicale privilégie les termes présents ; une recherche vectorielle peut rapprocher des formulations sémantiquement voisines. En pratique, une approche hybride combine souvent les deux, puis mesure la pertinence sur des requêtes métier.
05Un RAG peut-il citer ses sources dans les réponses ?
Oui, si les métadonnées et l'interface de citation sont prévues. La réponse peut afficher le document, la page ou l'extrait récupéré ; l'utilisateur doit encore vérifier que la citation étaye réellement la formulation générée.
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Pour comparer les options et préparer le projet avant d'en parler.
Les autres usages de l'IA
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