Pourquoi la stratégie de récupération est importante dans Enterprise RAG

La génération augmentée par récupération (RAG) comporte trois étapes principales : la récupération, le raisonnement et la génération. La récupération recherche les informations dans la base de connaissances de votre entreprise. L’étape de raisonnement est chargée d’interpréter, d’organiser et de relier les informations récupérées afin qu’une réponse puisse être trouvée. La dernière étape, la génération, convertit le raisonnement en une réponse logique et structurée basée sur le langage naturel.

Seule la première étape – la récupération – représente la réalité sur laquelle le modèle est autorisé à raisonner. Tout ce qui suit la récupération est limité par cette étape initiale. La récupération crée une réalité temporaire pour le grand modèle de langage (LLM). Lorsque vous posez une question à RAG, l’étape de récupération sélectionne un petit sous-ensemble d’informations de votre base de connaissances et des systèmes connectés, qui peuvent compromettre les documents, politiques, contrats et autres données liées à l’entreprise. Ces informations deviennent la seule source de vérité du modèle pour cette interaction spécifique.

C’est grâce à la récupération que RAG peut apporter de la valeur aux entreprises qui tirent parti de l’IA en disant « non » à une question spécifique. Si un fait n’est pas récupéré à l’aide de RAG, alors il n’existe pas. Si le contexte est manquant, il ne peut pas être déduit par le système. Le modèle ne peut pas réessayer car il ne peut pas parcourir vos systèmes et ne peut pas contester la récupération. L’étape de génération ne peut exploiter les informations récupérées que pour fournir une réponse à une question.

Hallucinations : les LLM à usage général ont mal tourné

La récupération résout l’un des plus grands défis actuels de l’IA générative : les hallucinations. Lorsqu’un utilisateur pose une question à un LLM à usage général, le LLM a deux options : rappeler quelque chose de ses données de formation ou combler les lacunes avec un langage statistiquement plausible. La plupart des hallucinations se produisent parce que le modèle est obligé de deviner une réponse à une question sans informations fondées.

La récupération basée sur RAG change fondamentalement cette dynamique en injectant des preuves faisant autorité lorsque le LLM répond à la question. Au lieu de s’appuyer sur la mémoire ou les probabilités, la récupération extrait des informations de documents réels, fait apparaître les passages exacts et fournit un fondement factuel aux réponses générées. Comme mentionné précédemment, cela rend également possible les réponses « Je ne sais pas », car le système peut détecter s’il n’existe aucune connaissance ou preuve pertinente. Enfin, lors de la récupération, les réponses doivent renvoyer à des sources réelles, permettant ainsi les citations et la traçabilité.

Des connaissances dispersées et invisibles pour l’IA

Bien que RAG puisse atténuer certains problèmes associés à l’IA à usage général, il crée également des opportunités pour tirer de nouvelles informations à partir des données de l’ensemble de l’organisation. Les entreprises disposent de connaissances dispersées dans des endroits tels que SharePoint/Google Drive, les PDF, les systèmes de billetterie, les CRM, les wikis, les e-mails et autres outils internes. L’IA à usage général ne peut pas voir à travers les silos de vos connaissances, et généralement les fenêtres contextuelles limitent la quantité d’informations que vous pouvez transmettre à un LLM à chaque interaction. En outre, la plupart des contenus sont écrits pour des humains dotés d’une compréhension humaine, en supposant que vous compreniez le contexte antérieur, la terminologie interne et la structure des informations (tableaux, en-têtes, notes de bas de page, etc.). Lorsqu’il est traduit en réponses par une IA à usage général, la signification de ce contenu peut se briser.

Résoudre ce défi nécessite une récupération qui va au-delà de la simple recherche et de la correspondance sémantique. Une couche de récupération agentique se connecte aux connaissances partout où elles se trouvent et traite les systèmes distribués comme une couche de connaissances unique et gouvernée, plutôt que comme des silos isolés. Le contenu créé par des humains est ingéré avec une compréhension de la structure, de la sémantique et du langage du domaine, ce qui permet de préserver le sens des documents, des tableaux, des en-têtes et des notes de bas de page au lieu de l’aplatir en un texte déconnecté. Au moment de la requête, des stratégies de récupération sont utilisées pour rassembler le contexte le plus pertinent pour chaque question.

La recherche traditionnelle manque de contexte et de réponses

La recherche d’entreprise traditionnelle a été conçue pour renvoyer des documents et non pour fournir des réponses. Si vous avez utilisé SharePoint dans le passé, vous comprenez la difficulté. Les employés se voient présenter de longues listes de fichiers, de PDF et de liens. Ensuite, vous êtes censé lire, interpréter et assembler les informations par vous-même. Le contexte critique est souvent réparti sur plusieurs documents, ce qui vous oblige à passer d’une source à l’autre, tout en espérant que vous ne manquiez rien d’important. Même lorsque les résultats de recherche sont techniquement « pertinents », ils font rarement apparaître le passage spécifique ou la logique métier nécessaire pour répondre avec assurance à une question du monde réel.

La récupération transforme la recherche d’un outil de découverte de documents en un outil de réponse métier. Au lieu de renvoyer des fichiers entiers, la récupération opère au niveau des paragraphes, identifiant et hiérarchisant les sections exactes du contenu qui comptent le plus. Plusieurs techniques de récupération peuvent fonctionner ensemble pour combiner la compréhension sémantique, la précision des mots clés, le filtrage des métadonnées ou des étiquettes et la collecte de preuves en plusieurs étapes pour extraire des informations pertinentes des systèmes et des sources. Ce contexte récupéré est ensuite assemblé en un ensemble de connaissances cohérent avant tout raisonnement ou génération. Cela permet à l’IA de produire des réponses fondées et précises, étayées par des preuves réelles.

De nombreuses initiatives d’IA d’entreprise se concentrent sur le choix du « bon » modèle linguistique, en supposant qu’une meilleure génération conduira à de meilleures réponses. Cependant, même les modèles les plus avancés se limitent aux informations qui leur sont fournies au moment de la requête. Si les bonnes connaissances ne sont pas récupérées, ou si les connaissances manquent de contexte, de structure ou de pertinence, le modèle est obligé de deviner, ce qui conduit à des hallucinations. C’est pourquoi l’échange de modèles résout rarement les problèmes de précision, de confiance ou d’adoption dans les environnements d’entreprise réels.

Ce qui différencie l’IA expérimentale de l’IA prête pour la production n’est pas l’intelligence des modèles, mais l’intelligence de récupération. Les stratégies de récupération avancées interprètent activement l’intention de l’utilisateur, sélectionnent la manière appropriée de rechercher et de rassembler des preuves dans plusieurs sources avant qu’une réponse ne soit générée. Au lieu de s’appuyer sur une seule méthode de récupération, les systèmes intelligents orchestrent plusieurs approches telles que sémantique, mot-clé, filtrée et multi-étapes. Cela permet à l’IA de reconstruire le contexte commercial complet derrière une requête, plutôt que de renvoyer des fragments d’informations isolés.

À mesure que les cas d’utilisation en entreprise deviennent plus complexes, la récupération doit également devenir plus autonome. Les systèmes doivent être capables de raisonner sur les informations manquantes, de récupérer un contexte supplémentaire si nécessaire et de valider que les réponses reposent sur des sources faisant autorité. Cette approche de récupération pilotée par les agents aboutit à des réponses de l’IA qui sont non seulement précises, mais explicables, vérifiables et alignées sur le fonctionnement réel de l’entreprise. Dans l’IA d’entreprise, la stratégie de récupération n’est pas un détail de mise en œuvre ; c’est la base qui détermine si les réponses sont dignes de confiance ou inutilisables.

Lorsque la récupération ne peut pas faire ressortir, rassembler et contextualiser avec précision les connaissances de l’entreprise, même les systèmes d’IA les plus avancés produisent des réponses incomplètes ou peu fiables. En repensant la récupération comme une base intelligente pilotée par des agents plutôt qu’une simple étape de recherche, la solution Progress Agentic RAG permet une IA qui fonctionne dans des environnements commerciaux réels en ancrant l’IA dans les connaissances de l’entreprise, alignées sur le contexte commercial avec une confiance intégrée.

Conçu pour les connaissances d’entreprise, pas pour l’IA générique

La solution permet aux organisations d’accéder aux connaissances telles qu’elles sont structurées au sein d’entreprises réelles. Dans de nombreuses organisations, les connaissances sont rarement nettoyées, centralisées ou rédigées en tenant compte de l’IA. Il s’étend sur plusieurs départements, évolue au fil du temps et intègre une logique métier, des exceptions et un contexte institutionnel que les modèles génériques ne comprennent pas. Plutôt que d’obliger les entreprises à réécrire ou à restructurer leur contenu, la solution fonctionne avec les connaissances existantes, capturant leur intention, leurs nuances et leur applicabilité afin que l’IA puisse les interpréter avec précision. Cette conception axée sur l’entreprise permet aux résultats de l’IA de refléter le fonctionnement réel de l’entreprise, et non une version trop simpliste ou théorique de celle-ci.

Se connecte entre les systèmes sans créer de nouveaux silos

Les connaissances d’entreprise résident dans un écosystème fragmenté de systèmes, comprenant des référentiels de documents, des outils de collaboration, des plates-formes opérationnelles et des applications métiers. La solution Progress Agentic RAG permet aux organisations de créer un tissu de connaissances unifié, au lieu de silos isolés. En récupérant dans votre base de connaissances, il élimine les angles morts qui se produisent lorsque l’IA est limitée à un seul référentiel ou index. Plus important encore, il rassemble les informations provenant de différentes sources dans un contexte cohérent, permettant aux réponses de refléter une image complète plutôt qu’une vue partielle.

Préserve la structure et le contexte écrits par l’homme

La plupart des contenus d’entreprise sont rédigés pour des lecteurs humains, et dépendent à leur tour d’une structure et d’une compréhension partagée. Les tableaux transmettent des règles, les en-têtes définissent la portée, les notes de bas de page introduisent des mises en garde et la terminologie a une signification implicite. La solution préserve cette structure lors de l’ingestion, empêchant ainsi le contenu d’être aplati en fragments de texte déconnectés. En maintenant des relations sémantiques et structurelles, le système facilite la signification pour survivre à la transition du document au contexte prêt pour l’IA. Cela permet à l’IA d’interpréter les politiques, les procédures et les orientations comme prévu, tout en respectant les nuances, les conditions et les dépendances.

Pour y parvenir, la solution applique des stratégies d’ingestion spécialement conçues (par exemple, interprétation de table basée sur l’IA, sélection au niveau de l’article et modèles de langage optimisés pour les vecteurs) qui s’adaptent à la structure et à l’intention de chaque source. Plutôt que de traiter tous les contenus de la même manière, le système détermine comment les connaissances doivent être analysées, indexées et récupérées afin qu’elles restent utilisables par l’IA dans des scénarios du monde réel.

Reconstruit les réponses complètes, pas les résultats partiels

Les questions d’entreprise ont rarement des réponses simples et provenant d’une seule source. Ils nécessitent souvent de combiner une politique de base avec des exceptions, des mises à jour, des modifications et un contexte historique répartis sur les actifs de connaissances. La solution Progress Agentic RAG récupère et rassemble ces informations avant le début du raisonnement et de la génération, reconstruisant ainsi la réalité commerciale complète derrière la question. Au lieu de présenter des faits ou des fragments isolés, la solution fournit des réponses qui reflètent toutes les conditions et dépendances pertinentes. Cela réduit considérablement les questions de suivi, les escalades et les vérifications manuelles, permettant aux utilisateurs d’agir en toute confiance dès la première réponse donnée.

Réduit considérablement les hallucinations grâce à la récupération fondée

Comme mentionné précédemment, les hallucinations se produisent lorsque l’IA manque de contexte suffisant ou faisant autorité et est obligée de deviner. La solution résout ce problème en amont en donnant la priorité à une récupération fondée et fondée sur des preuves. En rassemblant les sources les plus pertinentes et faisant autorité avant qu’une réponse ne soit générée, le système minimise l’ambiguïté et supprime le besoin de déduction. Cette base améliore non seulement la précision, mais renforce également la confiance des utilisateurs qui doivent comprendre d’où viennent les réponses et s’appuyer sur leur validité.

L’IA d’entreprise réussit ou échoue au moment de la récupération. Lorsque les connaissances sont fragmentées, le contexte est perdu et les réponses sont rassemblées à partir d’informations incomplètes ; même les modèles les plus avancés ne suffisent pas. En réparant la récupération à la base avec la solution, les entreprises peuvent aller au-delà de l’IA expérimentale vers des solutions précises, explicables et fiables. Ce changement transforme l’IA d’une nouveauté en une capacité commerciale fiable, débloquant de véritables résultats dans les flux de travail et les cas d’utilisation des équipes.

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