Qu’est-ce que Agentic RAG : récupération de l’IA de nouvelle génération

RAG agentique : expliqué

Alors que les entreprises adoptent de plus en plus l’IA générative (GenAI), elles sont confrontées à un défi persistant : comment prendre en charge des résultats d’IA précis, pertinents et dignes de confiance. Les grands modèles de langage (LLM), bien que puissants, sont intrinsèquement limités par leurs données de formation statiques. Cela conduit souvent à des informations obsolètes, à des réponses hallucinées et à un manque de transparence, ce qui est particulièrement problématique pour les secteurs hautement réglementés ou les applications critiques.

La génération de récupération augmentée (RAG) comble cette lacune en connectant les LLM à des sources de connaissances externes, telles que des documents internes, des bases de données, des API et du contenu Web. Cela permet aux systèmes d’IA de générer des réponses fondées sur des données vérifiables en temps réel plutôt que de s’appuyer uniquement sur des connaissances pré-entraînées.

Pour les organisations, la technologie RAG offre plusieurs avantages stratégiques :

• Précision améliorée : Les réponses sont étayées par des données d’entreprise, ce qui réduit les hallucinations et la désinformation.

• Prise de décision plus rapide : Les employés peuvent accéder instantanément à des réponses précises à partir de vastes données non structurées (résidant dans des documents, vidéo, audio, texte, etc.).

• Efficacité opérationnelle : RAG peut aider à automatiser des tâches complexes telles que l’analyse des contrats, le traitement des réclamations et le support client.

• Conformité et gouvernance : Ces solutions offrent une traçabilité et une auditabilité essentielles pour les secteurs juridique, financier et de la santé.

RAG agentique est une architecture d’IA avancée qui combine la puissance de RAG avec une Agents IA. Contrairement aux systèmes RAG traditionnels, qui récupèrent et génèrent des réponses de manière statique, le RAG agentique introduit des agents dynamiques et orientés vers des objectifs, capables de raisonner, de planifier et d’agir dans le cadre de flux de travail complexes. Ces agents orchestrent stratégies de récupérationvalidez les résultats et adaptez les réponses en temps réel, permettant ainsi des solutions d’IA plus précises, plus fiables et plus contextuelles.

RAG agentique vs RAG traditionnel

Alors que RAG est devenu une architecture fondamentale pour l’IA d’entreprise à mesure que les besoins organisationnels deviennent de plus en plus complexes, les systèmes RAG traditionnels sont souvent insuffisants. Comme mentionné précédemment, agentic RAG introduit des agents d’IA autonomes dans le pipeline RAG pour offrir des expériences d’IA dynamiques, adaptatives et fiables.

Fonctionnalité	Chiffon traditionnel	RAG agentique
Stratégie de récupération	Statique	Dynamique et adaptatif
Flux de travail	Linéaire	Itératif et multi-étapes
Gestion du contexte	Morceaux fixes	Segmentation et raffinement sémantique
Confiance et transparence	Citations de base	Traçabilité complète et journaux d’audit

Différences

La technologie RAG traditionnelle utilise des méthodes de récupération statiques (généralement une recherche par mots clés ou par vecteurs denses) pour récupérer des documents. La logique de récupération, dans ce cas, est prédéfinie et ne s’adapte pas à la complexité des requêtes. Bien qu’efficace pour les requêtes simples, cette approche manque de flexibilité pour s’adapter à différents types ou complexités de requêtes.

En revanche, le RAG agentique utilise des agents IA capables de sélectionner dynamiquement des stratégies de récupération en fonction du type de requête, du contexte et du domaine. Les agents peuvent choisir entre une recherche sémantique, des requêtes de bases de données structurées, une recherche sur le Web ou même des moteurs de recommandation. Cette logique adaptative permet au RAG agentique de gérer un plus large éventail de tâches avec une plus grande précision et pertinence.

Les anciens systèmes RAG suivent un flux de travail linéaire : ingérer → récupérer → générer. Une fois qu’un utilisateur soumet une requête, le système effectue une seule passe de récupération (généralement à l’aide d’une recherche par mot clé ou par vecteur) et alimente les documents récupérés directement dans le modèle de langage pour la génération de réponse. Ce pipeline est statique, ce qui signifie qu’il ne s’adapte pas en fonction de la complexité de la requête ou de la qualité du contexte récupéré. De plus, il n’existe aucun mécanisme d’affinement ou de validation itératif.

D’un autre côté, les systèmes RAG agents introduisent des flux de travail en plusieurs étapes, pilotés par des agents, dynamiques et sensibles au contexte. Au lieu d’une seule opération de récupération, les agents autonomes peuvent évaluer la requête, sélectionner les outils appropriés et orchestrer plusieurs stratégies de récupération, telles que la recherche sémantique, les requêtes structurées dans une base de données ou l’accès Web en temps réel. Ces agents peuvent parcourir le processus de récupération, affiner le contexte, valider les sources et même réinterroger en fonction de résultats intermédiaires. Ce flux de travail adaptatif permet à RAG agent de traiter avec précision des requêtes complexes et multidomaines, ce qui le rend idéal pour des cas d’utilisation tels que l’analyse juridique, les diagnostics de santé et les prévisions financières, où la précision et la traçabilité sont primordiales.

Les systèmes RAG traditionnels améliorent les LLM en récupérant des documents externes pour étayer les réponses, mais ils ne parviennent souvent pas à assurer une transparence totale. Ces systèmes récupèrent généralement le contexte en morceaux de taille fixe sans conscience sémantique, ce qui peut fragmenter le sens et réduire la qualité des réponses. De plus, le RAG traditionnel ne dispose pas de mécanismes intégrés pour valider les informations récupérées ou expliquer comment une réponse a été générée. Des citations peuvent être incluses, mais elles sont souvent génériques ou incomplètes, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de vérifier la provenance d’une réponse.

Les systèmes Agentic RAG sont conçus pour instaurer la confiance grâce à la transparence et à la vérifiabilité. Les agents autonomes non seulement récupèrent les informations, mais les valident également, enregistrent leurs étapes de prise de décision et fournissent des citations au niveau de la source pour chaque réponse. Ces systèmes utilisent le découpage sémantique et la segmentation intelligente pour préserver le sens, ce qui donne lieu à un contexte récupéré cohérent et pertinent. Pour les responsables de la conformité, les équipes juridiques et les gestionnaires de risques, ce niveau de transparence transforme l’IA en un atout stratégique.

Agents dans les systèmes d’IA

Dans les systèmes agentiques RAG, les agents sont des entités d’IA autonomes conçues pour raisonner, planifier et agir au sein d’un pipeline RAG. Chaque agent est alimenté par un LLM et équipé d’outils, de mémoire et de capacités de planification. Ces agents peuvent interpréter les requêtes des utilisateurs, déterminer la meilleure stratégie de récupération, interagir avec des sources de données externes et affiner les réponses de manière itérative. Leur capacité d’adaptation en fonction du contexte et des retours les rend essentiels pour traiter des requêtes complexes et multi-domaines avec précision et pertinence.

Pourquoi les agents sont importants pour la récupération

Les agents des systèmes RAG agentiques opèrent dans un architecture modulaire régi par une couche d’orchestration. Cette couche gère le cycle « Pensée-Action-Observation » : les agents réfléchissent (raison de la requête) ; agir (récupérer ou traiter des données à l’aide d’outils) ; et observer (réfléchir aux résultats pour décider des prochaines étapes). Par exemple, un agent de coordination peut recevoir une requête et déléguer des tâches à des agents spécialisés : un pour les données structurées (SQL) ; un autre pour la recherche sémantique (bases de données vectorielles) ; et un autre pour les données Web en temps réel. Chaque agent utilise ses outils spécifiques au domaine pour récupérer les informations pertinentes, qui sont ensuite synthétisées par le LLM en une réponse cohérente et contextuelle.

Architecture RAG agentique

Ingestion

Dans RAG agentique, l’ingestion ne se résume pas au simple téléchargement de documents ; c’est la base de la recherche de renseignements. Les agents aident à transformer le contenu non structuré (c’est-à-dire les PDF, les vidéos, l’audio, etc.) en connaissances structurées et interrogeables. Cela inclut le regroupement sémantique, l’extraction d’entités, l’étiquetage et l’enrichissement des métadonnées. Les agents peuvent également appliquer des contrôles d’accès et un marquage de sensibilité, facilitant ainsi le respect des politiques de gouvernance par la récupération en aval.

Récupération

La récupération dans RAG agentique est dynamique et pilotée par un agent. Au lieu de s’appuyer sur une seule méthode statique, les agents évaluent la requête et sélectionnent la stratégie de récupération la plus appropriée : recherche de vecteurs sémantiques, requêtes de bases de données structurées, recherche Web en temps réel ou appels d’API. Dans les configurations multi-agents, des agents spécialisés gèrent différents domaines de données (par exemple, SQL, PDF, Web, etc.) et un agent de coordination orchestre leur collaboration.

Augmentation

Une fois les données récupérées, l’augmentation les traite pour extraire les segments les plus pertinents et les aligner avec la requête. Cela peut impliquer un résumé, un filtrage ou un reclassement contextuel. Les agents peuvent affiner de manière itérative le contenu récupéré, éliminer les informations non pertinentes et améliorer la cohérence sémantique. Cette étape permet que la contribution finale au LLM ne soit pas simplement un vidage de documents, mais un contexte organisé et de haute qualité qui améliore l’exactitude et la pertinence des réponses générées.