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Qu'est-ce qu'un RAG en IA ?
Brancher une IA sur VOS documents pour des réponses datées et sourcées : le principe du RAG, puis les montages avancés qui affinent encore la pertinence.
Le RAG permet à une IA de répondre en s'appuyant sur VOS documents plutôt que sur ses seuls souvenirs d'entraînement. Résultat : des réponses à jour, fiables et sourcées. On détaille le principe, puis les versions avancées — « super RAG » — qui poussent la pertinence encore plus loin.
Ce guide est en cours d'enrichissement par la rédaction — revenez bientôt pour la version complète, avec exemples et illustrations.
D'où ça vient, et pourquoi ça marche
- Le RAG (« Retrieval-Augmented Generation ») vient d'un papier de recherche publié en 2020 (NeurIPS) : avant de répondre, l'IA va chercher les passages pertinents dans VOS documents puis rédige à partir d'eux.
- Résultat : des réponses ancrées dans vos sources (citables), moins d'hallucinations, et des connaissances à jour sans réentraîner le modèle.
Source : papier fondateur du RAG (arXiv, 2020). Relevé en juillet 2026.
Questions fréquentes
Un RAG, à quoi ça sert concrètement ?
À faire répondre une IA à partir de VOS documents : contrats, procédures, base de connaissances… L'IA retrouve les bons passages puis rédige en s'appuyant dessus, au lieu d'inventer.
Quelle différence avec le fine-tuning ?
Le fine-tuning modifie le modèle (long, coûteux, à refaire à chaque mise à jour). Le RAG ne touche pas au modèle : on met à jour les documents, les réponses suivent immédiatement. Pour de la connaissance vivante, le RAG gagne presque toujours.
Le RAG supprime-t-il les hallucinations ?
Il les réduit fortement (l'IA cite ses sources), sans les éliminer à 100 % : si les documents sont muets, l'IA peut encore extrapoler. Un bon RAG répond « je ne trouve pas » dans ce cas.
Peut-on monter un RAG en local ?
Oui : un modèle local (via Ollama ou LM Studio) + une base vectorielle + vos documents. Vos fichiers sensibles ne quittent jamais la machine.