IA
RAG en entreprise : faire répondre l’IA sur vos propres données
Le RAG permet à un modèle de répondre à partir de vos documents, en citant ses sources, sans réentraînement. Octofact met en place des RAG qui restent fiables quand la base grossit.
Pour qui
- Vous voulez interroger une base documentaire interne en langage naturel.
- Vous devez garder la maîtrise des sources et de la confidentialité.
- Vous avez essayé un assistant qui « invente » des réponses.
Qu’est-ce que le RAG, en une phrase utile ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) va chercher les passages pertinents de vos documents, puis les fournit au modèle pour qu’il réponde en s’appuyant dessus — au lieu d’inventer. C’est ce qui permet de citer les sources.
Quand le RAG est-il la bonne réponse (et quand non) ?
- Bonne réponse : réponses ancrées sur des documents qui changent souvent.
- Bonne réponse : besoin de traçabilité et de citation des sources.
- Mauvaise réponse : la connaissance est déjà dans le modèle et stable.
- Mauvaise réponse : la donnée est trop sale pour être récupérée proprement.
Ce qui fait échouer un RAG en production
Une mauvaise préparation des documents, une recherche imprécise et l’absence d’évaluation. Octofact traite la qualité de la récupération comme le cœur du système, pas comme un détail.
Questions fréquentes
- Le RAG protège-t-il mes données confidentielles ?
- L’architecture se conçoit pour que vos documents restent dans votre périmètre. Le niveau exact dépend de vos contraintes ; c’est un point que le diagnostic tranche explicitement.
- RAG ou fine-tuning ?
- Le plus souvent RAG, parce qu’il est moins cher, plus maintenable et traçable. Le fine-tuning ne se justifie que pour un style ou un format très spécifique.
Travaillons ensemble
On commence par un diagnostic, pas par un devis.
Trois semaines pour savoir quoi construire, et dans quel ordre. Livrable autonome : vous repartez avec, même si on s’arrête là.
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