L'essentiel en 3 points
1. Le RAG ne rend pas le modèle plus intelligent : il lui apporte vos documents au bon moment. Sans eux, l'IA répond juste en général, et faux pour vous.
2. Tout se joue en amont : préparer des copies lisibles, découper en fiches sans couper le sens, garder les étiquettes (version, validité, droits), retrouver et trier les bonnes fiches.
3. La qualité de la réponse dépend d'abord de vos archives. Un document périmé ou une règle jamais écrite produit une réponse fausse, avec la même assurance. Un RAG ne s'installe pas, il s'entretient.
Série « … sans être ingénieur », par Samuel Arnod-Prin
Lors de notre premier voyage, nous avons visité les usines qui permettent à un LLM de fabriquer une réponse, morceau par morceau.
Ces usines savent beaucoup de choses, mais elles n'ont jamais vu les dossiers de votre entreprise. Elles peuvent expliquer ce qu'est une politique de déplacement. Elles ne peuvent pas vous dire ce que prévoit la vôtre.
Pour ce deuxième voyage, construisons un centre d'archives à côté de la gare. Avant chaque départ, des documentalistes y chercheront les pièces utiles à la question.
C'est le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation) : une réponse enrichie par une recherche documentaire. Les usines ne changent pas ; on soigne ce qu'on leur apporte.
Pressé ? Le RAG ne rend pas le modèle plus intelligent : il lui apporte vos documents au bon moment. La qualité de la réponse dépend donc d'abord de vos archives. Le lexique en fin d'article fait le lien avec le vocabulaire des spécialistes.
Vous partez à Zurich et vous posez la question. Sans archives, le train part aussitôt, et le chef de gare vous répond avec assurance en vous parlant des prix habituels. La réponse est plausible, mais ce n'est pas celle de votre entreprise.
Dans notre entreprise imaginaire, le règlement fixe un plafond de 180 CHF par nuit, petit-déjeuner compris, et tout dépassement nécessite l'accord du responsable. Tout l'enjeu est de faire arriver cette règle jusqu'aux usines.
Sans vos documents, le modèle répond juste en général, et faux pour vous.
Le centre reçoit les règlements, procédures et contrats que l'entreprise veut rendre consultables. Les archivistes en préparent une copie lisible. Pour une page scannée, il faut d'abord reconnaître les lettres, et un tableau mal lu suffit à changer le sens d'une règle.
Chaque dossier garde ses étiquettes : titre, origine, version, période de validité, et personnes autorisées à le consulter.
Ce travail se fait en amont. On ne relit pas toutes les archives à chaque question.
Une archive mal préparée produit des réponses mal fondées.
Le règlement des déplacements traite aussi des billets de train, des repas et des justificatifs. Pour une question sur l'hôtel, inutile d'emporter tout le dossier.
Les préparateurs le répartissent sur des fiches. Chacune porte un passage du texte original et garde un lien vers son dossier d'origine.
Attention aux ciseaux : séparer « 180 CHF maximum » de « petit-déjeuner compris », c'est perdre la moitié de la règle. Une exception détachée de sa règle peut tout changer.
Une fiche doit se comprendre seule, sans trahir son dossier.
Vous demandez « Combien puis-je dépenser pour dormir à Zurich ? », alors que le règlement parle de « plafond de prise en charge de l'hébergement ». Les deux formulations n'ont presque aucun mot en commun.
Une machine de classement place chaque fiche sur une immense carte, où les passages traitant de sujets proches se retrouvent voisins. Votre question reçoit elle aussi une position, et le documentaliste regarde les fiches les plus proches.
Il consulte aussi un index de mots exacts, indispensable pour un numéro de projet ou un nom d'hôtel.
Mais proche ne veut pas dire juste. Deux fiches voisines sur la carte ne disent pas forcément la même chose, ni la vérité.
La carte rapproche les idées ; elle ne vérifie pas leur contenu.
Le documentaliste réunit des fiches candidates en respectant un périmètre : quelle société, quelle période, et surtout quels droits pour la personne qui pose la question. Une ancienne politique de voyage ou le règlement d'une autre filiale ressemblent beaucoup à la question, mais donnent le mauvais plafond. Leurs étiquettes permettent de les écarter.
Un second lecteur relit ensuite les candidates de plus près et les remet en ordre. La fiche sur l'hôtel passe devant celle sur les repas, et celle sur l'accord du responsable mérite aussi sa place.
Ce tri améliore la sélection. Il ne crée pas une règle absente des documents et ne corrige pas un règlement faux.
Les étiquettes écartent ce qui ne s'applique pas ; la relecture classe ce qui reste.
Sur le quai, on rassemble la question, les fiches retenues avec leurs références, et des consignes de travail : s'appuyer sur ces pièces, citer leur provenance, signaler ce qui manque.
Le tout est découpé en capsules, comme dans le tome 1. Mais le train a une capacité limitée. Y entasser toute la bibliothèque coûte cher et noie la règle importante au milieu de passages inutiles.
Dernière précaution : une phrase trouvée dans un document reste une information à examiner. Elle ne doit jamais pouvoir se faire passer pour un ordre du chef de gare.
On n'apporte pas tout : on apporte le nécessaire, bien étiqueté.
Les usines du tome 1 se remettent au travail sans aucun changement de réglages. La seule différence, c'est que les capsules de la question voyagent maintenant avec celles du règlement. Les équipes de liaison peuvent donc rapprocher « Zurich » de « 180 CHF ».
À l'arrivée, le chef de gare propose : « Selon le règlement, le plafond est de 180 CHF par nuit, petit-déjeuner compris. Au-delà, l'accord de votre responsable est nécessaire. » Il joint ses références, et vous pouvez ouvrir le règlement pour vérifier.
Une source citée doit encore soutenir ce qu'on affirme : le chef de gare peut mal lire une exception ou attribuer une phrase au mauvais passage. Et si les fiches ne disent rien, mieux vaut l'avouer que combler le vide par une invention.
Le RAG facilite une réponse étayée ; il ne la garantit pas.
Le mois suivant, le règlement change. Remplacer le fichier ne suffit pas : si l'ancienne fiche reste dans le classement, le documentaliste continuera à la trouver.
Pour vérifier le service, on lui pose régulièrement des questions dont on connaît la réponse, et d'autres auxquelles les archives ne permettent pas de répondre. A-t-il trouvé les bons passages ? A-t-il su dire qu'il ne savait pas ?
Un RAG ne s'installe pas, il s'entretient.
1. Vos documents deviennent la matière première de l'IA. S'ils sont incomplets, contradictoires ou périmés, la réponse le sera aussi, avec la même assurance.
2. Les étiquettes comptent autant que le contenu. Sans version, sans date de validité ni droits d'accès, impossible d'écarter l'ancien règlement ou de protéger un document confidentiel.
3. Une règle doit être écrite pour être retrouvée. Ce qui n'existe que dans la tête de vos collaborateurs, aucun documentaliste ne le trouvera.
4. Prévoyez l'entretien dès le départ. Mises à jour, retrait des anciennes versions et tests réguliers font partie du projet, pas de l'après-projet.
Nos fiches transportent des passages de texte. Mais une règle a aussi une vie : des exceptions accordées, des décisions qui l'ont modifiée, des versions remplacées. Dans le prochain article, je montrerai comment un graphe de connaissances, accompagné d'un journal de bord, complète le RAG : il relie les règles, les personnes et les projets, et garde la trace de leur histoire.
1. Quels documents font foi ? Listez les règlements, procédures et contrats qui doivent être consultables, et écartez les doublons et les brouillons.
2. Chaque document a-t-il ses étiquettes ? Version, date de validité, propriétaire et droits d'accès. Sans elles, l'IA ne peut pas distinguer l'ancien du nouveau, ni le public du confidentiel.
3. Les règles importantes sont-elles écrites ? Exceptions, plafonds, accords nécessaires : si elles ne vivent que dans la tête de quelqu'un, écrivez-les avant de lancer le projet.
4. Qui entretient, et comment teste-t-on ? Désignez qui met à jour et retire les anciennes versions, et préparez une liste de questions de contrôle dont vous connaissez la réponse.
Samuel Arnod-Prin, architecte de données et d'IA chez Agilbility. 27 ans à concevoir des plateformes orientées données pour Swatch Group, LVMH, Richemont et l'EPFL. Son profil →
Préparer vos archives pour l'IA : documents qui font foi, étiquettes, règles métier écrites, graphe de connaissances, pour des réponses selon vos règles.
Découvrir →le service qui répondDécider quels documents l'IA peut consulter, qui y a accès et qui vérifie : la gouvernance qui rend un projet RAG utile et sûr.
Découvrir →Préparer vos documents pour un projet RAG ? Écrivez-nous ou prenez 30 minutes →
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) consiste à chercher dans vos documents les passages utiles à une question, puis à les fournir au modèle de langage avec la question. Le modèle ne change pas : il répond en s'appuyant sur les pièces apportées, et peut citer ses sources.
Il les réduit sans les supprimer. Le RAG facilite une réponse étayée, mais le modèle peut mal lire une exception ou attribuer une phrase au mauvais passage. Si les documents ne disent rien, il doit pouvoir répondre qu'il ne sait pas, et il faut le tester régulièrement.
Parce qu'elles permettent d'écarter ce qui ne s'applique pas : une ancienne version, le règlement d'une autre filiale, un document confidentiel. Sans version, date de validité ni droits d'accès, la recherche peut remonter un passage très ressemblant mais faux.
Oui, c'est l'essentiel du travail : copies lisibles (y compris la reconnaissance des scans), découpage en fiches qui gardent leur sens, étiquettes, règles écrites. Puis l'entretien : mises à jour, retrait des anciennes versions et tests réguliers font partie du projet.
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