RAG : Comment l'IA générative transforme l'accès à la connaissance en entreprise

L'Intelligence Artificielle (IA) est en train de redéfinir les contours de nombreuses industries, et la manière dont les entreprises gèrent et accèdent à leurs connaissances internes ne fait pas exception. L'IA générative en particulier, offre des opportunités inouïes pour améliorer l'efficacité, la productivité et l'innovation au sein des organisations. Cependant, exploiter pleinement ce potentiel nécessite de contourner quelques contraintes, notamment en matière d'accès et d'utilisation des données spécifiques à l'entreprise.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) quant à lui, avec son approche innovante, combine la puissance des modèles de langage de grande taille (LLM) avec les ressources informationnelles internes de l'entreprise. À travers cet article, nous analysons en détail ce qu'est le RAG, pourquoi il est indispensable pour les entreprises modernes, et comment il peut être mis en œuvre pour révolutionner l'accès à la connaissance au sein de votre organisation.

Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG (génération augmentée par extraction de données), est une méthode qui a pour but d'améliorer les capacités des modèles de langage en y ajoutant des informations récentes et précises provenant de sources internes à l'entreprise. Contrairement aux modèles classiques qui se basent uniquement sur les données utilisées pendant leur apprentissage, le RAG permet d'intégrer des informations actuelles et spécifiques à l'organisation, rendant le modèle plus pertinent pour répondre aux besoins particuliers de l'entreprise.

Concrètement, le RAG se déroule en deux étapes principales :

1. Extraction de l'information : lorsqu'une requête est formulée, le système recherche dans les bases de données internes les documents ou informations les plus pertinents en lien avec la question posée.
2. Génération augmentée : Les informations extraites sont ensuite utilisées pour guider et enrichir la réponse générée par le LLM, assurant ainsi que celle-ci est à la fois précise, contextuelle et alignée sur la base de connaissances internes de l'entreprise. 

Cette approche hybride permet de tirer parti de la capacité des LLM (modèles de langage de grande taille) à comprendre et à générer du langage naturel, tout en garantissant que les réponses fournies soient ancrées dans les données spécifiques et à jour de l'entreprise. Concrètement, un LLM, c'est comme un cerveau artificiel qui a lu une énorme quantité de textes et est capable de répondre à des questions ou d'écrire des textes en imitant le langage humain. 

‍Pourquoi le RAG est-il important ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est important, car bien que les modèles de langage de grande taille (LLM) soient puissants, ils montrent des limites lorsqu'ils ne sont pas complétés par des données supplémentaires. Ces modèles peuvent parfois produire des informations inexactes ou hallucinées, surtout lorsqu'ils sont confrontés à des questions nécessitant des connaissances spécifiques ou actualisées. En intégrant des données externes pertinentes et actualisées, le RAG permet de rendre les LLM plus précis et adaptés à des besoins particuliers. 

Il répond à ces défis en apportant plusieurs atouts essentiels : 

Une fiabilité renforcée pour plus de précisions

En s'appuyant sur des données internes vérifiées, le RAG réduit significativement le risque d'erreurs et d'informations inexactes. Les réponses fournies sont basées sur les sources internes d'informations, les plus pertinentes et fiables, assurant ainsi une plus grande précision. 

La personnalisation et pertinence contextuelle

Chaque entreprise possède des processus, des terminologies et des connaissances qui lui sont propres. Le RAG permet d'adapter les réponses du LLM à ce contexte spécifique, offrant ainsi une expérience utilisateur plus personnalisée et pertinente.

L’optimisation des informations

En facilitant un accès rapide et précis aux informations internes, le RAG améliore la prise de décision, accélère la résolution de problèmes et favorise l'innovation. Vos collaborateurs peuvent obtenir les informations dont ils ont besoin sans avoir à naviguer manuellement dans des bases de données complexes ou à consulter de multiples sources.

Conformité et sécurité

Le RAG permet de contrôler les sources d'information utilisées par le LLM, garantissant ainsi que les réponses respectent les politiques internes, les réglementations en vigueur et les normes de sécurité de l'entreprise.

Cas d’usage pratique avec MIA

Pour illustrer concrètement le fonctionnement du RAG, prenons l'exemple de MIA, notre plateforme d'IA créée par Digitalent. Supposons qu'un utilisateur pose la question : "Qu'est-ce qu'un animal ?".

Réponse générée par MIA générative

"Un animal est un être vivant qui se nourrit de matière organique, possède des sens spécialisés et des systèmes nerveux, et peut réagir rapidement aux stimuli. Dans la littérature et la culture, il peut également incarner des qualités humaines. Le terme 'animal' est apparu en vieux français et en latin au XIIᵉ siècle et a été utilisé pour décrire des personnes au comportement stupide ou grossier, ainsi que pour désigner des humains agissant comme des animaux. Les animaux sont souvent représentés de manière anthropomorphique, agissant comme des humains et dotés de capacités humaines. L'exploration du concept d'animal dans la littérature pour enfants permet d'aborder les attentes sociétales et la formation de l'identité chez les individus."

Réponse augmentée par des sources internes avec le RAG 

Cette réponse est renforcée par un extrait spécifique de la base de connaissances de l'entreprise :

"La définition de l'animal traverse les frontières entre l'homme et la bête, notamment lorsqu'il commence à être utilisé comme adjectif à la fin du XVIᵉ siècle pour décrire la façon dont un humain agit de manière animaliste. Le philosophe français Jacques Derrida s'est penché sur cette question en 1997, soulignant un des problèmes auxquels l'humanité post-humaniste est confrontée : qu'est-ce qui définit l'humain comme étant humain (par opposition à l'animal, à la machine, etc.) (Fudge, 2002, p. 63). En écho à ces réflexions, Zoe Jacques (2015) a déclaré que les négociations de l'animal au sein de la fiction pour enfants sont aussi complexes que celles trouvées dans toute philosophie d'étude animale (p. 105)."

Comment intervient le RAG avec MIA ?

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1. Recherche d'informations pertinentes : MIA utilise le RAG pour interroger la base de connaissances interne, identifier les documents et les extraits les plus pertinents en lien avec la question. 
2. Combinaison avec le LLM : les informations extraites sont intégrées de manière cohérente dans la réponse générée par le LLM, assurant une synergie entre la compréhension linguistique et le contenu spécifique.
3. Fourniture d'une réponse enrichie : la réponse finale englobe des aspects scientifiques, historiques et culturels, offrant une vision complète et nuancée du sujet.
4. Appui sur des sources spécifiques : l'inclusion d'extraits et de références renforce la crédibilité de la réponse et permet à l'utilisateur de consulter les sources pour approfondir le sujet.

Quels bénéfices pour les utilisateurs de MIA ?

• Des réponses personnalisées : les réponses sont adaptées spécifiquement à la question posée et au contexte de l'entreprise.
• Un gain de temps : l'utilisateur obtient une synthèse immédiate des informations pertinentes sans avoir à effectuer de longues recherches.
• L’enrichissement de ses connaissances : des points de vue variés incitent à une réflexion approfondie et favorisent l'apprentissage continu.

Comment mettre en œuvre le RAG ?

La mise en place du RAG au sein d'une entreprise nécessite une approche méthodique pour garantir son efficacité et sa pertinence. Voici les étapes clés par lesquelles nous passons lorsque nous implémentons le RAG de MIA :

1. Sélection et préparation des données pertinentes

• Inventorier les sources : identifier les bases de données, documents, rapports et autres ressources internes susceptibles d'enrichir le modèle.
• Nettoyer et structurer les données : s'assurer que les informations sont à jour, cohérentes et formatées de manière appropriée pour une intégration efficace. Sinon, utiliser la fonction nettoyage de MIA pour obtenir une qualité de données irréprochable. Pour en savoir plus sur l'importance de l'IA dans l'amélioration de la qualité des données, consultez notre article de blog ici.

2. Intégration technique

• Connecter le LLM aux bases de données : établir des interfaces ou des API permettant au modèle de langage d'accéder aux données internes de votre entreprise en temps réel.
• Développer des processus automatisés : mettre en place des flux de travail qui orchestrent la recherche, l'extraction et l'intégration des informations dans les réponses générées.

3. Optimisation du modèle

• La personnalisation du LLM : on appelle cela le “fine-tunning” qui consiste à personnaliser un modèle de langage en le ré-entraînant sur des données propres à une entreprise.
• Implémenter des mécanismes de contrôle : utiliser des techniques telles que la pondération des réponses ou la hiérarchisation des sources pour guider le LLM vers les informations les plus pertinentes.

4. Gouvernance des données

• Assurer la qualité des données : mettre en place des processus de vérification et de mise à jour régulière des informations pour maintenir la fiabilité du système.
• Gérer les droits d'accès : garantir que seules les personnes autorisées peuvent accéder à certaines informations sensibles, en respectant les politiques de sécurité et de confidentialité.
• Conformité réglementaire : veiller à ce que l'utilisation des données respecte les lois et réglementations en vigueur, notamment en matière de protection des données personnelles.

5. Formation et accompagnement des utilisateurs

• Sensibiliser les collaborateurs : informer les équipes sur le fonctionnement du RAG et ses avantages pour encourager son adoption.
• Former sur les bonnes pratiques : offrir des formations pour optimiser l'utilisation de l'outil et maximiser les bénéfices.
• Collecter les retours : instaurer des mécanismes de feedback pour identifier les améliorations possibles et adapter le système aux besoins réels des utilisateurs.

Les perspectives futures du RAG

Le RAG évolue constamment grâce aux progrès en IAl, voici ce que nous imaginons comme perspective future :

• Une intégration plus poussée : le RAG s'intégrera profondément dans vos systèmes comme les ERP et CRM, devenant un élément essentiel de votre infrastructure.
• L’amélioration des performances : les LLM fourniront des réponses encore plus précises et adaptées à vos besoins.
• Une personnalisation accrue : le RAG personnalisera ses réponses en fonction de vos données internes, du profil de chaque utilisateur et de ses préférences.
• Une généralisation progressive : de plus en plus d'entreprises pourront profiter des bénéfices du RAG, le rendant ainsi incontournable pour la gestion des connaissances.

Ces évolutions feront du RAG un véritable atout pour votre organisation ! 

Pour maximiser les bénéfices du RAG dans l'accès à la connaissance en entreprise, il est crucial d'investir dans la formation des équipes aux principes de l'IA générative et de la génération augmentée par extraction de données. Adopter une approche globale en intégrant le RAG dans une stratégie globale de gestion des connaissances permet de tirer pleinement parti de ses avantages.

La collaboration entre les équipes IT, data science et métiers est essentielle pour aligner les initiatives liées au RAG sur les objectifs business de l'entreprise. Il est important d'établir des métriques claires pour évaluer l'impact du RAG sur l'efficacité et la pertinence de l'accès à l'information, et d'ajuster continuellement les approches en fonction des résultats obtenus.

Les équipes Digitalent proposent avec MIA un accompagnement sur mesure pour vos équipes métiers afin de dimensionner leurs besoins. Tout au long du projet, elles vous guident dans le choix de la meilleure solution adaptée à votre environnement technique et à vos aspirations métiers. En collaborant avec nous, vous pouvez transformer l'accès à la connaissance au sein de votre organisation, et découvrez comment le RAG peut transformer vos processus tout en améliorant vos performances. 

Pour une démo personnalisée, prenez votre rendez-vous : https://zcal.co/courant/rdvdecouverte 

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