Un agent RAG alimente vos réponses avec des sources fiables

Tout le monde connaît les agents conversationnels comme ChatGPT. Mais ce que beaucoup ignorent, c’est qu’il est désormais possible de connecter une IA à une base documentaire externe pour qu’elle réponde avec des informations à jour, précises et vérifiables — sans hallucination, ni formation longue ou complexe.

C'est quoi un RAG? 

Agent RAG vs GPTs : lequel choisir pour votre entreprise ?

RAG Manager by e-AI

« Va chercher la réponse dans la doc », « Cite-moi la source » – Une IA connectée à vos données

Grâce à la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’agent IA ne se contente plus de générer du texte à partir de son entraînement : il interroge une base documentaire, en extrait les passages pertinents, puis génère une réponse appuyée par ces sources. Une FAQ interne, une base produit, un corpus juridique ? L’agent RAG va chercher la bonne information en contexte, cite sa source, et vous livre une réponse sur mesure.

C’est une nouvelle façon de dialoguer avec l’IA : informée, sourcée, contextuelle. L’agent comprend ce que vous cherchez et sait où le trouver. Contrairement à un agent GPT classique — qui improvise —, l’agent RAG s’appuie sur vos données, en temps réel.
Alors, prêts à déployer une IA qui connaît votre métier ?

La définition d'un RAG ?

Un RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche en intelligence artificielle qui combine deux composants clés :

Retrieval (recherche)
Un mécanisme externe interroge une base de connaissances (par exemple une base de données, un index vectoriel, un ensemble de documents internes) pour récupérer les informations pertinentes avant que la réponse ne soit générée.

Generation (génération de texte)
Un modèle de langage (comme GPT) utilise ensuite ces informations comme contexte pour produire une réponse précise, argumentée et à jour.

Pourquoi utiliser un RAG ?

• Actualisation continue
  Le RAG peut accéder à des données internes ou spécifiques à une organisation – comme des PDF, des wikis Confluence, des documents Notion, etc.
• Transparence et traçabilité
  La source des réponses peut être identifiée et vérifiée.
• Scalabilité
  Il permet d’exploiter de vastes volumes de données sans devoir entraîner le modèle à chaque changement.

Exemple concret : Comment fonctionne un système RAG ?

Question : « Quelles sont nos conditions de retour ? »

1. Recherche (Retrieval)
   Le système va explorer les documents internes (comme la FAQ) pour trouver les passages pertinents.
2. Génération
   Le modèle de langage rédige une réponse claire à partir de ces extraits.