RAG entreprise
RAG pour entreprise : des réponses fiables, tirées de vos données.
Le RAG — génération augmentée par récupération — permet à une IA d’aller chercher le passage exact dans vos documents avant de répondre, avec la source citée. Vos réponses sont ancrées dans votre réalité, à jour, et sans invention. Chez GTEK, tout se passe en local : vos documents ne quittent jamais vos murs.
Définition
Le RAG, en clair.
Un assistant généraliste répond à partir de ce qu’il a appris — sans connaître vos documents, et parfois en inventant. Le RAG change cela : avant de répondre, l’IA recherche le passage pertinent dans vos données, puis rédige à partir de ce passage, en citant la source. Vous obtenez une réponse exacte, vérifiable, et fondée sur votre réalité d’entreprise.
Comment ça marche
Quatre étapes, de vos documents à la réponse.
Ingestion
On rassemble vos documents — procédures, contrats, catalogues, historique — depuis vos outils existants.
Indexation
Les documents sont découpés et indexés pour une recherche sémantique rapide et précise.
Récupération
À chaque question, l’IA retrouve les passages les plus pertinents dans vos données.
Génération
Le modèle rédige la réponse à partir de ces passages, en citant la source — pas d’invention.
Pourquoi le RAG
Fiable, traçable, à jour.
Exactitude
Les réponses s’appuient sur vos documents réels, pas sur les connaissances générales du modèle.
Traçabilité
Chaque réponse cite le document source : vous pouvez vérifier, auditer, faire confiance.
Toujours à jour
On change un document, la réponse change — sans réentraîner le modèle.
Contre les hallucinations
En ancrant la réponse dans vos données, le RAG réduit fortement les réponses inventées.
Confidentialité
Vos documents restent chez vous.
Un RAG n’a de valeur que si vos documents restent les vôtres. Chez GTEK, l’indexation et la recherche se font sur votre propre infrastructure (serveur SABER) : rien n’est envoyé à un service tiers. C’est un RAG souverain, aligné avec vos exigences RGPD.
RAG et fine-tuning
Souvent, les deux.
Le RAG apporte l’exactitude et la traçabilité ; le fine-tuning donne au modèle l’aisance dans votre métier. Ensemble, le modèle raisonne dans votre domaine et ancre chaque réponse dans vos données à jour.
RAG vs fine-tuning : lequel choisir → Le fine-tuning de LLM →
Cas d’usage
Où le RAG fait la différence.
Support & SAV
Répondre aux clients à partir de votre base de connaissances et de vos procédures.
Juridique & conformité
Retrouver la clause ou la règle exacte dans vos contrats et vos textes internes.
Technique
Interroger notices, normes et documentation métier en langage naturel.
Commercial
Sortir la bonne référence, le bon prix, le bon argumentaire depuis vos catalogues.
Coût
Un coût prévisible.
Le RAG demande le serveur (200 à 600 €/mois en moyenne, leasing possible) et la mise en place sur vos documents. C’est souvent le démarrage le plus rapide : le RAG ne nécessite aucun entraînement du modèle. Pas d’abonnement facturé au token qui explose avec l’usage.
Questions fréquentes
RAG : vos questions.
Qu’est-ce que le RAG en entreprise ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération) est une architecture où l’IA va d’abord chercher le passage pertinent dans vos documents, puis rédige sa réponse à partir de ce passage, en citant la source.
Le RAG évite-t-il les hallucinations ?
C’est le levier le plus efficace : en ancrant chaque réponse dans vos documents réels, avec la source citée, le RAG réduit fortement les réponses inventées. La validation humaine reste dans la boucle sur ce qui compte.
Faut-il réentraîner le modèle quand mes données changent ?
Non. Le RAG interroge vos documents à la volée : vous mettez à jour un document, la réponse suit, sans réentraînement.
Mes documents sortent-ils de l’entreprise ?
Non. Chez GTEK, l’indexation et la recherche se font sur votre propre infrastructure. Vos documents restent dans vos murs.
RAG ou fine-tuning ?
Souvent les deux : le RAG pour les faits exacts et à jour, le fine-tuning pour le langage et le raisonnement de votre métier. On détermine l’architecture selon vos données.
Une IA qui connaît vos documents.
30 minutes pour voir un RAG à l’œuvre sur un cas proche du vôtre.