RAG : comment décupler la puissance de votre IA | Force5.ca

Vous trouvez votre agent conversationnel (IA) intelligent, mais il ignore tout de vos documents internes? Il est incapable de répondre à des questions précises sur vos clients. C’est normal. Son savoir est massif, mais générique.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou Génération Augmentée par Récupération) est la solution. Il permet à l’IA de consulter des informations privées ou récentes avant de vous répondre.

À la fin de ce guide, vous comprendrez comment cette technique fonctionne, ses bénéfices et ce qu’elle implique pour la sécurité de vos données.

Qu’est-ce que le RAG exactement?

Imaginez que le grand modèle linguistique (LLM) qui fait fonctionner votre IA est un stagiaire brillant. Il peut parler, écrire et raisonner, mais il n’a littéralement aucune mémoire de votre entreprise. Il n’a accès ni à vos systèmes, ni à vos données.

Le RAG, c’est la méthode qui lui donne accès au dossier d’un client spécifique au bon moment.

L’IA ne “mémorise” pas le dossier pour toujours. Elle l’utilise seulement au moment de répondre à votre demande. C’est un peu comme un examen à livre ouvert : au lieu de s’appuyer uniquement sur ce qu’il a mémorisé, le système recherche et inclut les passages exacts de vos documents pour garantir une réponse précise.

Comment ça fonctionne? Les 4 étapes clés

Le processus RAG est un pont entre votre question et le “cerveau” de l’IA. Pour qu’il fonctionne, vous devez d’abord avoir fourni les documents pertinents (votre base de connaissances). Une fois cette étape complétée, le processus se déroule en quelques étapes simples à chaque question que vous posez :

1. La demande (Ask) : Vous posez une question à l’IA.
   • Exemple : “Quel est le statut du projet Alpha pour le client X?”
2. La récupération (Retrieval) : Au lieu de répondre immédiatement, le système RAG intervient. Il transforme votre question en une requête de recherche et consulte la base de connaissances que vous lui avez fournie (vos dossiers clients, PDF, courriels, etc.). Il trouve les extraits les plus pertinents.
   • Exemple : Il trouve le compte-rendu de la réunion de la semaine dernière dans le dossier du client X.
3. L’augmentation (Augmentation) : Le système combine votre question initiale avec les extraits pertinents qu’il vient de trouver. Il crée une nouvelle “super-requête” (une invite) pour l’IA.
   • Exemple : Il envoie à l’IA votre demande, mais augmentée de l’information : “En te basant sur ce texte : “Compte rendu de réunion”, quel est le statut du projet Alpha pour le client X?”
4. La génération (Generation) : L’IA (le LLM) reçoit cette requête augmentée. Elle n’a plus à deviner. Elle utilise le contexte fourni pour formuler une réponse factuelle et précise.

Qu’est-ce qu’une “hallucination”?

Les LLM sont programmés pour répondre à votre demande à tout prix. S’ils ne connaissent pas la réponse, ils auront tendance à en “fabriquer une” de toutes pièces, qui semble plausible mais qui est fausse. Dans ce cas, nous dirons que l’IA “hallucine”. Le RAG corrige ce problème en fournissant les faits.

Bon à savoir : comment le RAG “cherche”-t-il?

Pour les plus technophiles, la magie de la “Récupération” (étape 2) fonctionne grâce à la vectorisation.

• Ingestion : Vos documents sont d’abord découpés en petits morceaux.
• Vectorisation : Chaque morceau est converti en une série de chiffres (un vecteur) qui représente son sens sémantique.
• Indexation : Ces vecteurs sont stockés dans une base de données spéciale.
• Recherche : Quand vous posez une question, votre question est aussi vectorisée. Le système trouve les morceaux de documents dont les vecteurs sont les plus “proches” de celui de votre question. Ce sont ces morceaux de texte (et non les vecteurs eux-mêmes) qui sont ensuite récupérés et envoyés au LLM, comme décrit à l’étape 3 (Augmentation).

Cette explication est sur-simplifiée pour les besoins de notre blog, mais sous une forme ou une autre, le processus sera semblable à nos 4 étapes.

Les bénéfices et cas d’usage du RAG

Pourquoi utiliser le RAG? Parce qu’il est ciblé et à jour.

Les bénéfices

• Pertinence : Les réponses sont basées sur vos documents (connaissances spécialisées) et non sur l’internet général.
• Fiabilité (Réduction des hallucinations) : L’IA “hallucine” moins (invente moins), car elle est ancrée dans les faits que vous lui avez fournis.
• Actualisation : L’IA n’a pas besoin d’être ré-entraînée (un processus long et coûteux). Il suffit de mettre à jour vos documents sources.
• Vérification : De nombreux systèmes RAG peuvent citer leurs sources. Ils vous montrent l’extrait exact du document utilisé pour générer la réponse, vous permettant de vérifier l’information.

Exemples d’utilisation

Le RAG est utile partout où le contexte est roi :

• Service client : Un agent conversationnel qui lit l’historique d’un client (courriels, notes de projet) avant de répondre à sa question.
• Soutien technique : Une IA qui répond en se basant sur vos manuels techniques les plus récents pour guider un technicien.
• Analyse financière : Analyser des rapports trimestriels qui viennent d’être publiés pour en extraire les points clés.
• Ressources humaines : Un agent qui répond aux questions des employés (“Quelle est notre politique de vacances?”) en lisant le manuel de l’employé.

Comment utiliser le RAG concrètement?

Une fois que les documents qui contiennent l’information pertinente ont été fournis à l’IA, l’information est préparée pour la suite et le LLM attend votre question ou demande.

Dans de nombreuses plateformes modernes, le processus est simple. Vous “glissez-déposez” vos documents dans l’interface de l’agent conversationnel.

Cela peut inclure une grande variété de formats : des documents textes, des PDF, des chiffriers, des transcriptions, et même des fichiers audio ou vidéo. Vous demandez ensuite à l’IA de mémoriser ces informations pour votre session. Vous promptez l’IA avec “Lis ces documents et attends la suite”.

Une fois les documents ingérés, vous pouvez lui poser des questions. Par exemple : “Résumez le document sur le projet X” ou “Quels sont les points clés de la réunion de mardi?”.

Le RAG et sa limite : la “fenêtre de contexte”

Vous ne pouvez pas donner 10 000 pages de documents à une IA et lui dire “lis tout”. L’IA a une limite de “mémoire à court terme”, qu’on appelle la fenêtre de contexte (context window).

C’est quoi, la fenêtre de contexte?

Voyez-la comme le bureau de travail de l’IA. C’est l’espace total dont elle dispose pour tout ce qu’elle doit savoir à un instant T.

On mesure cet espace en “jetons” (tokens). Un jeton n’est pas un mot; c’est un morceau de mot. 1000 jetons équivalent à environ 750 mots.

Ce qui est crucial de comprendre, c’est que tout consomme des jetons dans cette fenêtre :

• Les instructions système et de contexte : Les directives de base de l’IA (le “prompt système” caché) ainsi que toutes les instructions personnalisées (comme un “master prompt” ou des GEMS, un sujet que nous avons exploré dans notre blogue sur comment éduquer une IA) qui lui disent comment se comporter.
• Votre question : Votre requête (l’invite) prend de la place.
• Le contexte RAG : Les documents ou extraits que le système récupère pour vous sont les plus grands consommateurs d’espace.
• L’historique de la conversation : L’IA doit se souvenir de ce qui a été dit précédemment.
• La réponse : L’espace nécessaire pour générer la réponse elle-même est aussi compté.

Si la somme de tous ces éléments dépasse la taille de la fenêtre, l’IA doit “oublier” quelque chose, généralement les parties les plus anciennes de la conversation. C’est là que les problèmes surviennent : l’IA peut perdre des informations cruciales, se mettre à halluciner (car il lui manque le contexte) ou cesser de suivre vos directives de rédaction (comme un ton spécifique).

Chaque IA gère ce débordement à sa manière, mais c’est un problème courant. Pour contourner cette limitation, les principaux acteurs ont introduit le concept de mémoire à long terme.

Bon à savoir : la nouvelle “mémoire” (au-delà de la fenêtre)

Cette mémoire est différente de la fenêtre de contexte (la mémoire active). C’est une base de données séparée où l’IA stocke des faits clés sur vous, vos préférences et vos projets entre les sessions.

• ChatGPT (avec son option “Memory”) et Gemini (dans ses versions avancées) permettent aux utilisateurs de dire activement à l’IA “Souvenez-vous de ceci”. L’IA peut aussi déduire des faits de la conversation et les sauvegarder.
• Claude (pour les abonnés payants) a également introduit une fonction de mémoire qui lui permet de se souvenir des conversations passées et des préférences de projet.

Ainsi, au début d’une nouvelle conversation, l’IA “se souvient” de qui vous êtes sans avoir besoin de remplir sa fenêtre de contexte avec ces détails.

De plus, il est aussi possible de demander manuellement à une IA de sauvegarder un résumé de votre contexte actuel. Vous pouvez ensuite utiliser ce résumé pour démarrer une nouvelle conversation avec une fenêtre de contexte “fraîche” et continuer votre travail. Mais ces concepts de gestion de la mémoire méritent un blogue à eux seuls.

Quelle quantité d’info peut-on utiliser?

La taille du “bureau de travail de l’IA” varie énormément. Surtout, elle dépend souvent de votre abonnement. Les versions gratuites de ChatGPT ou Claude limitent grandement le nombre ou la taille des fichiers que vous pouvez téléverser pour le RAG. Les abonnements payants vous donnent accès aux plus grandes fenêtres.

Voici un aperçu des fenêtres de contexte techniques maximales pour les principaux modèles (novembre 2025) :

Fournisseur	Modèle(s) récents	Fenêtre de contexte (en jetons)	Équivalent approximatif
Google	Gemini 2.5 Pro	1 048 576 (extensible à 2M)	~1 500 pages
Google	Gemini 2.5 Flash / 1.5 Pro	1 048 576	~1 500 pages
OpenAI	GPT-5 / GPT-5.1	400 000	~650 pages
Anthropic	Claude 4.5 (Sonnet)	400 000 (API/Entreprise)	~650 pages
Anthropic	Claude 4 (Opus)	200 000	~350 pages
Anthropic	”Claude 3 (Opus, Sonnet)“	200 000	~350 pages
Meta	Llama 3 (70B)	8 192	~15 pages

Qu’en est-il de Copilot et Perplexity?

Ces outils sont des applications qui utilisent ces moteurs. Copilot (de Microsoft) s’appuie désormais sur les modèles GPT-5. Perplexity Pro vous laisse choisir, vous donnant accès à Claude 4.5 ou GPT-5, et applique leurs fenêtres respectives. Notez que Perplexity utilise son IA qui s’appelle Sonar pour les démarches de recherche et les grands modèles pour les rédactions de texte.

Important : limites d’abonnement vs limites techniques

Les chiffres dans ce tableau (comme 400 000 ou 1 000 000) représentent la capacité technique maximale du modèle (souvent via l’API pour les développeurs). Dans l’interface de tous les jours (comme ChatGPT), les limites pour téléverser des documents (RAG) sont souvent plus basses et dépendent de votre abonnement (ex: 16 000 jetons en version gratuite, 128 000 en version “Pro”).

La limitation principale

Le défi du RAG est de trouver les extraits de vos documents qui sont pertinents et qui tiennent dans la fenêtre du modèle.

Si votre base de connaissances contient 50 000 documents, le RAG ne va pas tout envoyer à l’IA. Il va sélectionner les 5 ou 10 paragraphes les plus pertinents. L’IA ne verra que ces paragraphes. Son efficacité dépend donc de la qualité de la recherche faite par le RAG.

Gratuit vs Pro : qu’est-ce qui change?

La différence entre un compte gratuit et un abonnement payant (“Pro” ou “Plus”) est majeure, surtout pour le RAG.

• Accès aux modèles : Les comptes gratuits vous donnent accès à des modèles plus anciens ou moins puissants (ex: GPT-4o au lieu de GPT-5.1). Les versions “Pro” vous donnent accès aux modèles phares, qui sont non seulement plus intelligents mais possèdent aussi les plus grandes fenêtres de contexte.
• Capacité RAG : C’est la plus grande différence. Les versions gratuites n’offrent souvent aucune capacité de téléversement de documents (RAG) ou la limitent à de très petits fichiers. Les versions payantes débloquent cette fonction, vous permettant de téléverser des PDF, des chiffriers et d’autres documents volumineux.
• Limites d’utilisation : Les comptes gratuits ont des limites de messages très strictes (ex: 10 messages toutes les 5 heures). Les comptes “Pro” augmentent considérablement cette limite (ex: 160 messages toutes les 3 heures), ce qui est essentiel pour un travail soutenu.

En résumé, la version gratuite est faite pour des questions-réponses simples. La version “Pro” est nécessaire pour le véritable travail de RAG sur vos propres documents.

La sécurité de vos données : le point critique

Utiliser le RAG soulève une question majeure : où vont vos informations privées?

Comment l’information circule-t-elle?

Quand vous téléversez un document, il est traité par le système RAG. Voici ce qui se passe : vos documents sont d’abord stockés sur les serveurs du fournisseur (OpenAI, Google, Anthropic, etc.). Ils sont ensuite découpés en petits morceaux, vectorisés, et ces vecteurs sont stockés dans une base de données vectorielle qui réside également sur l’infrastructure du fournisseur.

Pour que l’IA (comme ChatGPT, Claude ou Gemini) puisse répondre à vos questions, une partie de cette information doit lui être envoyée au moment de la requête.

Quelle partie est envoyée dans le nuage?

Ceci est crucial. Ce n’est (généralement) pas toute votre base de données qui est envoyée. C’est le contexte pertinent trouvé par le RAG (et qui tient dans la fenêtre de contexte).

Si vous posez une question sur un client, le RAG trouve la note pertinente dans son dossier. Cette note est envoyée au fournisseur de l’IA (OpenAI, Google, etc.) avec votre question.

Quels sont les risques?

Le risque principal est simple : vos données privées quittent votre ordinateur. Elles sont envoyées aux serveurs d’une tierce partie.

Des rumeurs et des légendes urbaines circulent sur internet selon lesquelles certaines firmes d’IA utiliseraient vos conversations pour entraîner leurs modèles.

Nous sommes sceptiques qu’une firme majeure comme Google ou Microsoft prendrait ce risque; l’enjeu est trop gros. Par contre, pour les autres firmes, votre intuition est aussi valable que la nôtre.

Dans tous les cas, limitez les risques. Ne déversez pas vos secrets commerciaux ou ceux de vos clients les plus précieux dans un outil public. Si vous avez besoin de l’IA en mode pleinement sécuritaire, appelez-nous. Nous vous expliquerons comment y avoir accès en mode local ou via une connexion sécurisée.

Comment protéger vos informations?

Heureusement, il existe des solutions pour atténuer ces risques.

Les abonnements d’entreprise

La méthode la plus directe pour vous protéger est d’utiliser les abonnements “Entreprise”. Des plans comme ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise ou Gemini pour Workspace (Business/Enterprise) offrent des garanties. Ils assurent par contrat que vos données ne sont pas utilisées pour l’entraînement. Elles restent chiffrées et isolées.

Le niveau d’isolation est relatif à votre niveau de service avec votre fournisseur de nuage. Chez Microsoft et Google, la protection de votre information est assujettie à votre entente de service, un peu comme OneDrive ou GDrive pour emmagasiner vos fichiers. Ce n’est pas parfait, mais mieux que rien.

Pour ce qui est d’Anthropic, si vous avez un abonnement professionnel, il y a de fortes chances qu’Anthropic soit prudente avec vos données, car Anthropic a clairement un objectif pour le marché des entreprises. OpenAI, lui, vise le consommateur plus que l’entreprise, donc en matière de sécurité de l’information, informez-vous et faites des recherches.

Existe-t-il des solutions 100% sécuritaires?

Oui. La seule solution totalement sécuritaire est de garder vos données “sur site” (on-premise).

Cela implique d’héberger votre propre base de données vectorielle chez vous. Un agent local fait la recherche dans vos documents. Il envoie uniquement les extraits pertinents au modèle d’IA dans le nuage. C’est beaucoup plus sécuritaire. Vos données sources ne quittent jamais votre infrastructure.

La solution la plus sécuritaire (et la plus coûteuse) reste d’héberger le LLM lui-même localement, mais cela demande une puissance de calcul acceptable. Il n’est pas ici question d’héberger un Gemini ou un Claude AI local. Dans des designs de solution IA sur site, habituellement nous allons vers des modèles “open source” de haute puissance mais ajustés pour le contexte de l’entreprise et les fonctionnalités requises. Il y a aussi une autre technique que nous utilisons dans ces situations, c’est le “fine tuning” (ou affinage) de modèle, qui réajuste le modèle de base avec vos données et votre contexte d’affaires. Mais cette explication sera pour un autre jour, peut-être un autre blogue. Si cette avenue vous intéresse, profitez de l’occasion pour nous expliquer gratuitement votre projet : https://force5.ca/contact/ nous prenons un café ensemble et nous évaluons la faisabilité et les bénéfices de votre transformation.

Conclusion

Le RAG transforme l’IA générique en un assistant personnel hyper-compétent. Il lui donne le bon contexte au bon moment.

La clé du succès, cependant, réside dans la gestion de la sécurité. Vous devez savoir quelles données quittent votre réseau et choisir une solution (publique, entreprise ou locale) adaptée à la sensibilité de vos informations.

Prêt à tester? Essayez de téléverser un simple document texte dans votre agent conversationnel et demandez-lui de le résumer. Mieux encore, prenez un document que vous avez écrit et qui contient de l’information qui n’a jamais été mise en ligne sur internet, comme la recette de sucre à la crème de votre mère, et demandez-lui combien de cassonade y a-t-il dans la recette de votre maman. Ce test s’appelle le test du “needle in a haystack”.

RAG Retrieval-Augmented Generation IA entreprise intelligence artificielle documents internes hallucinations IA ChatGPT Claude Gemini fenêtre de contexte sécurité données IA IA locale guide RAG tutoriel RAG comment utiliser RAG RAG PME Québec