En bref
Concevez un assistant RAG fiable : sources maîtrisées, chunking, citations et garde-fous. Guide pour PME qui veulent interroger leur base documentaire sans hallucinations.
Ce que le RAG résout, et ce qu'il ne résout pas
RAG (Retrieval-Augmented Generation) enrichit un modèle de langage avec des extraits de vos documents au moment de la question. Le modèle ne « connaît » pas tout par cœur : il cherche, puis rédige à partir des passages trouvés.
Cela réduit les hallucinations sur le périmètre documenté, à condition que la bonne source soit retrouvée et que le modèle cite ce qu'il utilise. En dehors du corpus, le risque d'invention reste entier.
Le RAG ne remplace pas la gouvernance documentaire. Si vous avez cinq versions d'une procédure RH en circulation, l'assistant propagera la confusion, fidèlement.
Préparer une base documentaire exploitable
Inventoriez les sources autorisées : wiki, PDF validés, base Notion, extranet. Excluez brouillons, emails et fichiers personnels. Une source officielle par sujet, avec date de version visible. Notre guide sur la base documentaire pour l'IA détaille l'inventaire et le nettoyage avant indexation.
Nettoyez avant d'indexer : supprimez doublons, fusionnez les sections obsolètes, harmonisez les titres. Un chunk de 500 mots mal découpé au milieu d'un tableau est inutilisable.
Définissez une politique de mise à jour : qui publie une nouvelle version, comment l'index est rafraîchi (quotidien, hebdomadaire, à la publication). Un RAG sur documents périmés est pire qu'aucun assistant.
Architecture minimale pour la fiabilité
Chunking : découpez par section logique (H2, procédure numérotée), pas par taille fixe aveugle. Conservez métadonnées : titre document, date, service propriétaire.
Recherche hybride : combinez similarité vectorielle et mots-clés pour les références précises (numéros d'article, codes produits).
Réponse avec citations : chaque affirmation importante renvoie au passage source cliquable. Si aucun passage pertinent n'est trouvé, l'assistant doit dire « je ne trouve pas », pas broder.
Filtres d'accès : un commercial ne voit pas les documents RH. L'authentification précède la recherche vectorielle. Supabase ou équivalent gère bien les règles par rôle en POC.
Tester avant le déploiement général
Constituez un jeu de trente questions réelles posées par les futurs utilisateurs, avec réponses attendues et source exacte. Mesurez : taux de bonne source retrouvée, taux de réponse correcte, taux d'abstention correcte.
Injectez des questions pièges : sujet absent du corpus, version obsolète volontairement indexée, demande hors périmètre. L'assistant doit échouer proprement.
Pilotez avec un service volontaire pendant quatre semaines. Collectez les échecs : mauvais chunk, document manquant, formulation ambiguë. Itérez sur le corpus avant d'élargir.
Conclusion
Un assistant RAG entreprise fiable, c'est d'abord une base documentaire gouvernée, ensuite une recherche bien calibrée, enfin des réponses citées et des refus explicites. La technologie est accessible ; la discipline documentaire fait la différence.
Cosmos conçoit des assistants RAG pour les PME : audit du corpus, POC sur périmètre restreint, intégration et formation. Décrivez votre contexte via le brief en ligne.
