Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG)?

La génération augmentée de récupération (RAG) est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui améliore la génération de texte en incorporant des données issues de bases de données, de bibliothèques d'actifs numériques ou d'autres sources de connaissances. Imaginez une équipe juridique recherchant des précédents dans un vaste ensemble de dossiers juridiques. La RAG peut leur fournir rapidement un résumé d'un document récupéré et identifier les points clés à valider et utiliser pour soutenir des arguments.

Grâce à l'intelligence artificielle (IA), ce processus ne prend que quelques secondes. La RAG utilise des grands modèles de langage (LLM) basés sur l'IA et entraînés sur des ensembles de données massifs de texte et de code pour générer du contenu exact et en contexte à partir de sources comme des documents, des feuilles de calcul et des présentations.

Pour que votre entreprise exploite pleinement l'IA, vous devez alimenter son modèle en continu avec des informations en contexte et à jour. C'est là que la RAG intervient : elle intègre des données en temps réel pour garantir que les résultats sont précis et pertinents. Sans RAG, votre entreprise devrait se contenter de LLM pré-entraînés qui risquent de manquer des mises à jour essentielles du contexte et de fournir des résultats inexacts, voire des « hallucinations d'IA ».

Si vous vous demandez si la RAG peut exister sans l'IA, la réponse courte est « non ». La capacité de génération de la RAG dépend des systèmes d'IA, ce qui signifie que vous avez besoin d'un modèle génératif pour produire des réponses à vos questions ou à vos invites. Voyons comment fonctionne le processus.

Comment fonctionne la génération augmentée de récupération ?

Imaginons que vous êtes un analyste en assurance qui doit vérifier si un certain type de dommage est couvert par une police d'assurance habitation complète. En intégrant l'IA à votre système de gestion documentaire, vous pouvez utiliser la RAG pour poser une question ciblée sur l'état de la couverture d'une police donnée.

Par exemple, si vous envoyez une requête telle que « La police d'assurance habitation 1234567890 couvre-t-elle les incendies ? », la RAG suit ces 3 étapes :

1. Récupération : un système, souvent basé sur la recherche sémantique, identifie les documents pertinents dans votre stockage de données cloud ou dans toute autre source de connaissances.
2. Augmentation : les informations récupérées sont combinées avec les données pré-entraînées d'un LLM pour créer une invite plus informative, en ajoutant du contexte au LLM.
3. Génération : le LLM génère une réponse à la requête en utilisant la compréhension du langage et les informations de vos documents pour créer une réponse plus pertinente.

Comme pour tout autre type de contenu généré par l'IA, vous devez poser des questions claires et spécifiques pour obtenir des réponses précises de la RAG. D'autres bonnes pratiques pour obtenir des réponses rapides et fiables impliquent l'inclusion de détails pertinents en contexte, la clarification de la question si nécessaire et la spécification du format de sortie (guide pas à pas ou liste de contrôle, par exemple).

Avantages de la génération augmentée de récupération pour les entreprises

L'adoption croissante de l'IA dans les entreprises alimente la croissance du marché de la RAG. D'après Acute Market Report, ce secteur devrait croître à un TCAC de 31,5 % entre 2024 et 2032. Cette croissance repose sur le besoin de mettre à l'échelle des initiatives telles que la génération de contenu et la récupération rapide d'informations, à mesure que le volume et la complexité des données augmentent.

En déployant des outils de RAG, vous bénéficiez des avantages suivants :

• Récupération de documents en contexte : la RAG améliore la qualité des informations récupérées en tenant compte du contexte des requêtes. Par exemple, dans l'ingénierie, les outils de RAG peuvent localiser des documents pertinents pour une phase donnée d'un projet ou des exigences techniques spécifiques. Ils évitent la surcharge d'informations et garantissent que les équipes accèdent à du contenu qui répond directement à leurs besoins.
• Accès en temps réel aux informations : dans le domaine des ventes ou de l'assistance à la clientèle, par exemple, la RAG peut faciliter la conclusion d'une transaction ou empêcher un client de laisser un avis négatif. Les équipes peuvent savoir si des informations spécifiques sont exactes, et répondre rapidement aux préoccupations des clients à partir de vos produits et services, notamment si vous disposez de FAQ, de guides utilisateur et de documents d'accueil de la clientèle complets.
• Résolution plus rapide des requêtes : une enquête de Gartner révèle que 47 % des travailleurs numériques ont des difficultés à localiser les informations ou les données nécessaires pour travailler efficacement. En utilisant des LLM pour générer du texte en fonction de votre contenu, vous pouvez poser des questions sur une multitude de contrats ou de polices et obtenir des réponses sans passer des heures en recherches.
• Création de contenu évolutive : l'association de la récupération et de la génération permet aux équipes d'utiliser les informations existantes comme référence afin d'automatiser la création de descriptions de produits, de réponses personnalisées aux clients ou d'offres d'emploi respectant le ton des contenus existants. Cela est particulièrement intéressant pour les entreprises devant créer beaucoup de contenu ou les équipes devant travailler avec des mises à jour rapides et constantes, telles que les agences publicitaires.

Principaux cas d'utilisation et exemples de RAG

Avant d'adopter l'IA dans votre entreprise pour exploiter les avantages de la RAG, étudions les applications les plus courantes de la génération augmentée de récupération.

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Premiers pas avec la RAG professionnelle pour la gestion de contenu

Intégrer la RAG à votre système de gestion de contenu dans le cloud est le meilleur moyen de garantir l'efficacité de la récupération et du traitement des documents. Toutefois, ce processus doit s'inscrire dans une stratégie d'IA plus vaste.

Pour implémenter efficacement la RAG et l'IA, suivez ces bonnes pratiques :

1. Évaluez la préparation de votre entreprise à l'IA

Compte tenu de l'accélération des progrès de l'IA ces dernières années, seulement 31 % des entreprises ont implémenté une stratégie d'IA formelle, selon l'étude State of AI Work d'Asana. Avant d'adopter la RAG dans votre entreprise, élaborez une feuille de route correspondant à votre stratégie d'IA pour accompagner son implémentation.

Comment se lancer :

• Réalisez un audit de votre infrastructure technique : vérifiez que votre infrastructure de données, votre capacité de stockage cloud et votre puissance de calcul peuvent prendre en charge des opérations d'IA à grande échelle, ce qui vous permettra de traiter des cas d'utilisation plus complexes et de plus grands volumes de contenu.
• Définissez des objectifs : déterminez l'impact positif de la RAG sur vos flux de travail de gestion de contenu, comme l'amélioration de la fonctionnalité de recherche, l'automatisation des synthèses de documents ou l'amélioration des interactions des membres de l'équipe avec votre bibliothèque de ressources numériques.
• Identifiez les principales parties prenantes : impliquez les services informatique, opérations, conformité et tous les autres services pertinents dès le début du processus pour favoriser la collaboration et la cohérence afin de soutenir des initiatives d'IA responsables.

2. Sélectionner les outils de RAG appropriés

Les solutions de RAG varient selon différents facteurs : systèmes de récupération, architecture LLM et options de personnalisation. Par exemple, certains outils utilisent des algorithmes de recherche sémantique pour récupérer des documents selon leur similarité à la requête, tandis que d'autres localisent les informations grâce à des recherches de mots-clés exacts.

Sélectionnez une option qui répond à vos exigences métier, telles que l'évolutivité, l'intégration aux logiciels existants et la confidentialité des données. Imaginons que vous avez besoin de modèles de RAG sécurisée pour protéger les informations confidentielles des clients contre la récupération. S'il existe de nombreuses options sur le marché, il est préférable d'opter pour un système doté de contrôles d'accès avancés et de la classification des données pour empêcher les utilisateurs non autorisés d'accéder aux fichiers confidentiels de votre stockage.

Lors de l'évaluation des outils potentiels, consultez des études de cas, des avis client et des opinions d'experts pour vous faire une idée claire de chaque offre. Testez les fonctionnalités de sécurité de l'outil, telles que le partage de documents chiffrés, le contrôle d'accès granulaire et la protection par mot de passe, pour vous assurer qu'il respecte les exigences réglementaires et de conformité de votre entreprise.

3. Préparer et organiser le contenu

Selon un livre blanc IDC en partenariat avec Box, 90 % des données des entreprises ne sont pas structurées. L'implémentation de l'IA et de la RAG nécessite la structuration du contenu, pour garantir la pertinence des réponses. Améliorez les processus de récupération et de génération en appliquant ces bonnes pratiques :

• Réalisez un audit de vos référentiels de documents actuels pour éliminer les fichiers obsolètes et redondants, car la RAG a besoin de contenu pertinent et à jour pour fournir des résultats exacts.
• Ajoutez des étiquettes et des catégories pour contextualiser votre contenu et faciliter la récupération et le traitement par les outils de RAG.
• Exploitez la gestion des métadonnées d'entreprise pour aider l'IA à extraire plus efficacement des informations de votre contenu.
• Mettez en œuvre des politiques de gouvernance des données solides pour le stockage, la conservation et l'accès aux informations, afin de sécuriser la gestion du contenu et de garantir la conformité avec les normes juridiques.

Intégrer l'IA et la RAG au cycle de vie du contenu avec Box

Box vous permet de simplifier chaque étape du cycle de vie de votre contenu, des ébauches de documents à la recherche de fichiers dans votre système de stockage. L'Intelligent Content Management vous permet d'appliquer différents cas d'utilisation de génération augmentée de récupération avec la puissance de l'IA.

Vous n'aurez plus à vous soucier de passer plus de temps à rechercher des informations ou à synthétiser manuellement du contenu. Box propose des solutions qui accélèrent, simplifient et rendent plus évolutive l'implémentation de la RAG, y compris :

• Box AI : intégrez des modèles d'IA avancés à votre plateforme de gestion de contenu pour localiser des documents en temps réel et résumer instantanément des contrats exhaustifs.
• Principes d'IA : contrôlez intégralement votre utilisation de l'IA avec des consignes transparentes et responsables qui protègent la qualité, la confidentialité et la sécurité de votre contenu.
• Box Hubs : effectuez des recherches sur plusieurs documents et recevez des réponses fiables et complètes sur des sujets existants, afin de prendre des décisions plus éclairées.
• Box Notes : créez des e-mails, des ordres du jour et des guides à partir de zéro ou de modèles existants, pour garantir la cohérence de vos documents.
• Sécurité d'entreprise : protégez vos informations précieuses avec le chiffrement AES 256 bits, l'authentification avancée, la confiance dans les appareils, les contrôles d'accès granulaires et bien plus encore.

Contactez-nous pour découvrir tous les outils et fonctionnalités qui peuvent simplifier l'adoption de l'IA dans votre entreprise.

***Bien que nous maintenions notre engagement indéfectible à offrir des produits et des services de première qualité en matière de protection de la vie privée, de sécurité et de conformité, les informations fournies dans cet article de blog n'ont pas valeur d'avis juridique. Nous encourageons vivement nos clients actuels et potentiels à faire preuve de diligence raisonnable en évaluant la conformité avec les lois applicables.