Brancher l’IA sur vos données · Couche 4
RAG (génération augmentée par la recherche)
Une méthode qui fait d’abord chercher les passages utiles dans vos documents, puis demande au modèle de répondre à partir d’eux, en citant ses sources.
Pour se le représenterC’est l’examen à livre ouvert : au lieu de répondre de mémoire, le modèle consulte les bonnes pages de votre documentation avant d’écrire, et peut indiquer d’où vient chaque affirmation.
Une direction de la conformité met à disposition un assistant qui répond aux questions des équipes sur 400 procédures internes. Chaque réponse cite la procédure et le paragraphe concernés, avec un lien vers le document. Lorsqu’une procédure est révisée, l’index est mis à jour le soir même, sans réentraîner aucun modèle. Les questions restées sans réponse sont remontées au service, qui complète la documentation.
L’organisation qui branche une IA sur sa propre base de connaissances est responsable de ce traitement dès que celle-ci contient des données personnelles (France · CNIL, 18 juillet 2024). Le RAG doit appliquer, à chaque question, les droits d’accès des documents sources ; sinon, un utilisateur obtient en une phrase le résumé d’une note qui lui est fermée, ce qui constitue un défaut de sécurité (UE · RGPD, art. 32). Journaliser les questions, les passages retrouvés et les réponses permet de prouver ce qui a été répondu, et sur quelle base ; pour un usage à haut risque, cette journalisation est exigée (UE · AI Act, art. 12 et 26).
« Comment l’outil applique-t-il, à chaque question, les droits d’accès de nos documents, et pouvez-vous le démontrer devant nous avec deux profils d’utilisateurs différents ? »
Pour faire répondre l’IA à partir de faits qui changent (procédures, contrats, catalogues), le RAG est généralement le bon choix : il se met à jour et cite ses sources. L’affinage sert plutôt à fixer un style, un format ou une tâche répétitive.
Pas toujours : un petit corpus peut être placé en entier dans la consigne. Au-delà, le RAG reste plus rapide, moins coûteux et plus facile à contrôler, car il sélectionne et trace les passages utilisés.
Oui, chaque brique peut l’être : documents, base vectorielle, modèle d’embeddings, modèle de génération et journaux. Vérifiez-le brique par brique : un seul composant hébergé ailleurs suffit à faire sortir les données.
Fiche pédagogique, pas un avis juridique. À jour au 29 octobre 2026.