L'impact de l'IA générative sur l'accès à la connaissance en entreprise grâce au RAG

L'intelligence artificielle (IA) bouleverse de nombreux secteurs, y compris la façon dont les entreprises gèrent et accèdent à leurs connaissances internes. L'IA générative, en particulier, présente des opportunités inédites pour améliorer l'efficacité, la productivité et favoriser l'innovation. Toutefois, pour en tirer pleinement parti, il est essentiel de surmonter certaines contraintes, notamment en ce qui concerne l'accès et l'utilisation des données spécifiques à l'entreprise.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) se distingue en combinant les puissantes capacités des modèles de langage de grande taille (LLM) avec les ressources internes de l'entreprise. Le RAG a son importance pour les entreprises modernes, car il peut révolutionner l'accès à la connaissance au sein des organisations.

Le RAG : qu'est-ce que c'est ?

Le RAG (génération augmentée par extraction d'informations) est une méthode conçue pour renforcer les modèles de langage en y intégrant des données récentes et spécifiques à l'entreprise.

Contrairement aux modèles classiques qui ne s'appuient que sur les informations apprises lors de l'entraînement, le RAG permet d'incorporer des données actuelles et pertinentes pour offrir des réponses plus adaptées aux besoins de l'entreprise.

Le processus se déroule en deux étapes clés :

1. Extraction d'informations : lorsqu'une requête est soumise, le système cherche dans les bases de données internes les documents et informations les plus pertinents.
2. Génération augmentée : les informations extraites sont ensuite intégrées pour enrichir la réponse générée par le LLM, garantissant ainsi des réponses précises et contextualisées basées sur les données internes de l'entreprise.

Cette approche hybride permet aux LLM de tirer parti de leur capacité à comprendre et générer du langage naturel, tout en s'appuyant sur des informations spécifiques et à jour.

Pourquoi le RAG est-il essentiel ?

Bien que les modèles de langage de grande taille (LLM) soient puissants, ils montrent des limites s'ils ne sont pas associés à des données externes supplémentaires. Le RAG permet de combler ces lacunes en intégrant des informations actualisées et pertinentes, réduisant ainsi le risque de produire des réponses erronées ou incomplètes.

Les avantages du RAG incluent une :

Fiabilité accrue

En s'appuyant sur des données internes vérifiées, le RAG améliore la précision des réponses en réduisant les risques d'erreurs.

Personnalisation et pertinence contextuelle

Chaque entreprise a des terminologies et des processus spécifiques. Le RAG permet d'adapter les réponses du LLM à ce contexte particulier, offrant ainsi une expérience utilisateur sur mesure.

Optimisation de l'accès à l'information

Le RAG facilite l'accès rapide à des informations précises, accélérant la prise de décision et favorisant l'innovation au sein de l'organisation.

Conformité et sécurité

Le RAG permet de contrôler les sources d'information utilisées par le LLM, garantissant que les réponses respectent les politiques de sécurité et les régulations internes.

Exemple pratique avec MIA

Prenons l'exemple de MIA, la plateforme d'IA développée par Digitalent. Imaginons qu'un utilisateur pose la question : "Qu'est-ce qu'un animal ?"

Réponse générée par MIA générative

"Un animal est un être vivant qui se nourrit de matière organique, a des sens spécialisés et des systèmes nerveux, peut réagir rapidement au stimulus et peut avoir des qualités humaines selon la façon dont il est représenté dans la littérature ou la culture. Il est né en vieux français et en latin vers le 12ème siècle et a été utilisé depuis pour décrire des personnes dont le comportement est stupide ou uncouth et également utilisé pour désigner des humains agissant de la même manière que les animaux. Les animaux étaient souvent représentés comme des anthromorphes et agissaient comme des humains, tandis que d'autres se conduisaient comme des êtres humains et se donnaient des capacités humaines. La négociation du concept d'animal à travers la littérature pour enfants permet d'explorer l'attente sociétale et la formation d'identité pour les individus”. 

Réponse enrichie par le RAG

La réponse est enrichie par un extrait spécifique de la base de connaissances interne, fournissant une vision plus complète et nuancée.

Comment fonctionne le RAG avec MIA ?

1. Recherche d'informations : MIA utilise le RAG pour chercher dans la base de données interne.
2. Génération augmentée : Les informations extraites enrichissent la réponse générée.
3. Réponse finale : La réponse est à la fois scientifique, historique et culturelle, appuyée par des références précises.

Mettre en œuvre le RAG en entreprise

La mise en place du RAG nécessite une approche structurée pour en maximiser les bénéfices :

1. Sélection des données : inventorier et structurer les bases de données internes.
2. Intégration technique : connecter les LLM aux bases de données à l'aide d'API.
3. Optimisation du modèle : personnaliser les modèles en fonction des besoins de l'entreprise.
4. Gouvernance des données : veiller à la qualité des données et à la conformité réglementaire.
5. Formation des utilisateurs : former les équipes pour une adoption optimale de la technologie.

Perspectives futures du RAG

Le RAG continue d'évoluer, avec des améliorations en vue, telles que l'intégration plus poussée avec les systèmes internes, une personnalisation accrue, et une adoption généralisée dans les entreprises.

Adopter une approche stratégique du RAG peut véritablement transformer l'accès à la connaissance dans votre organisation. Les équipes de Digitalent, avec MIA, vous accompagnent dans cette transformation en proposant des solutions adaptées à vos besoins.

Pour découvrir comment le RAG peut améliorer vos processus, n’hésitez pas à planifier une démonstration : https://zcal.co/courant/rdvdecouverte