RAG : la technologie basée sur l’IA qui remet de l’ordre dans la mémoire des entreprises et met fin au shadow IT.
Les entreprises accélèrent sur l’IA mais un paradoxe s’installe : jamais elles n’ont eu autant besoin de maîtriser leur information… et jamais autant de collaborateurs n’ont, sans le savoir, externalisé des données sensibles via des outils publics comme ChatGPT.
Traditionnellement, les LLM génèrent du contenu en s’appuyant uniquement sur les informations apprises durant leur phase d’entraînement. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation), en revanche, permet au modèle de se nourrir d’une base de données ou une collection de documents externes en temps réel pour enrichir sa génération de texte. Cette capacité de recherche améliore la précision, la pertinence et la richesse du contenu généré.
Dans ce contexte, le RAG gagne en popularité auprès des grands groupes et des PME. Cette approche permet de s’appuyer sur les sources internes de l’entreprise, plutôt que sur Internet et de répondre de façon ultra-rapide aux questions des utilisateurs.
Dans ce contexte, le RAG gagne rapidement du terrain. Cette approche permet à l’IA de s’appuyer sur les sources internes de l’entreprise, plutôt que sur Internet. Le marché mondial, évalué à 1,04 Md$ en 2023, pourrait atteindre 17 Md$ d’ici 2031, avec une croissance annuelle moyenne de 43,4 %.
Son atout principal est la sécurité : le RAG n’envoie aucune donnée vers l’extérieur. Il interroge directement les procédures, contrats ou notes internes pour produire des réponses contextualisées, sourcées et conformes, redonnant de la valeur à une documentation souvent dispersée et sous-utilisée.
Plusieurs entreprises l’ont déjà adopté :
HubSpot a créé un assistant open source pour faciliter la recherche dans sa documentation technique. Airbnb s’appuie sur le RAG pour améliorer la cohérence de son support client. Databricks le combine à Unity Catalog pour structurer son savoir technique, tandis que Deloitte, et Spotify l’utilisent respectivement pour leurs méthodologies internes et leurs pipelines data. Dans la santé ou le conseil, le RAG permet d’accéder instantanément aux protocoles, benchmarks ou retours d’expérience.
Son intérêt dépasse la productivité car il constitue aussi une réponse directe à la montée du shadow IT, nourri par l’usage non encadré d’outils d’IA publics. En offrant une alternative interne, rapide et fiable, le RAG canalise l’usage de l’IA dans un cadre sécurisé.
Pour de nombreuses organisations, il s’impose déjà comme une brique d’infrastructure essentielle de l’IA d’entreprise, comme l’a été le cloud dans les années 2010.
