Tout le monde parle d'Agentic AI : des systèmes autonomes capables de raisonner, planifier, agir. L'imagination s'emballe. Mais avant d'en arriver là, il y a deux architectures qui font le vrai boulot depuis le début : le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et le CAG (Context-Augmented Generation).
La Réalité Derrière la Magie IA
Chaque moteur de recherche intelligent, chaque chatbot d'entreprise, chaque copilote métier que vous avez utilisé récemment ?
👉 Ce n'est pas de la magie. C'est du RAG.
🎯 RAG : Retrieval-Augmented Generation
Définition
Le Retrieval-Augmented Generation est une architecture qui combine :
- 1Retrieval : recherche de documents pertinents dans une base de connaissances externe (via embeddings vectoriels)
- 2Augmentation : injection de ces documents dans le contexte du prompt LLM
- 3Generation : production d'une réponse ancrée dans des données vérifiables
Pourquoi RAG ?
❌ LLM Seul (Sans RAG)
- • Hallucinations fréquentes : invente des faits
- • Connaissance figée : limitée au training data
- • Pas de sources : impossible de vérifier
- • Coût prohibitif : fine-tuning = $$$
- • Obsolescence : données périmées
✅ LLM + RAG
- • Réponses vérifiables : source citée
- • Données à jour : mise à jour continue
- • Moins d'hallucinations : ancré dans la réalité
- • Coût maîtrisé : pas de fine-tuning massif
- • Flexibilité : changez la base sans retrainer
🏗️ Architecture RAG : Les Briques Techniques
Pipeline RAG Complet
User Query
↓
[1] Embedding Model
↓ (vector query)
[2] Vector Database Search
↓ (top-k documents)
[3] Context Enrichment
↓ (prompt + retrieved docs)
[4] LLM Generation
↓
Response + Sources1. Ingestion & Extraction de Documents
Objectif : transformer vos documents (PDF, HTML, Markdown, docs) en chunks prêts pour l'embedding.
2. Embeddings : Vectorisation Sémantique
Les embeddings transforment le texte en vecteurs numériques capturant la sémantique.
🔓 Open Source
- • SBERT (Sentence-BERT) : rapide, précis
- • Ollama : embeddings locaux
- • BGE : SOTA chinois (open)
- • E5 : Microsoft, multilingual
🔒 Propriétaires
- • OpenAI text-embedding-3 : performant
- • Cohere Embed v3 : multilingual
- • Google Gemini : multimodal
- • Voyage AI : spécialisé retrieval
3. Vector Databases : Le Cœur du RAG
Les bases vectorielles stockent et recherchent efficacement les embeddings via similarité cosinus (ou euclidienne).
| Base | Type | Avantages |
|---|---|---|
| Chroma | Open, embarqué | Simplicité, prototypage rapide |
| Pinecone | Cloud managed | Scalabilité, performance |
| Qdrant | Open, cloud | Filtrage avancé, Rust |
| Weaviate | Open, cloud | GraphQL, multimodal |
| Milvus | Open, distributed | Scale massive, GPU accelerated |
4. Frameworks d'Orchestration RAG
🦜 LangChain
Le plus populaire. Orchestration complète : loaders, splitters, embeddings, vector stores, chains, agents. Écosystème massif (Python + JS).
Best for : prototypage rapide, agents complexes
🦙 LlamaIndex
Spécialisé data ingestion. Focus sur l'indexation et le retrieval. 100+ connecteurs (Notion, Slack, Google Drive). Query engines optimisés.
Best for : RAG sur données structurées/semi-structurées
🌾 Haystack
Production-first. Par Deepset. Pipelines modulaires, benchmarks intégrés. Focus NLP classique + LLMs.
Best for : pipelines production robustes
📝 Txtai
Léger et versatile. Semantic search, workflows, embeddings locaux. Alternative minimaliste à LangChain.
Best for : projets légers, contrôle total
5. LLMs : Génération Finale
🔓 Open Source
- • LLaMA 3.1 (Meta) : 8B/70B/405B
- • Mistral : 7B, Mixtral 8x7B, Large
- • Qwen 2.5 (Alibaba) : performant, multilingue
- • Phi-3 (Microsoft) : petit mais puissant
Hébergement : Groq, Together AI, Hugging Face, Ollama (local)
🔒 Propriétaires
- • GPT-4o (OpenAI) : multimodal, rapide
- • Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) : raisonnement
- • Gemini 1.5 Pro (Google) : contexte 2M tokens
- • Command R+ (Cohere) : spécialisé RAG
🚀 CAG : Context-Augmented Generation
Le Context-Augmented Generation est une évolution du RAG où le contexte devient :
- 🔄Dynamique : mis à jour en continu pendant la conversation
- 🧩Multi-sources : API calls, outils externes, mémoire conversationnelle
- 🔗Chain-of-thought : raisonnement en plusieurs étapes
- 🤝Multi-agents : contexte partagé entre agents spécialisés
RAG vs CAG : Comparaison
| Critère | RAG | CAG |
|---|---|---|
| Contexte | Statique (1 retrieval/query) | Dynamique (multiple retrievals) |
| Sources | Documents uniquement | Documents + APIs + tools |
| Mémoire | Pas de mémoire conversationnelle | Historique conversation intégré |
| Complexité | Simple, linéaire | Complexe, multi-étapes |
| Use case | Q&A, recherche documents | Agents, workflows, copilotes |
🔍 Observabilité & Évaluation RAG
En production, mesurer la qualité du RAG est critique pour éviter les hallucinations et garantir la pertinence.
📊 Giskard
Framework open-source d'évaluation LLM. Tests automatiques : hallucinations, biais, toxicité, robustesse.
Métriques : faithfulness, context relevance, answer relevance
📈 Ragas
RAG Assessment Framework. Évalue retrieval + generation. Métriques dédiées RAG.
Scores : context precision, context recall, answer correctness
🔭 Trulens
Observabilité LLM en production. Tracking des prompts, latences, coûts. Dashboard temps réel.
Features : tracing, logging, feedback loop
💼 Cas d'Usage RAG/CAG en Production
💬Chatbots Entreprise
Support client, documentation interne, onboarding. RAG sur base de connaissances.
Exemples : Intercom Fin, Notion AI, Zendesk Answer Bot
🔍Moteurs de Recherche Intelligents
Recherche sémantique + génération de résumés. Perplexity, You.com, Bing Chat.
Stack : RAG + reranking + citation sources
⚖️Legal & Compliance
Analyse contractuelle, recherche jurisprudence. Harvey AI, Casetext CoCounsel.
Exigence : exactitude maximale, traçabilité citations
🏥Healthcare
Diagnostic aide, recherche littérature médicale. Hippocratic AI, Glass Health.
Contrainte : conformité HIPAA, validation clinique
⚠️ Défis & Best Practices RAG
Défis Techniques
🚨 Chunking Strategy
Problème : chunks trop petits = perte contexte, trop grands = bruit sémantique.
Solution : Recursive character splitting (512-1024 tokens), overlap 10-20%
🎯 Retrieval Precision
Problème : top-k documents non pertinents contaminent le contexte LLM.
Solution : Reranking (Cohere Rerank, Cross-encoder), filtrage métadonnées
💸 Coûts Tokens
Problème : contexte large = coûts exponentiels (surtout GPT-4).
Solution : Caching aggressive, compression contexte, LLMs open-source
⚡ Latence
Problème : embedding + vector search + LLM = 2-5 secondes totales.
Solution : Streaming responses, async retrieval, edge caching
Best Practices Production
- ✓Hybrid Search : combiner similarité vectorielle + keyword search (BM25) pour meilleure précision
- ✓Metadata Filtering : filtrer par date, catégorie, source avant retrieval
- ✓Source Citation : toujours renvoyer les sources avec la réponse
- ✓Monitoring : tracker faithfulness, latence, coûts en temps réel
- ✓A/B Testing : tester embeddings models, chunk sizes, retrieval strategies
🎯 Conclusion
RAG & CAG : Les Fondations de l'IA Opérationnelle
Pendant que l'Agentic AI fait rêver avec ses promesses d'autonomie, le RAG et le CAG font le vrai boulot depuis le début.
- 👉RAG ancre l'IA dans la donnée vérifiable
- 👉CAG élargit cette base avec un contexte vivant, dynamique
- 🚀Cette combinaison rend les systèmes fiables, moins hallucinants, et réellement utiles en production
Alors pendant que la hype s'enflamme autour des agents autonomes, souvenons-nous : ce sont le RAG et le CAG qui tiennent la baraque.
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