En 2024, « discuter avec votre PDF » était de la magie. En 2026, c'est un projet « Hello World ». Le standard du RAG Entreprise (Retrieval-Augmented Generation) a considérablement évolué.
Chez elitics.io, nous voyons des entreprises échouer non pas parce que leur modèle n'est pas assez intelligent (Gemini 3.0 est un génie), mais parce que leur Architecture de Récupération est naïve. Simplement découper du texte et le jeter dans une base de données vectorielle résulte en le phénomène « Perdu au Milieu » et un contexte halluciné.
Les 3 Niveaux de Maturité RAG
Nous catégorisons les implémentations RAG en trois niveaux de sophistication. La plupart des entreprises sont bloquées au Niveau 1.
RAG Naïf
Découpage standard + Recherche Vectorielle (Similarité Cosinus).
RAG Avancé
Recherche Hybride (Mots-clés + Vecteurs) + Reranking + Filtrage par Métadonnées.
GraphRAG
Graphes de Connaissances + Vecteurs. Comprendre les relations entre les entités.
Pourquoi les Vecteurs ne Suffisent Pas (Le Problème « Steve »)
Les vecteurs stockent la similarité sémantique, pas les relations factuelles.
Si vous demandez : « Quel est le lien entre Steve et le Projet Apollo ? »
La Recherche Vectorielle Échoue
Elle trouve des documents mentionnant « Steve » et « Projet Apollo ». Elle pourrait retourner un menu de déjeuner où Steve a mangé avec l'équipe Apollo. Elle se base sur la proximité.
GraphRAG Réussit
Il traverse le Graphe de Connaissances :
(Steve)-[EST_MANAGER_DE]-> (Dept_Ingénierie)-[POSSÈDE]-> (Projet_Apollo). Il comprend le chemin de la relation.
L'Architecture « Recherche Hybride »
Chez elitics.io, nous déployons rarement de la recherche vectorielle pure. Nous utilisons la Recherche Hybride avec Fusion de Rang Réciproque (RRF). Cela combine la correspondance « floue » des vecteurs avec la correspondance « exacte » de BM25 (recherche par mots-clés).
def hybrid_search(query):
# 1. Obtenir les Résultats Sémantiques (Comprendre l'intention)
vector_results = pinecone.query(vector=embed(query), top_k=20)
# 2. Obtenir les Résultats par Mots-clés (Correspondances exactes pour SKU/Noms)
keyword_results = elastic.search(query=query, top_k=20)
# 3. Reranker avec Cohere/Voyage (Le « Juge »)
reranked = cohere.rerank(
query=query,
documents=vector_results + keyword_results,
model='rerank-english-v3.0'
)
return reranked[:5] # Envoyer uniquement le Top 5 au LLM
RAG Agentique : Le Système qui Réfléchit
La dernière pièce du puzzle est le RAG Agentique. Au lieu de récupérer aveuglément des données pour chaque requête, un Agent (propulsé par Gemini/GPT-4) décide :
- « Dois-je chercher dans la base de données ? »
- « Dois-je vérifier sur Google à la place ? »
- « L'utilisateur pose-t-il une question sur des données financières ? Laissez-moi utiliser l'outil SQL. »
- « L'utilisateur pose-t-il une question sur la politique ? Laissez-moi utiliser le Vector Store. »
Cette couche « Routeur » empêche le modèle d'être confus par un contexte non pertinent. Elle transforme le système d'un « Moteur de Recherche » en un « Assistant de Recherche ».
Prêt à améliorer le cerveau de votre entreprise ? elitics.io se spécialise dans la migration de prototypes RAG Niveau 1 vers des Systèmes de Production Niveau 3.
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