Intelligence artificielle · Définition

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération) est une architecture d'IA dans laquelle le modèle de langage rédige ses réponses à partir de documents récupérés dans une base de connaissances, plutôt qu'à partir de sa seule mémoire d'entraînement. La réponse s'appuie ainsi sur des sources identifiables et à jour, ce qui réduit les inventions (« hallucinations ») et permet de citer l'origine de chaque affirmation.

Aussi appelé : retrieval-augmented generation · génération augmentée par récupération

Mis à jour le 20 août 2026 · Équipe Produit Gilbert

Comment ça marche, en trois étapes

1) Indexation : les documents sont découpés en passages et convertis en représentations vectorielles (embeddings) qui capturent leur sens. 2) Récupération : à chaque question, le système retrouve les passages les plus proches sémantiquement de la demande. 3) Génération : le modèle de langage rédige sa réponse en s'appuyant sur ces passages, idéalement en les citant. Le modèle n'a pas besoin d'être réentraîné quand la base change : il suffit d'indexer les nouveaux documents.

Pourquoi c'est la base des assistants d'entreprise fiables

Un modèle de langage seul ignore tout de vos données internes et comble les vides avec plausibilité — le pire des défauts en contexte professionnel. Le RAG inverse la logique : la réponse part de vos documents réels, reste à jour sans réentraînement, respecte les permissions d'accès de chaque utilisateur et surtout cite ses sources. Ce dernier point est le critère décisif : une réponse invérifiable n'a pas sa place dans une décision d'entreprise.

RAG appliqué aux réunions

Les comptes rendus forment une base de connaissances qui se renouvelle à chaque réunion : décisions, engagements, positions exprimées. Indexée dans une architecture RAG, elle devient interrogeable en langage naturel — « qu'avons-nous décidé avec ce client au dernier trimestre ? » — avec des réponses qui renvoient aux réunions concernées. C'est le principe de la base de connaissances de Gilbert, interrogeable également depuis un assistant externe via MCP.

Gilbert transforme vos réunions en comptes rendus structurés — hébergé en France, précis sur le français métier.

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