La génération augmentée par la récupération (RAG) est une technique émergente qui permet aux outils d’intelligence artificielle (IA) générative, comme ChatGPT d’OpenAI, de produire des réponses plus précises en s’appuyant sur des données réelles. Bien qu’elle ait été largement saluée pour sa capacité à réduire les hallucinations et les erreurs souvent rencontrées dans les modèles d’IA classiques, cette méthode comporte encore des risques et des limitations importantes.
Selon une étude récente de Gartner Research, le RAG devient un élément central des outils GenAI, offrant des avantages en termes de flexibilité, d’applicabilité et de composition avec des modèles de langage de grande taille (LLM). Les prévisions indiquent qu’à l’horizon 2028, 80 % des applications commerciales GenAI utiliseront le RAG. Cependant, malgré cette acceptation croissante, des défis subsistent, notamment en matière de précision et de sécurité des informations fournies.
Le RAG, bien qu’efficace, n’élimine pas complètement les problèmes d’exactitude. Les modèles d’IA augmentés peuvent encore produire des résultats biaisés ou peu fiables, ce qui soulève des préoccupations importantes pour les entreprises qui s’appuient sur ces technologies pour des décisions critiques. En outre, la complexité de l’intégration du RAG dans différents systèmes peut freiner son adoption généralisée.
Ainsi, même si le RAG représente un pas en avant dans la sophistication des outils d’IA, il ne doit pas être considéré comme une solution miracle. Les entreprises doivent évaluer soigneusement ses applications et surveiller les risques associés, tout en continuant à optimiser et à affiner leurs systèmes d’IA pour garantir une performance fiable.
Pour en savoir plus sur les défis et les perspectives du RAG, consultez l’article complet sur Le Monde Informatique.
