Préparer le corpus
Dédupliquer, dater, classer et associer chaque source à un propriétaire et à des droits.
Guide pratique
RAG local pour PME : partir des sources, pas de la démonstration
Un RAG utile ne se résume pas à installer un modèle. Il faut choisir le bon corpus, respecter les droits, mesurer la recherche et rendre chaque réponse vérifiable.
Réponse directe
Le RAG — génération augmentée par la recherche — retrouve d'abord des extraits pertinents dans les documents autorisés, puis demande au modèle de répondre à partir de ce contexte. En local, cette chaîne peut être exécutée dans l'environnement de l'entreprise. Cela réduit certains transferts et facilite la maîtrise des sources, sans supprimer les erreurs possibles.
Le parcours d'une question
Découper les documents
Transformer les fichiers en passages assez précis pour être retrouvés, sans perdre leur contexte.
Créer l'index
Représenter les passages de façon à comparer leur sens avec la question de l'utilisateur.
Rechercher
Sélectionner plusieurs extraits, filtrés selon les droits de la personne qui pose la question.
Répondre
Fournir le contexte au modèle avec des règles de réponse et de refus adaptées au métier.
Vérifier
Afficher les sources et mesurer si elles soutiennent vraiment la réponse produite.
Ce que « local » doit préciser
| Composant | Question à poser | Preuve attendue |
|---|---|---|
| Documents | Où résident les originaux et les copies de travail ? | Chemins, volumes et politique de conservation |
| Index | Où sont stockés les passages et représentations ? | Emplacement, chiffrement et sauvegarde |
| Modèle | Le calcul utilise-t-il la machine locale ou un service distant ? | Flux réseau observables et configuration active |
| Connecteurs | Quels services en ligne sont appelés ? | Comptes dédiés, permissions et journaux |
| Télémétrie | Quelles données techniques quittent l'environnement ? | Documentation des événements et possibilité de contrôle |
Commencer petit : un corpus, dix questions, trois mesures
Le premier lot doit contenir un processus identifiable et des documents dont la direction métier connaît la qualité. Préparez dix à trente questions réelles avec, pour chacune, la source attendue et les cas où l'assistant doit dire qu'il ne sait pas.
Rappel des sources
Le bon document apparaît-il parmi les premiers résultats de recherche ?
Fidélité
Chaque affirmation importante est-elle soutenue par le passage cité ?
Utilité métier
La réponse permet-elle réellement de gagner du temps sans déplacer le risque ?
Les erreurs fréquentes
- Indexer tout le serveur de fichiers avant d'avoir choisi un usage.
- Mélanger des versions obsolètes sans règle de priorité ni date.
- Appliquer les droits seulement dans l'interface au lieu de filtrer dès la recherche.
- Mesurer uniquement la fluidité de la réponse, sans vérifier les sources.
- Confondre traitement local et conformité automatique au RGPD.
- Automatiser une action avant d'avoir défini les validations et le retour arrière.
Une réponse sourcée peut encore être fausse : le passage peut être mal choisi, incomplet, obsolète ou mal interprété. Pour une décision importante, la source originale reste la référence.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un RAG local ?
Un RAG local recherche des passages dans un corpus contrôlé par l'entreprise, puis fournit ces passages au modèle pour construire une réponse. L'index, le modèle et les documents peuvent rester dans l'environnement de l'entreprise selon l'architecture retenue.
Le RAG empêche-t-il les erreurs de l'IA ?
Non. Il améliore l'accès aux sources et permet de les afficher, mais la recherche peut manquer un passage et le modèle peut mal l'interpréter. Des tests et une validation humaine restent nécessaires.
Faut-il indexer tous les documents de l'entreprise ?
Non. Il vaut mieux commencer par un corpus limité, utile, à jour, avec des droits clairs et des questions métier mesurables.
Sources et références
- Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — article de recherche fondateur du terme RAG.
- CNIL, fiche IA générative pour TPE et PME — explique notamment la connexion d'un modèle aux données de l'entreprise.
- CNIL, recommandations pour les systèmes d'IA et le RGPD.
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