Intelligence Artificielle : faciliter la gestion et l’exploitation des ressources documentaires

L’intelligence artificielle offre de nouvelles solutions pour faciliter la gestion et l’exploitation des ressources documentaires au sein de l’entreprise. Ainsi, avec l’appui de la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), il est désormais possible de transformer des documents variés et complexes en contenus précis et structurés.

Zoom sur les performances et les applications offertes par l’innovation de la RAG : génération augmentée de récupération.

Qu’est-ce que la technologie RAG ?

Le RAG, ou génération augmentée de récupération, est une architecture d’intelligence artificielle qui combine deux processus :

• La recherche d’information (retrieval) : l’IA explore des sources de données pour identifier les informations les plus pertinentes.
• La génération de réponses (generation) : à partir des informations récupérées, le modèle produit une réponse contextualisée.

Concrètement, lorsque l’IA est sollicitée pour répondre à une question ou produire du contenu, elle commence par interroger des bases de connaissances variées qui lui sont spécifiquement fournies : collections de documents (bases de données publiques et privées), pages web ou applications, voire mémoire interne contenant des faits ou des références particulières.

Une fois ces informations collectées, le modèle les utilise pour formuler une réponse ancrée sur ces informations étiquetées et contextualisées. Cette approche améliore considérablement la précision et la pertinence des contenus générés.

Pourquoi utiliser le RAG ?

L’un des principaux atouts du RAG réside dans sa capacité à produire, rapidement, des réponses à la fois pertinentes, précises et adaptées aux besoins de l’utilisateur. Finies les heures passées à fouiller des archives numériques. L’IA localise en quelques instants les informations les plus utiles. Et contrairement aux modèles de génération traditionnels, il ne se contente pas de fournir un résultat générique, mais est capable d’offrir des réponses objectives, intelligibles et au format souhaité par le demandeur.

Le RAG se distingue, également, par sa grande flexibilité. Il peut être connecté à des bases de connaissances variées : articles spécialisés, bases de données métiers, applications, etc. Son architecture simplifie, en outre, grandement la mise à jour des connaissances du modèle. Plutôt que de nécessiter un réentraînement coûteux et complexe à chaque ajout d’informations, il suffit d’actualiser les sources documentaires utilisées lors de la phase de récupération. Le modèle peut ainsi accéder instantanément aux informations les plus récentes et apporter une réponse alignée avec les dernières évolutions.

La technologie RAG facilite, par ailleurs, la gestion de documents multilingues. Même avec un volume conséquent de supports en différentes langues, le RAG peut apporter une réponse précise dans la langue souhaitée par le demandeur.

Le RAG atténue, enfin, le risque de réponses biaisées ou subjectives. Contrairement à un modèle qui pourrait extrapoler ou formuler des hypothèses basées sur ses seules connaissances, le RAG se réfère à des documents et contenus précis pour construire ses réponses, limitant le risque d’erreurs et d’inventions.

Des applications concrètes de cette technologie

L’IA documentaire, appuyée par la technologie RAG, ouvre la voie à de nombreuses applications pratiques :

• Améliorer maintenance et entretien : le RAG peut centraliser et analyser des informations issues de manuels techniques afin de permettre aux équipes de maintenance de résoudre plus rapidement les dysfonctionnements ou pannes des machines et équipements de l’entreprise.
• Faciliter le support client : les entreprises peuvent tirer parti de l’IA enrichie par RAG pour développer des chatbots ou assistants virtuels intelligents. En allant chercher des informations dans les FAQ, les guides produits, les conditions générales de vente de l’entreprise, des réponses précises et personnalisées peuvent être apportées aux clients.
• Optimiser l’onboarding des salariés : en accédant aux documents d’accueil, procédures internes ou aux informations concernant les formations, l’IA est à même d’offrir une assistance personnalisée et de répondre immédiatement aux questions des nouveaux collaborateurs.

Les limites de la génération augmentée de récupération (RAG)

La puissance de cette technologie ne doit pas dispenser de contrôles en amont de sa mise en production. Une phase de tests est indispensable afin de surveiller les réponses de l’IA ; elle peut parfois effectuer des raccourcis non souhaitables ou donner une interprétation erronée des informations mises à disposition.

Lorsque l’entreprise utilise, par ailleurs, des termes techniques ou des acronymes, il peut être utile d’intégrer, dans la base documentaire, des supports précisant leur signification.

L’accompagnement Baker Tilly en IA & automatisation

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• Analyse de vos attentes et exigences métiers afin de sélectionner l’IA la plus adaptée
• Traitement et étiquetage de la donnée pour garantir la qualité et la précision des résultats générés
• Après une phase de tests, déploiement d’une interface de communication intuitive facilitant son adoption et son utilisation quotidienne par vos équipes (création possible de différents comptes par thématique métier)
• Supervision et maintenance de la solution

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