November 17, 2025
Ce week end, à table, on m’a demandé d’expliquer le RAG à quelqu’un qui ignore les mots techniques.
Imagine une bibliothèque municipale.
Tu demandes : « Comment une ville doit gérer une grosse inondation ? »
Scénario 1 :
On te donne une liste de livres avec “inondation” dans le titre.
Tu repars avec une pile de 8000 pages à te taper.
Scénario 2 :
Le bibliothécaire file dans les rayons.
Il prend quelques chapitres précis dans différents livres.
Il les lit.
Puis il te donne une réponse simple, appuyée sur ce qu’il vient de lire.
RAG, c’est la version 2… mais pour l’IA.
Dans l’histoire :
Les livres = tes documents internes.
Les chapitres = les petits morceaux qu’on découpe dedans (les fameux “chunks”).
Les étiquettes de thème collées sur chaque passage = les “empreintes de sens” (les embeddings).
Le grand catalogue qui sait quels passages se ressemblent = un index sémantique.
Et le bibliothécaire qui lit tout ça pour te répondre = le modèle de langage (LLM).
Depuis, on a inventé des versions plus sophistiquées :
plusieurs types de catalogues, des agents, des variantes “hybrides”…
mais la base ne bouge pas :
une IA qui commence par lire dans ta bibliothèque avant d’ouvrir la bouche.
Petit rappel qui fait mal :
si ta bibliothèque est mal rangée, remplie de contenus périmés ou contradictoires,
RAG ne corrige pas le problème.
Il le met en pleine lumière dans les réponses.
Tu peux garder ça comme définition simple :
RAG = une IA qui va chercher les bons chapitres dans tes docs avant de te répondre.
Et si tu veux que je traduise d’autres mots barbares de l’IA,
écris SIMPLE au début de ton message
suivi du terme que tu aimerais voir expliqué sans jargon.
On pourra se faire un vrai dictionnaire de l’IA qui ne fait pas peur.
November 17, 2025