La génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui fait répondre un modèle d'IA à partir de documents spécifiques récupérés, plutôt qu'uniquement à partir de ce qu'il a appris durant son entraînement. Au lieu de générer de mémoire, le système récupère d'abord les sources pertinentes, puis génère sa réponse ancrée dans ces sources.
La RAG compte parce qu'elle répond à la faiblesse centrale des modèles de langage utilisés seuls : ils peuvent produire des affirmations fluides mais non étayées. En forçant le modèle à travailler à partir de documents réels récupérés, la RAG relie sa sortie à une source vérifiable, ce qui est essentiel partout où la justesse et la traçabilité ne sont pas négociables, comme en finance.
Ce principe d'ancrage est central pour expliquer la fiabilité de Phacet. Ses agents n'inventent pas de chiffres à partir de connaissances générales ; ils travaillent à partir des propres documents de l'entreprise et les contrôlent. L'agent qui extrait les données de vos contrats et baux tire les termes du document réel, l'agent qui vérifie les factures au regard des termes du contrat compare chaque ligne à l'accord réel, et l'agent qui contrôle la complétude du dossier documentaire confirme que les justificatifs sont présents. Chaque sortie remonte à une source via un audit trail natif.
La RAG ancre les réponses de l'IA dans des documents réels récupérés plutôt que dans la mémoire. Pour Phacet, cet ancrage fait la différence entre un agent qui affirme et un agent qui vérifie contre la source, à chaque fois.
