L'IA générative n'est pas magique : le vrai pouvoir du RAG réside dans les données

A tort décrite comme une baguette magique par beaucoup, il faut pourtant se tourner vers les données pour mesurer le véritable pouvoir de l'intelligence artificielle.

Les données, un goulot d’étranglement sous-estimé

La génération augmentée par la récupération, ou RAG, est devenue la nouvelle star du paysage de l’intelligence artificielle. Elle promet de fiabiliser l’IA générative en lui fournissant, en temps réel, des données actualisées et pertinentes. Mais si l’idée séduit, sa réussite dépend d’un facteur bien plus discret, celui de la qualité des informations qui alimentent le modèle.

Les entreprises disposent d’une abondance de contenus, allant des contrats, procédures internes, documents commerciaux, aux rapports d’activité ou aux échanges clients. Un océan d’informations qui, sur le papier, semble être une richesse. Mais la réalité est plus contrastée. La plupart de ces données sont non structurées : un PDF mal scanné, une présentation PowerPoint obsolète, un tableau inséré au milieu d’un e-mail ou encore une image annotée sans contexte. Dans cet état brut, elles sont presque inutilisables par un modèle. Loin d’apporter de la clarté, elles produisent du bruit, des doublons et parfois des contradictions.

La difficulté n’est pas de collecter ces données, mais de les transformer en ressources exploitables. C’est là que se niche le véritable goulot d’étranglement de l’IA générative.

Comment le RAG fiabilise l’IA générative

Le principe du RAG repose sur une idée simple; plutôt que de demander à un modèle de puiser uniquement dans sa mémoire interne, on lui injecte, à chaque question, les passages les plus pertinents issus d’une base documentaire. Le modèle peut ainsi générer une réponse enrichie, ancrée dans des données fraîches et contextualisées.

Ce mécanisme corrige certaines des faiblesses des LLM, connus pour leur tendance à inventer des faits ou à peiner sur des connaissances spécialisées. Mais pour que le système fonctionne, il ne suffit pas de jeter un amas de documents dans une base. Encore faut-il que ces documents soient nettoyés, structurés et découpés de manière cohérente. Sinon, le RAG risque de produire l’effet inverse de celui recherché, amplifiant ainsi les erreurs plutôt que les corriger.

L’apport de Docling : structurer l’instructurable

C’est précisément sur ce terrain qu’interviennent de nouveaux outils, à l’image de Docling, développé en open source par IBM Research. Sa mission est claire : transformer des documents hétérogènes en données structurées, prêtes à être utilisées par un modèle génératif.

Contrairement aux extracteurs classiques, qui découpent un texte au hasard de la taille des caractères, Docling cherche à préserver le sens des documents. Un tableau reste un tableau, une image reste liée à son commentaire, un paragraphe ne se retrouve pas morcelé. L’outil prend en charge une grande variété de formats, PDF, Word, PowerPoint, HTML, Markdown, et restitue un contenu standardisé et enrichi de métadonnées.

Ce soin apporté à la structuration n’est pas un luxe. Il évite aux entreprises de s’enfermer dans des bricolages coûteux, faits de scripts et de workflows maison qui finissent par créer plus de problèmes qu’ils n’en résolvent. Avec des solutions intégrées comme Docling, la donnée cesse d’être un fardeau et devient enfin une ressource exploitable.

Préparer la donnée : un enjeu stratégique

On pourrait croire qu’il suffit de nourrir un modèle avec une masse de documents pour obtenir des réponses intelligentes. L’expérience prouve le contraire. Sans préparation rigoureuse, les données brutes ne font que brouiller les pistes.

L’histoire de l’informatique le rappelle, qu’il s’agisse des bases relationnelles ou du big data, la structuration de l’information a toujours été un préalable à son exploitation. Les modèles d’IA générative ne dérogent pas à cette règle. Leur valeur dépend directement de ce qu’on leur donne à ingérer. Et mal préparée, la donnée devient un poison.

Vers une nouvelle discipline : l’ingénierie des données pour l’IA générative

Cette approche exige des compétences hybrides, capables de naviguer entre formats documentaires, structuration sémantique et optimisation des interactions avec l’IA. L’open source joue ici un rôle central, en offrant des briques solides, extensibles et interopérables, qui permettent aux entreprises de bâtir des pipelines fiables sans dépendre d’un fournisseur unique.

La véritable clé du RAG

La génération augmentée par la récupération est parfois présentée comme la solution miracle aux limites des LLM. Mais sa réussite repose sur un constat plus terre-à-terre, car les modèles ne sont pas magiques, ils amplifient ce qu’on leur donne. Les données ne sont pas un carburant brut, elles sont un minerai qui doit être affiné.

Dans les années à venir, ce n’est pas seulement la puissance des modèles qui fera la différence, mais la capacité des organisations à transformer leur patrimoine documentaire en connaissances exploitables. Et sur ce terrain, un principe s’impose déjà...mieux vaut peu de données bien préparées que des montagnes de données brutes.