IA & SaaS / RAG en production
Le RAG est une excellente réponse aux hallucinations des LLM. Mais mal implémenté, il en crée de nouvelles.
Avant de parler garde-fous : c’est quoi exactement un RAG ?
RAG signifie Retrieval Augmented Generation. L’idée est simple : au lieu de laisser un LLM répondre uniquement avec ce qu’il “sait”, on lui fournit des données externes pertinentes au moment de la requête.
Concrètement, un RAG repose sur trois briques :
- Une source de vérité : documents, base de données, base de connaissances.
- Un moteur de recherche sémantique : embeddings, vector store.
- Un LLM : qui génère la réponse à partir du contexte fourni.
Le LLM ne “devine” plus : il répond à partir d’un contexte contrôlé. En théorie, cela réduit les hallucinations ; en pratique, seulement si l’architecture est solide.
Pourquoi les hallucinations existent encore avec un RAG
Beaucoup d’équipes découvrent le RAG en production et voient encore des réponses fausses. Les causes sont récurrentes :
contexte incomplet ou bruité
documents mal découpés (chunking)
absence de règles côté génération
confiance aveugle dans la réponse du LLM
Le RAG ne supprime pas les hallucinations par magie : il déplace le problème vers l’architecture et le pipeline de données.
Garde-fou n°1 : une source de vérité strictement contrôlée
Un RAG ne doit jamais indexer n’importe quoi. Les documents doivent être validés fonctionnellement, à jour et traçables (version, origine, date). Si la donnée source est mauvaise, le LLM sera mauvais. Le RAG ne corrige pas une base défaillante.
Garde-fou n°2 : découper les documents intelligemment
Un « chunk » (morceau de texte) trop gros dilue l’information, un trop petit fait perdre le contexte. Les bonnes pratiques incluent un découpage logique (par sections ou paragraphes), un « overlap » (recouvrement) contrôlé et l’usage systématique de métadonnées. Le découpage est un choix d’architecture stratégique.
Garde-fou n°3 : limiter explicitement le champ de réponse du LLM
Par défaut, un LLM essaiera toujours de répondre, même s’il ne sait pas. En production, il faut lui donner des règles strictes :
“Répond uniquement à partir du contexte fourni”
“Si l’information n’est pas présente, dis-le explicitement”
Forcer l’aveu d’ignorance est l’un des meilleurs anti-hallucinations possibles.
Garde-fou n°4 : tracer systématiquement les sources utilisées
Une réponse sans source est un risque. Un RAG doit permettre de savoir quels documents ont été utilisés et quels passages ont influencé la réponse. Sans cette traçabilité, impossible de corriger une erreur ou d’expliquer une réponse à un utilisateur.
Garde-fou n°5 : mesurer la qualité, pas seulement la performance
Beaucoup d’équipes monitorent la latence ou le coût, mais oublient de mesurer le taux de réponses hors contexte ou le taux de “je ne sais pas”. Sans métriques de qualité, les hallucinations passent inaperçues.
Garde-fou n°6 : versionner le pipeline RAG
Un RAG évolue sans cesse (nouveaux documents, prompts, modèles). Sans versioning, les régressions sont invisibles et les comparaisons impossibles. Le pipeline doit être versionné comme n’importe quel composant critique.
Garde-fou n°7 : prévoir un mode dégradé (et l’assumer)
Le RAG ne doit jamais être un point de défaillance unique. Il faut prévoir des réponses par défaut ou des « fallbacks » sans IA. Un RAG qui se tait vaut toujours mieux qu’un RAG qui invente.
Conclusion
Le RAG est un outil puissant, mais ce n’est pas une solution magique. En production, les hallucinations sont rarement un problème de modèle ; elles sont presque toujours un problème d’architecture. Un RAG bien conçu ne promet pas l’omniscience, mais fournit des réponses fiables et traçables.
