RAG ou RIG : comment choisir l’architecture qui fiabilise votre IA

En novembre 2024, les entreprises qui déploient des assistants fondés sur de grands modèles de langage font face à une difficulté concrète : un modèle peut très bien rédiger, résumer ou dialoguer, sans pour autant connaître les documents internes, les procédures métier ou les données les plus récentes de son organisation. Les architectures de récupération d’information cherchent à combler cet écart. Parmi elles, le RAG est déjà largement employé. Le RIG, pour Retrieval-Interleaved Generation, propose une voie plus interactive, mais aussi plus exigeante.

Le choix ne se résume pas à adopter la solution la plus sophistiquée. Il dépend surtout du type de questions posées, de la nature des données disponibles, du niveau de précision attendu et du délai de réponse acceptable. Une réponse courte tirée d’une base documentaire bien rangée ne demande pas la même architecture qu’une analyse qui doit relier plusieurs données, calculer une statistique ou naviguer dans une base SQL.

RAG et RIG : deux façons de relier un LLM aux données

Un LLM, ou grand modèle de langage, produit du texte en prédisant les mots les plus plausibles à la suite d’une instruction. Cette capacité est impressionnante, mais elle comporte une limite : le modèle ne consulte pas spontanément la documentation privée d’une entreprise au moment où il répond. Il peut aussi produire une information vraisemblable mais erronée, un phénomène couramment appelé hallucination.

Le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, signifie généralement « génération augmentée par récupération ». Son principe est de fournir au modèle un contexte documentaire pertinent avant qu’il rédige sa réponse. Le système cherche les passages les plus proches de la question, les ajoute à l’instruction envoyée au LLM, puis le modèle formule une réponse à partir de cet ensemble.

Le RIG, pour Retrieval-Interleaved Generation, conserve l’idée de relier le modèle à une source de données, mais ne limite pas la recherche à une seule étape initiale. La récupération est intercalée avec la génération. Au cours de son raisonnement ou de sa réponse, le modèle peut identifier un manque d’information, formuler une nouvelle requête, consulter la base concernée et poursuivre avec le résultat obtenu.

Dans l’approche décrite ici, le RIG a été popularisé par des chercheurs de Google. Il vise notamment à mieux ancrer les réponses dans des données récupérées au moment utile, afin de réduire les erreurs factuelles des grands modèles de langage.

Comment fonctionne un RAG, de la question à la réponse

Le RAG suit une séquence relativement linéaire en trois temps. D’abord, la question de l’utilisateur est convertie en représentation numérique, souvent appelée vecteur ou embedding. Cette représentation résume le sens général du texte sous forme de coordonnées mathématiques. Elle permet de rapprocher une question de documents qui utilisent des formulations différentes mais évoquent le même sujet.

Ensuite, le système interroge une base de données vectorielle. Celle-ci ne cherche pas uniquement des mots strictement identiques : elle sélectionne les passages dont le sens est le plus proche de la demande. Enfin, ces extraits sont transmis au LLM avec la question initiale. Le modèle n’a plus qu’à synthétiser une réponse en tenant compte du contexte fourni.

Cette méthode est particulièrement adaptée lorsqu’une question peut être résolue à partir d’un nombre limité de documents. Une personne demandant les conditions de remboursement d’un produit, une règle de ressources humaines ou la procédure de configuration d’un logiciel attend généralement une réponse directe. Si le bon passage est correctement retrouvé, un seul cycle de récupération suffit souvent.

Le RAG a aussi l’avantage d’être plus facile à observer. Une équipe peut analyser les documents sélectionnés avant la génération, repérer une recherche peu pertinente et améliorer l’indexation ou le découpage des contenus. Cette simplicité relative explique son adoption dans de nombreux chatbots et assistants documentaires.

En quoi le RIG rend-il la recherche plus dynamique ?

Le RIG rompt avec le déroulé unique du RAG. Au lieu de recevoir une fois pour toutes un contexte prédéfini, le modèle peut alterner entre rédaction et interrogation des données. Il ne se contente donc pas d’exploiter les documents remontés au départ : il peut demander une information complémentaire lorsqu’elle devient nécessaire à la construction de sa réponse.

Prenons une demande qui exige une statistique précise. Dans un scénario RIG, le modèle peut commencer à structurer son explication, constater qu’une donnée chiffrée lui manque, interrompre la génération pour lancer une requête structurée, récupérer le résultat et intégrer cette information à la suite du texte. L’intérêt est évident lorsque les questions comportent plusieurs sous-problèmes qui ne peuvent pas tous être anticipés au premier appel.

Cette logique est utile avec des données structurées, notamment dans une base SQL. SQL est un langage servant à interroger des bases organisées en tables, par exemple pour filtrer des enregistrements, effectuer un comptage ou rapprocher plusieurs catégories de données. Un modèle employé dans une architecture RIG doit alors être capable de formuler des requêtes adaptées, ou de les produire via un mécanisme contrôlé par l’application.

Le bénéfice potentiel est une réponse plus contextualisée. Plutôt que de chercher une grande quantité de documents en espérant que tous les éléments utiles s’y trouvent, le système avance étape par étape. Chaque résultat de recherche peut guider la requête suivante. Cette capacité est particulièrement pertinente face à des demandes longues, précises ou composées de plusieurs conditions.

RAG ou RIG : quelles différences concrètes ?

La différence fondamentale tient au moment où les données sont recherchées et au nombre de fois où elles le sont. Dans un RAG classique, la récupération précède la génération. Dans un RIG, elle peut survenir plusieurs fois pendant celle-ci. Cette distinction a des conséquences directes sur la précision potentielle, la rapidité de réponse et l’effort technique nécessaire.

Il serait toutefois trompeur de présenter le RIG comme un RAG systématiquement supérieur. Une recherche itérative n’a de valeur que si les nouvelles requêtes sont bien formulées et si les sources retournent des données pertinentes. Si le modèle interroge mal la base, récupère un document périmé ou interprète incorrectement le résultat, la réponse peut rester fausse malgré une architecture plus avancée.

Quels cas d’usage privilégient le RAG ou le RIG ?

Le RAG est un bon choix lorsqu’une organisation veut rendre une documentation accessible en langage naturel sans multiplier les couches techniques. Un assistant destiné à répondre aux questions fréquentes sur un règlement, un catalogue, des procédures internes ou une base d’aide peut s’appuyer sur un corpus stable. Les demandes sont souvent courtes et les réponses attendues peuvent être retrouvées dans un ou plusieurs passages proches.

Le RIG devient plus intéressant lorsque l’assistant doit investiguer. C’est le cas d’un agent virtuel qui doit suivre plusieurs pistes dans des systèmes d’information, retrouver des données précises, puis adapter sa réponse en fonction des résultats. Une demande telle que « quelles catégories ont connu l’évolution la plus forte, et dans quelles zones ? » peut nécessiter plusieurs filtres, calculs ou comparaisons successifs. Une approche intercalée donne au système la possibilité de décomposer cette tâche.

Avant de généraliser le RIG, il est préférable de le tester sur des cas d’usage bien délimités. L’évaluation doit porter sur des questions réalistes, incluant les formulations imprécises, les demandes incomplètes et les cas auxquels le système ne doit pas répondre. Une démonstration convaincante sur quelques requêtes ne suffit pas à mesurer la fiabilité d’un déploiement en production.

Les équipes peuvent notamment comparer :

• la justesse des réponses et leur capacité à s’appuyer sur les bonnes données ;
• le temps de réponse réellement perçu par l’utilisateur ;
• le nombre de recherches ou d’appels nécessaires pour une demande ;
• le coût de calcul et d’accès aux bases de données ;
• la facilité avec laquelle un humain peut comprendre et corriger une erreur.

Les défis techniques et économiques du RIG

La souplesse du RIG a un prix. Chaque nouvelle interrogation peut ajouter du temps de traitement. Dans un service où l’utilisateur attend une réponse quasi immédiate, plusieurs allers-retours entre le modèle et une base de données peuvent créer une latence sensible. Le calcul peut aussi coûter davantage, car la génération mobilise plus de jetons de texte et parce que les appels de récupération se multiplient.

Le déploiement demande également un ajustement minutieux. Le modèle doit savoir quand une recherche est nécessaire, quel outil solliciter et comment formuler une requête exploitable. Dans le cas d’une base SQL, il faut s’assurer que les requêtes générées correspondent bien au schéma des données, c’est-à-dire à l’organisation réelle des tables et de leurs colonnes.

La sécurité mérite une attention particulière. Un assistant connecté à des données d’entreprise ne devrait jamais contourner les droits d’accès d’un utilisateur sous prétexte qu’il peut générer une requête. Les données consultées par le système, les actions autorisées et les résultats renvoyés doivent respecter les permissions existantes. Les requêtes proposées par le modèle peuvent aussi être limitées à des opérations de lecture et contrôlées avant leur exécution.

Enfin, le RIG ne dispense pas de définir une stratégie de réponse en cas d’incertitude. Lorsque la source ne contient pas l’information recherchée, l’assistant doit pouvoir le dire clairement plutôt que compléter le vide par une formulation plausible. Cette capacité à reconnaître une limite est souvent plus utile à l’utilisateur qu’une réponse longue mais fragile.

Comment choisir l’architecture adaptée à son projet

La décision peut commencer par une question simple : les réponses attendues se trouvent-elles généralement dans quelques documents récupérables dès le départ ? Si oui, le RAG offre un compromis robuste entre simplicité, performance et pertinence. Il convient aux projets où l’objectif principal est de rendre un fonds documentaire interrogeable en langage naturel.

Si les demandes exigent au contraire de composer plusieurs recherches, de transformer la question en requêtes structurées ou de consulter des informations différentes à mesure que l’analyse progresse, le RIG mérite une expérimentation. L’enjeu n’est pas d’automatiser chaque cas complexe, mais de déterminer si les gains de précision justifient l’infrastructure supplémentaire.

Une méthode pragmatique consiste à commencer par un RAG correctement conçu : documents nettoyés, indexation pertinente, réponses limitées aux contenus accessibles et suivi des erreurs. Les équipes peuvent ensuite identifier les échecs récurrents. Si ces échecs proviennent d’un besoin de recherche en plusieurs étapes, l’ajout d’une logique RIG peut alors répondre à un problème concret plutôt qu’à un effet de mode.

Ce qu’il faut surveiller

À mesure que les agents IA deviennent capables d’utiliser des bases documentaires et des outils métier, la frontière entre recherche d’information et génération de texte s’amenuise. Le RIG illustre cette évolution : le modèle n’est plus seulement alimenté par un contexte initial, il participe à l’exploration des données nécessaires à sa réponse.

Pour les organisations, la priorité reste de mesurer les résultats plutôt que de choisir un sigle. La qualité des sources, les règles d’accès, la traçabilité des requêtes, le coût par réponse et la capacité du système à signaler ses incertitudes détermineront l’utilité réelle de l’assistant. En novembre 2024, le RAG demeure une base fiable pour de nombreux usages, tandis que le RIG ouvre une piste à évaluer lorsque la complexité des questions le justifie véritablement.