RAG

Le RAG (retrieval-augmented generation) est une technique qui consiste à fournir au modèle de langage, au moment de la question, les documents pertinents de l’entreprise (procédures, contrats, fiches produits) pour qu’il réponde à partir d’eux plutôt qu’à partir de sa seule mémoire. C’est ce qui permet un assistant fiable sur des données internes, avec des réponses sourcées et à jour, sans réentraîner de modèle.

Un usage en production. Quorum, le SaaS juridique que nous avons développé pour un cabinet d’avocats et livré en juin 2026, génère des statuts de société avec l’IA. Pour rédiger, le modèle s’appuie sur des sources juridiques de référence, de type Dalloz, et sur les informations publiées par les sites de l’État, plutôt que sur sa seule mémoire.

Ce que le RAG ne fait pas. Il réduit les inventions du modèle sans les supprimer : la réponse peut encore mal lire une source ou mélanger deux règles (voir hallucination). Sur un document juridique, une relecture par un professionnel reste indispensable : le RAG fait gagner le temps de rédaction, pas celui de la vérification.