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Comment le RAG simplifie vos process métiers ?

IA gestion des plannings

Dans un monde où l’efficacité et la rapidité sont devenues des impératifs pour les entreprises, l’intelligence artificielle (IA) se positionne comme un allié incontournable. Parmi les innovations les plus prometteuses, la Génération Augmentée de Récupération (RAG) se distingue par sa capacité à transformer les processus métiers. En combinant les capacités des grands modèles de langage (LLM) avec des mécanismes de récupération d’informations, le RAG offre une solution puissante pour simplifier et améliorer divers aspects des opérations commerciales. Cet article explore comment le RAG peut simplifier vos processus métiers, en détaillant son fonctionnement, ses applications pratiques et ses avantages.

Qu’est-ce que le RAG en IA ?

La Génération Augmentée de Récupération (RAG) est une technique innovante en intelligence artificielle (IA) qui combine les capacités des grands modèles de langage (LLM) avec des mécanismes de récupération d’informations. En d’autres termes, le RAG permet à un modèle d’IA de rechercher des informations pertinentes dans une base de données ou sur le web, puis de générer des réponses ou des contenus en utilisant ces informations. Cette technologie est particulièrement utile pour les entreprises qui cherchent à automatiser et à optimiser leurs processus métiers, en leur offrant une solution à la fois efficace et précise.

Comment fonctionne le RAG ?

Le fonctionnement du RAG repose sur deux étapes principales : la récupération et la génération.

  • La Récupération: Dans cette première phase, le modèle d’IA utilise des techniques de recherche avancées pour identifier et extraire des informations pertinentes à partir de diverses sources de données. Cela peut inclure des bases de données internes, des documents, des sites web, etc. L’objectif est de trouver les informations les plus pertinentes et les plus précises pour répondre à une requête spécifique. Par exemple, si une entreprise souhaite obtenir des informations sur les tendances du marché, le RAG peut rechercher des rapports, des articles et des études pertinents.
  • La Génération: Une fois les informations récupérées, le modèle de langage LLM entre en jeu. Il utilise les données récupérées pour générer des réponses ou des contenus qui sont non seulement précis mais aussi contextuellement adaptés. Cette combinaison de récupération et de génération permet au RAG de produire des résultats qui sont à la fois informatifs et pertinents. Par exemple, si une entreprise souhaite obtenir des informations sur les tendances du marché, le LLM s’appuiera sur les résultats de recherche du RAG pour générer des réponses cohérentes sur les tendances du marché.

Comment utiliser le RAG pour simplifier les process métiers ?

L’utilisation du RAG peut transformer de nombreux aspects des processus métiers en les rendant plus efficaces et plus précis. Voici quelques exemples concrets :

Support client :

Les entreprises peuvent utiliser le RAG pour automatiser les réponses aux questions fréquentes des clients. En récupérant des informations à partir de bases de données internes et en générant des réponses personnalisées, le RAG peut améliorer la satisfaction client tout en réduisant la charge de travail des équipes de support. Par exemple, un client qui pose une question sur les fonctionnalités d’un produit peut recevoir une réponse détaillée et précise en quelques secondes, sans intervention humaine.

Support technique :

Le RAG peut être utilisé pour fournir un support technique automatisé. En récupérant des informations à partir de bases de connaissances et en générant des solutions détaillées, le RAG peut aider les utilisateurs à résoudre des problèmes techniques sans intervention humaine. Par exemple, un utilisateur ayant des problèmes avec un logiciel peut recevoir des instructions détaillées pour résoudre le problème, basées sur des articles de support et des guides techniques.

Recherche et développement :

Dans les secteurs de la recherche et du développement, le RAG peut être utilisé pour analyser de grandes quantités de données scientifiques et techniques. Cela permet aux chercheurs de trouver rapidement des informations pertinentes et de générer des rapports détaillés. Par exemple, un chercheur travaillant sur un nouveau médicament peut utiliser le RAG pour récupérer des études cliniques et des articles scientifiques, puis générer un rapport synthétisant les résultats clés.

Gestion des ressources humaines :

Le RAG peut également être utilisé pour simplifier les processus de recrutement et de gestion des talents. En récupérant des informations sur les candidats à partir de CV, de profils en ligne et d’autres sources, puis en générant des résumés et des analyses, le RAG peut aider les recruteurs à prendre des décisions plus éclairées. Par exemple, un recruteur peut utiliser le RAG pour analyser des centaines de CV et générer une liste restreinte de candidats correspondant le mieux aux critères du poste.

Veille concurrentielle :

Les entreprises peuvent utiliser le RAG pour surveiller les activités de leurs concurrents et rester informées des tendances du marché. En récupérant des informations à partir de sources publiques et en générant des rapports de veille, le RAG permet aux entreprises de prendre des décisions stratégiques basées sur des données à jour. Par exemple, une entreprise peut utiliser le RAG pour surveiller les annonces de nouveaux produits par ses concurrents et ajuster sa propre stratégie en conséquence.

Les avantages du RAG

La Génération Augmentée de Récupération (RAG) offre de nombreux avantages pour les entreprises cherchant à optimiser leurs processus métiers :

  1. Gain de temps : En automatisant la récupération et la génération d’informations, le RAG permet aux entreprises de gagner un temps précieux. Les tâches qui nécessitaient auparavant des heures de recherche et de rédaction peuvent désormais être accomplies en quelques minutes.
  2. Précision et pertinence : Le RAG utilise des techniques avancées pour s’assurer que les informations récupérées sont précises et pertinentes. Cela réduit le risque d’erreurs et garantit que les décisions prises sont basées sur des données fiables.
  3. Personnalisation : Le RAG peut générer des réponses et des contenus personnalisés en fonction des besoins spécifiques de chaque entreprise. Cela permet de fournir des solutions sur mesure qui répondent aux exigences uniques de chaque organisation. Chaque utilisateur a également la possibilité de choisir quels documents vont alimenter le RAG pour que ces derniers deviennent accessibles dans la base de connaissance des modèles de langage.
  4. Efficacité opérationnelle : En automatisant des tâches répétitives et chronophages, le RAG permet aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Cela améliore l’efficacité opérationnelle et contribue à la croissance de l’entreprise.
  5. Adaptabilité : Le RAG peut être utilisé dans une variété de secteurs et de contextes, ce qui en fait une solution flexible et adaptable. Que ce soit pour le support client, la recherche et développement, la gestion des ressources humaines ou la veille concurrentielle, le RAG peut être intégré dans de nombreux processus métiers pour les simplifier et les optimiser.

Quelques exemples concrets

Access it :

Nous avons travaillé en interne sur un projet de RAG pour notre service Ressources Humaines. L’objectif de ce projet est l’optimisation de l’utilisation de notre logiciel interne. Nous avons réalisé un chatbot permettant un support aux collaborateurs. Ils peuvent ainsi poser des questions RH et retrouver encore plus facilement les ressources dont ils ont besoin. Cela décharge également notre équipe RH d’un flux de questions dont la réponse est à disposition des collaborateurs.

Airbus :

Airbus, un leader mondial de l’aéronautique, a récemment exploré les potentiels usages de l’IA générative en mode RAG pour optimiser ses processus internes. En collaboration avec AWS, Airbus a développé GenAIR, une structure dédiée à l’implémentation de l’IA générative. L’un des premiers cas d’usage testés par Airbus a été l’intégration du RAG dans leur plateforme de chatbot pour le support aux équipes opérationnelles.
Grâce à cette intégration, Airbus a pu automatiser la génération de réponses pertinentes et actualisées pour ses équipes, sans nécessiter de réentraînement du modèle ou de modifications complexes du paramétrage. Le RAG a permis de réduire les erreurs et d’améliorer la qualité des réponses fournies, tout en offrant un meilleur ratio entre simplicité d’exécution et sophistication des résultats.
Parmi les autres cas d’usage identifiés par Airbus, on trouve l’interrogation d’un corpus de documentation technique métier, l’aide à la rédaction d’exigences techniques, les résumés d’échanges techniques, et l’assistance à la gestion des exigences pour le design industriel. En utilisant des modèles de langage open source et des frameworks d’orchestration comme Langchain, Airbus a pu créer un environnement RAG robuste et adaptable à ses besoins spécifiques.

 

En conclusion, la Génération Augmentée de Récupération (RAG) est une technologie puissante qui peut transformer la manière dont les entreprises gèrent l’information et prennent des décisions. En combinant les capacités des grands modèles de langage (LLM) avec des mécanismes de récupération d’informations, le RAG permet de simplifier les processus métiers, d’améliorer la précision des décisions et de réduire les coûts opérationnels. Les entreprises qui adoptent cette technologie peuvent bénéficier d’un avantage concurrentiel significatif dans un environnement commercial de plus en plus axé sur les données.

Par

Thibaut
CTO

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