RAG : tout comprendre à la Retrieval Augmented Generation

Le RAG (Retrieval Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche) est une technique utilisée par les intelligences artificielles génératives pour enrichir leurs réponses avec des informations externes récupérées en temps réel. Plutôt que de se reposer uniquement sur les données d'entraînement du modèle, le système RAG va chercher des extraits pertinents dans une base documentaire ou sur le web, puis les intègre au prompt envoyé au LLM pour générer une réponse contextualisée et sourcée. Cette approche est utilisée par ChatGPT (via Bing), Perplexity, Gemini ou Claude lorsqu'ils citent des sources. Pour les marques, le RAG ouvre une opportunité majeure : si vos contenus sont bien structurés en blocs autonomes (chunks), denses, factuels et indexés, ils peuvent être piochés et cités dans les réponses des IA. C'est précisément cette mécanique que l'équipe Jalousie exploite pour rendre ses clients incontournables auprès des moteurs génératifs.