Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) a été un vrai tournant.
En connectant les modèles IA à des sources documentaires, on a enfin pu limiter ce qui était devenu le péché originel des LLM : répondre avec aplomb, même quand l’information n’existe pas.
Mais à mesure que les agents IA quittent le stade de la démo pour entrer en production, une réalité devient difficile à ignorer :
Chercher n’est pas comprendre.
Et récupérer une citation n’est pas garantir une réponse fiable.
Ce n’est pas un problème “de modèle”.
C’est un problème d’architecture, de méthode… et souvent de maturité du projet.
1) Le RAG a rendu l’IA utile. Mais pas toujours robuste.
Dans la majorité des cas, un RAG classique suit un schéma simple :
- une question utilisateur
- une recherche dans une base de connaissances
- quelques extraits remontés
- une réponse générée
Ça marche très bien pour des questions factuelles :
- “quelle est la date d’échéance de ce contrat ?”
- “quel est le délai de préavis ?”
- “quelle est la procédure de remboursement ?”
Mais en entreprise, la plupart des questions ne sont pas uniquement factuelles. Elles sont interprétatives, souvent ambiguës, et parfois risquées.
Et c’est là que le RAG devient fragile.
2) Là où ça casse : les questions “complexes” (celles qui comptent vraiment)
Dès qu’on demande à l’agent :
- de recouper plusieurs documents,
- de comprendre un contexte,
- de détecter une contradiction,
- d’expliquer une conclusion,
- ou de synthétiser une décision…
… le RAG traditionnel montre une faiblesse structurelle :
il n’a pas de stratégie.
Il répond vite.
Mais il ne réfléchit pas.
Il ne se demande pas :
- “de quels documents ai-je besoin ?”
- “quel point est incertain ?”
- “ai-je suffisamment de preuves ?”
- “que faire si des documents se contredisent ?”
Résultat : un agent peut “sembler” compétent tout en étant instable.
Et en production, ce n’est pas acceptable.
3) Le vrai objectif : une IA qui sait raisonner, pas seulement retrouver
Quand on parle d’agents IA en entreprise, la question n’est pas :
Est-ce que l’agent trouve un passage pertinent ?
Mais plutôt :
Est-ce qu’on peut lui faire confiance quand il synthétise et décide ?
Une IA “compréhensive” — au sens opérationnel — doit être capable de :
- planifier sa recherche (ne pas chercher au hasard),
- explorer plusieurs sources (pas une seule requête),
- consolider la réponse (multi-documents, multi-versions),
- expliciter ses preuves (citations, traçabilité),
- gérer l’incertitude (savoir dire “je ne sais pas”)
On ne parle plus seulement d’IA générative.
On parle de systèmes de décision assistée, qui doivent être auditables.
4) Pourquoi ça ne s’improvise pas (et pourquoi beaucoup de projets échouent)
Beaucoup de projets RAG échouent pour une raison simple :
ils sont construits comme des prototypes, mais déployés comme des produits critiques.
Les pièges les plus fréquents
1. La récupération est trop naïve
Une recherche vectorielle seule suffit rarement.
Sans reranking, filtrage, logique métier et stratégie documentaire, les agents récupèrent souvent :
- des passages trop vagues,
- des sections hors contexte,
- ou des documents obsolètes.
2. Les documents ne sont pas “prêts”
Un agent IA est impitoyable avec la qualité documentaire :
PDF scannés, versions contradictoires, pages sans structure, annexes manquantes…
Tout ça produit des réponses instables.
3. Pas de gestion des contradictions
En entreprise, les sources se contredisent :
procédures différentes, clauses modifiées, versions multiples.
Un agent doit savoir :
- comparer,
- prioriser,
- et justifier.
Sinon, il se contente d’inventer un consensus.
4. Une IA sans garde-fous est un risque
Le problème des hallucinations ne disparaît pas avec le RAG.
Il change seulement de forme :
- erreur d’interprétation,
- raccourcis,
- extrapolation,
- réponse “trop sûre d’elle”
Et si l’agent est connecté à des actions (workflow, automatisation), l’erreur n’est plus seulement textuelle — elle devient opérationnelle.
5) Ce que les entreprises demandent réellement (et ce que Spatiaal construit)
La plupart des entreprises ne veulent pas une IA “intelligente”.
Elles veulent une IA :
- fiable,
- explicable,
- intégrée aux processus,
- conforme aux règles internes,
- et qui améliore vraiment la productivité.
C’est là que l’approche sur mesure devient essentielle.
Chez Spatiaal, nous intervenons précisément sur ce qui fait la différence entre une démo et une solution robuste :
Architecture agentique et RAG avancé
- stratégie de recherche multi-étapes
- récupération hybride (sémantique + keyword + filtrage métier)
- reranking et scoring
- gestion des versions et de la fraîcheur documentaire
Fiabilité et traçabilité
- réponses avec preuves et citations
- mécanismes anti-hallucination
- mesures de confiance
- logs d’explication et auditabilité
Industrialisation
- tests (jeux de questions, robustesse, edge cases)
- monitoring de performance
- optimisation coûts / latence
- intégration SI et workflow automation
6) L’évolution en cours : des agents qui enquêtent avant de répondre
On voit émerger une nouvelle génération de systèmes RAG où l’agent ne se contente plus de récupérer :
- il planifie,
- il recherche de manière itérative,
- il recoupe,
- il consolide,
- puis il synthétise.
Ce changement de posture est important :
il transforme l’IA en collaborateur plutôt qu’en moteur de recherche.
Mais pour obtenir cela, il faut :
- une architecture adaptée,
- une gouvernance documentaire,
- des contrôles qualité,
- et une vraie expérience de mise en production.
Conclusion : la compréhension est un produit, pas une option
Si l’on veut que les agents IA deviennent réellement utiles en entreprise, il faut dépasser le mythe du “RAG magique”.
La valeur ne vient pas simplement d’un modèle connecté à un index.
Elle vient du système complet :
- la manière dont l’agent explore,
- la qualité des sources,
- la gestion de l’incertitude,
- et la capacité à justifier les décisions.
C’est ce qui fait la différence entre une IA “qui parle bien”
et une IA sur laquelle on peut construire des processus réels.
Vous envisagez de déployer des agents IA ou un RAG avancé sur vos données ?
Spatiaal accompagne les équipes produit, data et métiers dans la conception de solutions fiables et auditables, adaptées à vos exigences et à vos flux opérationnels.
