Les modèles linguistiques à grande échelle (LLM) comme GPT d’OpenAI ou Llama2 de Meta représentent une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle. Toutefois, leur puissance intrinsèque ne suffit pas toujours à répondre aux besoins spécifiques d’une application. En effet, ces modèles, entraînés sur des données générales et statiques, manquent souvent de contexte pertinent, de connaissances sectorielles ou d’informations actualisées. Par exemple, un chatbot ne peut pas correctement expliquer comment désactiver le frein de marche arrière sur un Volvo XC60 s’il n’a jamais vu le manuel utilisateur dans ses données d’entraînement. Il produira une réponse grammaticalement correcte mais fausse — une hallucination courante due à l’absence de données contextuelles fiables. Pour surmonter ces limites, plusieurs approches existent : le fine-tuning, l’expansion de la fenêtre contextuelle, et surtout, la génération augmentée par récupération (Retrieval Augmented Generation, RAG). Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle sur un jeu de données spécifique, ce qui permet d’adapter son style et ses connaissances. Mais cela exige des données étiquetées, des ressources computationnelles importantes et une maintenance continue. L’expansion de la fenêtre contextuelle (comme avec Claude ou GPT-4) permet de fournir plus de texte en entrée, mais elle entraîne une dégradation de la qualité des réponses, une augmentation des coûts (par token) et un risque accru d’hallucinations, surtout lorsque l’information clé est enfouie au milieu d’un long contexte. C’est là que RAG entre en jeu. Cette méthode combine un système de récupération (retrieval) avec un LLM. Elle récupère dynamiquement des extraits pertinents depuis une base de données externe — souvent une base vectorielle — avant de les fournir au modèle comme contexte. Ainsi, le LLM génère des réponses basées sur des données récentes et spécifiques, sans avoir besoin d’être réentraîné. Des études montrent que les LLM donnent de meilleurs résultats avec un petit nombre de documents très pertinents, plutôt qu’avec une masse de données brutes. Les bases de données vectorielles sont au cœur de cette approche. Elles stockent des données (textes, images, audio) sous forme de vecteurs — des représentations numériques multidimensionnelles générées par des modèles d’embeddings (comme OpenAI’s text-embedding-ada-002). Ces vecteurs captent la sémantique : des phrases similaires sont proches dans l’espace vectoriel. Grâce à des algorithmes de recherche de plus proches voisins (nearest neighbor), une requête naturelle comme « Que faire si je suis surestimé ? » peut être transformée en vecteur et comparée à des extraits du manuel des employés d’un collège, permettant de retrouver la réponse exacte. Dans un cas concret, une université a créé un manuel des employés volumineux, mais difficile à naviguer. En utilisant LangChain, Chroma (base vectorielle open-source) et OpenAI, une équipe a construit un chatbot RAG. Le manuel a été chargé, découpé en morceaux, converti en vecteurs avec métadonnées (page, source), puis stocké dans Chroma. Lorsqu’un employé pose une question, le système effectue une recherche sémantique, récupère les extraits pertinents, et les envoie au modèle GPT-3.5 Turbo pour générer une réponse précise, citant ses sources. Cette solution améliore l’efficacité, réduit la charge sur les services RH, et garantit la fiabilité. Elle peut être étendue avec des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride (sémantique + mot-clé), la mise à jour en temps réel (ajout de nouveaux documents), ou l’intégration à des interfaces utilisateur interactives via Panel. En somme, les bases vectorielles et RAG permettent de transformer des LLMs génériques en outils puissants, précis et actualisés, capables de comprendre et de répondre à des questions complexes dans des domaines spécialisés. Cette synergie entre modèles linguistiques et bases de données vectorielles ouvre la voie à des applications révolutionnaires dans les entreprises, l’éducation, la santé et bien d’autres secteurs.