Le concept d'Agentic Retrieval Augmented Generation (RAG) représente une évolution des systèmes de RAG classiques. Tandis qu'un RAG traditionnel se contente de récupérer des informations pertinentes et de les intégrer à une génération de texte, l'Agentic RAG y ajoute une dimension itérative et des capacités de raisonnement. Il s'appuie sur des "agents" autonomes, c'est-à-dire des programmes capables d'analyser une question, de la décomposer en sous-tâches, de solliciter une base de connaissances (interne ou externe), d'évaluer les résultats obtenus, et d'affiner sa recherche si nécessaire.
Mécanisme de fonctionnement
Un système Agentic RAG opère généralement en plusieurs étapes. Initialement, l'utilisateur soumet une requête. L'agent interprète cette requête et détermine les étapes nécessaires pour y répondre. Il peut alors interroger une ou plusieurs bases de données (documents internes, web, bases de données structurées) pour extraire des informations brutes. À la différence d'un RAG simple, l'agent ne se contente pas d'un premier jet. Il analyse les résultats de la recherche, identifie les lacunes ou les ambiguïtés, et peut décider de lancer de nouvelles requêtes, de reformuler sa demande initiale, ou d'utiliser des outils spécifiques pour traiter l'information (calculatrice, API externes, etc.). Ce processus itératif permet d'améliorer significativement la pertinence et la profondeur des réponses. Une fois satisfait, l'agent synthétise l'ensemble des informations pour générer une réponse cohérente et contextuellement riche.
Avantages pour la PME
L'implémentation d'un Agentic RAG peut offrir des avantages substantiels aux petites et moyennes entreprises en quête d'optimisation de leurs processus. Il peut améliorer la précision des informations obtenues à partir de bases de données internes, comme des manuels techniques ou des archives clients, en particulier lorsque les requêtes sont complexes ou ambiguës. Cela se traduit par un gain de temps pour les équipes, qui n'ont plus besoin de passer des heures à chercher manuellement des informations spécifiques. Par exemple, un service client pourrait utiliser un tel système pour répondre instantanément à des questions complexes de clients en s'appuyant sur l'ensemble de la documentation technique de l'entreprise, tout en s'assurant de la pertinence et de l'exhaustivité de la réponse grâce au processus d'itération de l'agent. De même, un service commercial pourrait automatiser la génération de propositions ou de réponses à des appels d'offres, en intégrant des informations précises et actualisées issues de multiples sources internes.