Avant d'aborder le sujet des RAG et des agents IA, prenons un instant pour souligner que le monde de l'intelligence artificielle évolue à un rythme effréné. De l'engouement initial suscité par les grands modèles de langage (LLM) à l'application pratique de l'IA générative (Gen AI), les entreprises trouvent constamment de nouvelles façons d'automatiser les tâches et d'innover plus rapidement.

Parmi ces avancées figurent les concepts de agents d'IA autonomes et du IA agentique, qui représentent une avancée majeure vers des systèmes plus autonomes et intelligents, capables non seulement de traiter l'information, mais aussi d'exécuter proactivement des tâches et de prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Pour que ces agents puissent opérer efficacement dans des environnements professionnels complexes, ils doivent disposer de connaissances fiables et actualisées. Une technique cruciale pour répondre à ce besoin est la suivante : génération augmentée par récupération (RAG).

Cet article servira de guide complet sur le RAG agentique, en mettant l'accent sur la relation entre le RAG et la nature agentique des agents IA. Commençons par un bref récapitulatif des agents RAG et AI.

Que sont les agents IA ?

Agents d'IA sont des entités logicielles autonomes qui peuvent percevoir leur environnement grâce à des capteurs et agir sur cet environnement grâce à des effecteurs pour atteindre des objectifs spécifiques.

Ils se caractérisent par leur capacité à prendre des décisions de manière autonome, à tirer des leçons de leurs expériences et à interagir fréquemment avec d'autres agents ou des humains. Les principales caractéristiques des agents IA sont les suivantes :

• Autonomie
• Proactivité
• Réactivité
• Orientation vers un but

Qu’est-ce que le RAG ?

Génération augmentée par récupération (RAG) est un cadre conçu pour améliorer les capacités des LLM en leur permettant d'accéder et d'intégrer des informations provenant de sources de connaissances externes au cours du processus de génération.

A Pipeline RAG comporte deux éléments clés :

• Un composant de récupération qui comprend une base de données vectorielle et un modèle d'intégration qui est responsable de la recherche et de l'extraction d'informations pertinentes à partir de sources de données externes
• Un composant de génération qui utilise un LLM pour générer des réponses cohérentes

Ainsi, au lieu de s'appuyer uniquement sur les données sur lesquelles ils ont été formés, les LLM utilisant RAG récupèrent d'abord les documents ou extraits d'informations pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur, puis utilisent ces informations pour générer des réponses plus précises, contextuellement pertinentes et actualisées. Cette approche permet d'atténuer les problèmes tels que l'hallucination et le manque de connaissances souvent associés aux LLM autonomes.

Parlons maintenant de ce qui rend RAG agentique.

Qu'est-ce que l'agentic RAG ?

Agentic RAG est une forme avancée de génération augmentée par récupération, où des agents d'IA sont stratégiquement intégrés au pipeline RAG pour en améliorer les capacités. Au lieu d'une étape fixe de « récupération puis génération », le modèle traite le récupérateur comme un outil qu'il peut appeler à tout moment, décidant quand récupérer les données, quelles requêtes émettre et comment relier les preuves entre plusieurs sauts.

Agentic RAG enregistre également le contexte sous forme de mémoire de travail à court terme et d'état à long terme. Il mémorise les sources consultées et ce que chacune d'elles a révélé. Cet enregistrement évite les recherches répétées, facilite le raisonnement sur plusieurs cycles et permet au système de se souvenir des résultats antérieurs ou des préférences de l'utilisateur.

En plus de fournir une interface dynamique pour la récupération des données, Agentic RAG intègre plusieurs agents spécialisés qui collaborent au sein du pipeline. Chaque agent filtre le bruit, évalue la pertinence des données récupérées et ajuste dynamiquement les paramètres de récupération en fonction des retours en temps réel.

En bref, Agentic RAG représente une étape importante vers la création de systèmes d’IA plus intelligents, autonomes et basés sur la connaissance.

Comment fonctionne l'agent RAG ?

Nous savons que le RAG traditionnel implique généralement une requête unique, la récupération des documents pertinents et la génération d'une réponse basée sur le contexte récupéré et la requête initiale. Le RAG agentique, quant à lui, décompose le processus en une série d'étapes exécutées par différents agents intelligents.

Voici une ventilation des étapes généralement suivies dans le pipeline RAG agentique :

Traitement avancé des requêtes : Au lieu d'intégrer directement la requête de l'utilisateur, le agent de compréhension et de décomposition des requêtes Il analyse d'abord la requête pour déterminer son intention, ses entités clés et sa complexité. Il peut décomposer une requête complexe en plusieurs sous-requêtes.

Récupération intelligente et multi-sources : Vue d'ensemble agent de récupération La requête traitée (ou ses sous-requêtes) est extraite des informations de diverses sources de connaissances. Celles-ci peuvent inclure des bases de données vectorielles (par intégration et recherche de similarité), mais aussi des graphes de connaissances (par parcours de graphes), le Web (par des stratégies de recherche ciblée) et potentiellement d'autres sources de données structurées ou non structurées. Le choix de la méthode et de la source d'extraction peut être dynamique en fonction de l'analyse de la requête.

Fusion et classement des informations contextuelles : Les informations récupérées à partir de différentes sources sont collectées par le agent de fusion d'informations, qui ajoute du contexte et évalue la pertinence et la qualité de chaque information. Il peut filtrer les informations redondantes ou contradictoires et classer le contenu restant en fonction de sa pertinence et de sa fiabilité.

Raisonnement et formulation de plan : L'agent de raisonnement et de planification exploite les informations recueillies et élabore un plan étape par étape pour construire la réponse et guider le processus de génération. Il peut effectuer des tâches de raisonnement telles que la synthèse d'informations issues de plusieurs documents, l'identification de relations et l'élaboration d'inférences.

Génération améliorée avec raisonnement : L'agent de génération utilise ensuite un LLM, mais avec un contexte plus structuré et raisonné fourni par les étapes précédentes, pour générer une réponse plus complète et précise.

Évaluation et affinement de la réponse : L'agent de raffinement évalue la qualité de la réponse générée. Si elle ne répond pas à certains critères, il peut déclencher de nouvelles itérations des étapes de récupération, de raisonnement et de génération, ajustant potentiellement les stratégies des autres agents pour améliorer la réponse.

Gestion coordonnée des flux de travail : Tout au long de ce processus, l'agent d'orchestration gère le flux d'informations et coordonne les activités de tous les agents individuels, garantissant que chaque étape est exécutée dans la séquence correcte et que les informations sont transmises efficacement entre eux.

Livraison de la réponse finale : Enfin, l’agent de sortie présente la réponse générée à l’utilisateur.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d’agentic RAG ?

Autrement dit, pourquoi les entreprises ont-elles besoin d’agents IA alors qu’elles disposent déjà de RAG et de LLM ?

Initialement, le RAG a été conçu pour améliorer les modèles linguistiques en ancrant leurs résultats dans des informations réelles récupérées. Cependant, face à la complexité croissante des cas d'utilisation, il est devenu évident qu'un mécanisme de récupération statique ne peut pas suivre la fluidité et la richesse des écosystèmes d'information modernes. Voici ce que le RAG agentique apporte aux entreprises :

Surmonter les limitations statiques

Les systèmes RAG traditionnels sont efficaces pour compléter les LLM avec des données externes, mais ils peinent à s'adapter à la volée. L'intégration d'agents d'IA autonomes gère, affine et vérifie en permanence les informations récupérées, garantissant ainsi que le composant génératif est alimenté par le contenu le plus pertinent et le plus à jour.

Faire face à l'explosion des données

Face à la croissance exponentielle de l'information numérique et à la complexité croissante des requêtes, les organisations ont besoin d'un mécanisme d'autorégulation plus dynamique. Agentic RAG permet aux entreprises d'exploiter les LLM pour optimiser leurs connaissances et leur apprentissage continu grâce à une recherche et un traitement intelligents de l'information.

Repousser les limites de l'autonomie

À mesure que les modèles d'IA progressent, l'ambition de construire des systèmes capables de raisonner, de planifier et de s'adapter de manière autonome grandit. L'intégration d'agents autonomes au sein du pipeline RAG permet un niveau d'orchestration plus élevé, car ces systèmes intelligents participent activement aux processus décisionnels concernant les données à extraire, leur filtrage et leur intégration aux résultats génératifs.

Accéder aux réponses contextuelles en temps réel

Le développement de RAG agentiques reflète une demande sectorielle en intelligence en temps réel. Autrement dit, les entreprises recherchent des systèmes capables de s'autocorriger et de mettre à jour leur base de connaissances en continu. Ceci est crucial pour la précision et les applications nécessitant des informations actualisées dans des environnements dynamiques.

RAG Agentic vs. RAG traditionnel

Si le RAG traditionnel est une méthode très efficace pour enrichir les LLM avec des connaissances externes, le RAG agentique se distingue par l'intégration d'une IA autonome aux processus clés de recherche d'informations et de génération de contenu. Cela conduit à une approche plus dynamique et plus intelligente de l'intégration des connaissances, offrant des capacités allant au-delà du pipeline RAG traditionnel.

Voici les différences entre le RAG traditionnel et le RAG agentique :

Intelligence en récupération

RAG traditionnel utilise généralement un mécanisme de recherche plus simple, s'appuyant sur la correspondance de mots-clés ou la similarité sémantique avec une base de connaissances pré-indexée. La stratégie de recherche est généralement fixe pour une requête donnée.

Agentic RAG Exploite l'intelligence d'agents autonomes pour prendre des décisions concernant le processus de récupération. Ces agents peuvent formuler des requêtes plus sophistiquées, explorer plusieurs stratégies de récupération et même effectuer une récupération itérative à partir des résultats initiaux.

Gestion de plusieurs sources de données

RAG traditionnel peut être configuré pour rechercher dans plusieurs sources de données, mais le processus est souvent prédéfini et moins dynamique.

Agentic RAG Permet aux agents de sélectionner et d'interroger intelligemment diverses sources de données en fonction du contexte de la requête et des informations déjà collectées. Les agents peuvent ainsi déterminer les sources les plus susceptibles de contenir des informations pertinentes et comment y accéder au mieux.

Complexité des flux de travail

RAG traditionnel suit généralement un flux de travail linéaire : récupérer les documents pertinents, augmenter l'invite et générer la réponse.

Agentic RAG Prend en charge des flux de travail plus complexes et dynamiques. Les agents décomposent les requêtes complexes en étapes plus petites, orchestrent plusieurs étapes de récupération et de traitement, et impliquent même différents agents spécialisés pour des tâches spécifiques.

Adaptabilité

RAG traditionnel s’appuie sur un processus de récupération et de génération qui est souvent moins adaptatif aux nuances spécifiques des requêtes individuelles ou aux paysages d’information en évolution.

Agentic RAG Il présente une plus grande adaptabilité à mesure que les agents apprennent des interactions passées, ajustent leurs stratégies de récupération au fil du temps et adaptent le traitement des informations en fonction des exigences spécifiques de l'utilisateur et du contexte de la conversation.

Précision et compréhension contextuelle

RAG traditionnels L'exactitude dépend en grande partie de la qualité des documents récupérés et de la capacité du LLM à synthétiser les informations. Compréhension contextuelle est principalement géré par le LLM lui-même.

Agentic RAG bénéficie d'agents d'IA qui jouent un rôle plus actif dans la garantie de l'exactitude en recoupant les informations provenant de plusieurs sources, en filtrant les données non pertinentes ou de mauvaise qualité et en raisonnant sur le contenu récupéré pour fournir au LLM des informations plus raffinées et contextuellement riches pour la génération.

Comment les entreprises utilisent-elles Agentic RAG ?

L'intégration d'agents autonomes aux systèmes RAG constitue une réinvention stratégique des workflows de données d'entreprise, permettant aux organisations d'atteindre des niveaux d'intelligence contextuelle et de précision sans précédent. En pratique, le RAG agentique permet des réponses contextuelles et multi-étapes qui vont bien au-delà des simples interactions avec un chatbot.

Voici les domaines fonctionnels et les cas d'utilisation auxquels Agentic RAG s'adresse :

Service client

Les entreprises déploient des RAG agentiques dans leurs centres d'appels et leurs portails de service client pour récupérer rapidement des données à jour (telles que les documents de politique, les guides de dépannage ou les informations de commande en temps réel) et générer des réponses personnalisées. La réponse aux questions en temps réel réduit les délais de résolution et la charge de travail manuel.

Gestion des connaissances internes et automatisation des documents

Les organisations utilisent RAG agentique pour étiqueter, organiser et synthétiser automatiquement de grands volumes de documents internes, les transformant en bases de connaissances consultables qui prennent en charge une prise de décision plus rapide.

Ventes, marketing et veille stratégique (BI)

Les équipes commerciales et marketing utilisent Agentic RAG pour générer des communications personnalisées, automatiser la prospection de prospects et produire des rapports d'analyse de marché complets. Cela améliore la productivité et la prise de décision.

Services financiers et gestion des risques

Dans le secteur financier, les systèmes RAG agentiques facilitent des tâches telles que l'analyse du risque de crédit et la conformité en récupérant les données de marché et les documents réglementaires les plus récents, puis en synthétisant les informations pour une prise de décision éclairée. La recherche démontre également des applications dans la constitution d'équipes de gestion des risques de modèle pour l'analyse de portefeuille.

De quoi avez-vous besoin pour implémenter l’architecture agentique RAG ?

L'architecture Agentic RAG combine des méthodes de récupération avancées avec un raisonnement intelligent et autonome pour produire des résultats extrêmement précis. Mais comment les entreprises peuvent-elles transformer leurs flux de données existants en un système agile, multi-étapes et contextuel ? Réaliser cette transformation nécessite trois capacités fondamentales.

Premièrement, l'accès à des LLM de pointe et à des outils d'IA générative est essentiel. Ces modèles fournissent les bases cognitives nécessaires à une prise de décision intelligente et à un raisonnement nuancé. Deuxièmement, un solide couche d'intégration des données est nécessaire pour connecter de manière transparente diverses sources de données internes et externes, des données structurées bases de données d'entreprise aux services cloud dynamiques et aux API temps réel. Enfin, il manque une puissante plateforme de création d'agents d'IA offrant des environnements de développement intuitifs, permettant aux utilisateurs non techniques de concevoir, déployer et gérer des agents d'IA sans difficulté.

Une telle plateforme d'agents IA sert de plateforme centralisée automatisant le processus fastidieux de curation des données et d'orchestration des workflows. Elle simplifie l'intégration de sources de données disparates, garantit une qualité constante des données et accélère le cycle de développement, rendant ainsi des solutions d'IA sophistiquées et autonomes accessibles aux organisations de toutes tailles.

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Astera AI Agent Builder est conçu pour les entreprises souhaitant déployer des agents d'IA dans diverses fonctions. Les organisations peuvent développer des solutions d'IA telles que :

• Agents RAG qui extraient des réponses et des informations des documents, des contrats et des bases de connaissances de l'entreprise
• Agents d'automatisation des flux de travail qui interconnectent les processus entre les services pour des opérations fluides
• Agents de support client qui comprennent et répondent aux besoins des clients, en faisant remonter les problèmes complexes si nécessaire
• Des agents commerciaux qui génèrent une communication personnalisée, répondent aux prospects et produisent des informations exploitables sur les comptes
• Agents marketing qui élaborent le contenu des campagnes, proposent des suggestions d'optimisation et analysent les données autour des indicateurs clés
• Agents RH qui répondent aux demandes des employés concernant les politiques, les avantages sociaux et les procédures d'intégration
• Agents informatiques et d'assistance qui résolvent les problèmes techniques et automatisent la création de tickets
• Agents financiers et d'approvisionnement qui génèrent des résumés budgétaires, traitent les informations sur les fournisseurs et gèrent les requêtes liées aux finances

Voici pourquoi vos équipes vont l'adorer :

• Autonomisation des équipes
• Développement rapide d'agents d'IA
• Connectivité directe des données
• Expérimentation transparente

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