Optimiser l’usage des LLMs en entreprise grâce à la RAG (Génération Augmentée par Récupération)

Les modèles de langage de grande échelle (LLMs) sont de puissants outils capables de traiter et de transformer du texte.

Mais attention, « comprendre » reste un grand mot : Ces modèles ne comprennent pas vraiment comme nous le faisons, ils jouent avec des probabilités statistiques sur la base de vastes ensembles de données.

Aujourd’hui, les LLMs augmentés par récupération (RAG) sont en train de changer la donne pour les entreprises. Dans cet article, nous allons voir comment maximiser leur potentiel tout en gardant les pieds sur terre quant à leurs limites, afin de les rendre vraiment adaptés aux besoins des entreprise.

 

• Comprendre les forces et limites des LLMs
  • Forces
  • Limites
• Solutions pour rendre les LLMs fiables en entreprise : l’approche RAG
  • Le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Techniques éprouvées pour améliorer les résultats
• Exemples concrets d’usages des RAGs
• Comment implémenter une solution RAG « Enterprise-proof » ?
  • 6 étapes clés pour réussir
• LLM et RAG pour des processus optimisés et une compétitivité renforcée

 

Comprendre les forces et limites des LLMs

Forces

Les LLMs ont une capacité impressionante à manipuler du texte : Ils peuvent analyser, résumer et restructurer des informations complexes pour en faire des contenus clairs, bien organisés et adaptés au contexte métier.

Leur force réside dans leur capacité à répondre de manière contextuelle aux questions des utilisateurs, en comprenant (du moins statistiquement) les nuances du langage naturel.

Ces modèles permettent aussi d’automatiser la recherche d’information, faisant gagner un temps précieux en évitant les longues recherches manuelles.

Entre la génération de texte et l’analyse sémantique, les LLMs deviennent de véritables alliés pour booster la productivité, automatiser les tâches répétitives, et enrichir la base de connaissances des entreprises grâce à des synthèses efficaces.

Limites

Cependant, il y a des écueils à connaître des LLMs : Les hallucinations, par exemple, sont un problème bien réel. Elles surviennent quand les modèles génèrent des informations erronées parce qu’ils se basent uniquement sur des probabilités et non sur des faits vérifiés. Le résultat est parfois convaincant, mais malheureusement inexact, ce qui peut être problématique dans un contexte professionnel où la précision est essentielle.

Les LLMs peuvent aussi rencontrer des difficultés avec des sujets complexes, techniques, ou ambigus, surtout s’ils manquent de données bien préparées. Des questions nécessitant des connaissances spécialisées peuvent ainsi être mal interprétées, avec des conclusions erronées à la clé.

Enfin, les LLMs ont une faiblesse notable : ils sont entraînés sur des données statiques. Cela veut dire qu’ils ne sont pas au courant des mises à jour récentes ou des nouvelles réglementations, ce qui peut les rendre obsolètes sur certains sujets. Il est donc crucial de ne jamais les utiliser comme base de connaissances indépendante, sans cadre robuste pour garantir la qualité et la pertinence des réponses fournies.

 

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Solutions pour rendre les LLMs fiables en entreprise : l’approche RAG

Le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Pour que les LLMs soient vraiment utiles en entreprise, une approche hybride est nécessaire. Le modèle RAG combine la génération de texte par le LLM avec la récupération d’informations dans des bases de données fiables. En d’autres termes, le LLM s’occupe de la forme, tandis que le fond vient directement des bases de données de l’entreprise, assurant ainsi précision et pertinence.

Cette combinaison permet de pallier les principales limites des LLMs, en s’appuyant sur des sources d’information validées. Par exemple, pour répondre à une question, le LLM va générer le texte sur la base de données récupérées en temps réel, garantissant ainsi des informations à jour et limitant les risques d’hallucination.

Le modèle RAG peut aussi être optimisé en utilisant des bases de données spécialisées pour différents métiers, afin de mieux adapter les réponses à chaque contexte spécifique. Cette personnalisation rend les réponses plus pertinentes et réduit les ambiguïtés.

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Techniques éprouvées pour améliorer les résultats

Pour améliorer les performances des LLMs en contexte professionnel, plusieurs techniques peuvent être mises en œuvre :

• Reformulation des questions : Pour éviter les ambiguïtés, les agents peuvent reformuler les questions des utilisateurs afin de clarifier l’intention et d’assurer une meilleure précision dans la réponse.
• Validation des réponses : Un système de validation automatisé peut comparer les réponses générées aux sources originales pour vérifier leur conformité et éviter les erreurs.
• Détection d’intentions : Des agents spécialisés peuvent être activés en fonction de l’intention identifiée. Par exemple, une question financière déclenche l’activation d’un agent dédié au domaine financier pour une réponse plus précise.
• Agents d’autoévaluation : Ces agents évaluent la cohérence et la fiabilité des réponses générées, identifiant les éventuelles incohérences et ajustant la réponse avant de la fournir.

Dans le cadre d’un modèle RAG, la qualité des données est primordiale pour assurer la qualité des réponses. Comme le dit l’adage en informatique : « Garbage in, garbage out ». Les données de base doivent être fiables et bien structurées afin de garantir des résultats précis et pertinents. En complément, des programmes basés sur des LLMs peuvent améliorer la qualité des données internes par plusieurs méthodes :

• Tagging et reformulation des données : Ces programmes taguent et reformulent les contenus pour les rendre plus accessibles et compréhensibles.
• Nettoyage des données : Suppression des doublons, correction des erreurs, harmonisation des formats pour garantir une qualité constante.
• Identification des lacunes : Détection des informations manquantes ou incohérentes, avec recommandations pour combler ces lacunes.
• Enrichissement des données : Génération d’ajouts en combinant différentes sources fiables pour enrichir la base de connaissances.
• Mise à jour automatique : Intégration de nouvelles données en fonction des évolutions, garantissant une base documentaire toujours actuelle.

L’utilisation de bases de données dynamiques permet aussi de garder les informations à jour en intégrant des mises à jour régulières. Cela assure que les réponses fournies par les LLMs reposent sur des données actuelles et valides.

 

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Exemples concrets d’usages des RAGs

L’approche RAG permet d’envisager de nombreuses applications concrètes en entreprise. Voici quelques exemples pour illustrer comment cette approche peut transformer les processus métier et améliorer l’efficacité :

• ChatBot RAG pour le support client ou l’accès aux informations internes : Les réponses sont précises et adaptées au contexte de chaque utilisateur, grâce aux bases de données actualisées.
• Résumés de réunions générés automatiquement à partir de transcriptions : En combinant LLMs et outils de récupération, il est possible de générer des résumés précis sur la base de points clés validés.
• Génération de fiches produits à partir de bases de données d’entreprise : Le contenu est généré de manière cohérente, en se basant sur des informations validées pour garantir la qualité.
• Rédaction d’e-mails marketing ou rapports narratifs à partir de données CRM : Les LLMs augmentés par récupération permettent de personnaliser les messages, tout en s’assurant que les informations utilisées sont exactes.
• Synthèse d’informations clés de documents complexes, comme des contrats ou des logs : En intégrant des LLMs avec des bases de données spécialisées, on peut obtenir des synthèses compréhensibles et pertinentes, même pour des documents techniques.

Ces exemples illustrent parfaitement l’idée que le LLM gère la présentation et la structuration du texte, tandis que le contenu repose sur des données validées de l’entreprise, garantissant ainsi précision et pertinence.

Avec Langchain notamment, Castelis a d’ores et déjà développé pour certains clients des solutions d’IA poussées pour exploiter au mieux les données de l’entreprise.

 

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Comment implémenter une solution RAG « Enterprise-proof » ?

Pour qu’une solution RAG soit vraiment « Enterprise-proof », il faut suivre une approche structurée et rigoureuse, qui prenne en compte à la fois les aspects techniques, organisationnels et la qualité des données. Voici les étapes que nous mettons en œuvre pour nos clients :

6 étapes clés pour réussir

• Comprendre le comportement des LLMs : Réaliser des POCs (Proof of Concepts) pour identifier les cas d’usage pertinents et évaluer leurs limites. Cela permet de voir comment les modèles réagissent dans des scénarios réels et d’anticiper les ajustements nécessaires.
• Créer une infrastructure technique robuste :
  • Intégrer un moteur de récupération performant (comme Elasticsearch ou un index basé sur des vecteurs) pour s’assurer que les informations sont trouvées rapidement et efficacement.
  • Mettre en place un système de monitoring pour évaluer la qualité des réponses et détecter d’éventuels problèmes.
• Améliorer la qualité des données :
  • Structurer les bases de données avec des métadonnées enrichies pour faciliter la recherche et la récupération.
  • Valider et maintenir les sources à jour afin de garantir des informations précises et pertinentes.
• Développer des prompts spécialisés : Conception d’instructions précises pour restreindre le modèle aux informations disponibles dans les chunks récupérés, assurant ainsi des réponses basées sur des données fiables.
• Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité :
  • Utiliser des agents de vérification pour examiner les réponses et détecter d’éventuelles incohérences.
  • Utiliser la validation humaine ou automatisée des réponses critiques pour garantir la fiabilité des informations fournies.
• Adopter une démarche d’amélioration continue : Ajuster les prompts, enrichir les bases de données et intégrer les retours des utilisateurs pour constamment améliorer les performances du système.

En suivant ces étapes, les entreprises peuvent être sûres que leur solution RAG est fiable, efficace et bien adaptée aux besoins métiers, tout en minimisant les risques liés à l’utilisation des LLMs.

 

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LLM et RAG pour des processus optimisés et une compétitivité renforcée

L’approche hybride LLM + RAG  offre aux entreprises la possibilité de tirer parti des capacités des LLMs tout en améliorant significativement la fiabilité et la pertinence des informations produites. En encadrant les usages de ces modèles par des mécanismes de validation, une infrastructure appropriée, et une gestion rigoureuse des données, il est possible de rendre ces outils « Enterprise-proof ».

Cela permet non seulement de fournir des réponses de haute qualité, bien structurées et adaptées au contexte, mais aussi de minimiser les risques d’hallucination et d’inexactitude. Avec une approche rigoureuse, les entreprises peuvent pleinement bénéficier de cette technologie pour optimiser leurs processus et renforcer leur compétitivité.

L’avenir de l’IA générative hybride est déjà à votre portée. En combinant les capacités des LLMs et la précision des modèles RAG, les entreprises peuvent transformer leur manière de travailler et maximiser leur compétitivité.

 

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