L’IA est sur toutes les lèvres. Mais trop souvent, les projets IA ressemblent à des prototypes bricolés ou des assistants gadgets. Pas parce que la technologie est mauvaise, mais parce que le choix initial est mal aligné avec le besoin réel.
On pense outil avant de penser usage. La réussite d’un projet IA repose sur l’alignement entre toutes ses composantes : technologie choisie, structure des données, complexité et problématiques métiers.
Selon une étude McKinsey, seuls 15 % des projets interrogés ont vu un impact significatif de l’IA sur les résultats de leur entreprise. Dans la majorité des cas, l’échec provient d’un mauvais choix de solution ou d’une sous-estimation des contraintes opérationnelles.
Le RAG
Le RAG séduit par sa promesse de simplicité. On pose une question, l’outil va chercher dans une base documentaire des passages pertinents, puis les transmet à un modèle de langage pour produire une réponse.
C’est un peu l’équivalent d’un assistant qui feuillette rapidement vos documents pour en tirer une synthèse.
Techniquement, le système repose sur des embeddings vectoriels : chaque passage de texte est transformé en vecteur dans un espace sémantique, puis comparé à la requête pour en extraire les segments les plus proches.
Le problème, c’est que cette synthèse n’est pas toujours fiable. Le modèle de langage peut mal interpréter les extraits, ignorer des nuances importantes, voire inventer des éléments. Il n’y a aucun filet de sécurité intégré. De plus, le RAG standard ne permet pas de vérifier la cohérence ou la validité des documents cités, sauf si des garde-fous techniques (re-ranking, fact-checking, validation humaine) sont ajoutés.
Pour des cas très simples où les documents sont bien structurés et les questions sans ambigüité cela peut suffire. Mais dans 95 % des cas professionnels, cette simplicité devient un handicap. Le RAG simple est rapide à déployer, mais souvent “vite fait, mal fait”.
Il peut donner une fausse impression de compréhension ou d’intelligence, alors qu’il ne fait que recracher des morceaux de texte plus ou moins bien choisis.
💡Certaines approches hybrides permettent de combiner le RAG à des IA spécialisées pour apporter des réponses plus précises, contrôlée, vérifiée et cohérentes.
Nous parlons plus en détail de RAG Enrichi et des systèmes automatisés pour le pilotage durant notre prochain webinar.
GPT Custom
Avec un GPT personnalisé, on ne cherche pas à relier le modèle à des documents ou à une base de connaissances. On lui donne un rôle, une mission, un ton via un prompt bien construit.
Résultat : une IA qui peut reformuler un e-mail, jouer un personnage, adopter un style d’entreprise.
Ce type de configuration repose essentiellement sur du prompt engineering : il s’agit d’optimiser la formulation de la requête pour guider le comportement du modèle. On parle de zero-shot ou few-shot prompting, voire de prompt chaining dans les cas plus avancés.
C’est rapide à mettre en place, utile pour des cas simples et humains tels que : améliorer le ton d’un message, écrire une fiche produit, ou aider à la rédaction d’un compte rendu par exemple.
En l’absence de contexte externe ou de données factuelles, le modèle comble les vides avec des approximations plausibles mais potentiellement erronées. Ce phénomène d’hallucination est particulièrement problématique dans les domaines sensibles.
Dans des cas où que le contenu doit être aligné avec des informations précises, ou validé par un métier, le GPT custom montre ses limites. Ces modèles conviennent à des tâches de surface, ou à des cas où la subjectivité est acceptable. Mais ils échouent souvent lorsqu’on demande rigueur, traçabilité ou conformité.
Agents LLM
Les agents LLM représentent une approche plus ambitieuse. Ici, l’IA ne se contente pas de répondre : elle planifie, agit, interagit avec des outils, navigue dans des étapes. Elle peut combiner un appel API, une recherche dans une base, une vérification logique, et une réponse finalisée.
Ces agents s’appuient sur des capacités avancées de raisonnement, de découpage en étapes, de mémoire d’interaction, et d’exécutions d’outils externes.
Mais cette puissance a un coût. Les agents sont moins prévisibles, plus fragiles, et demandent une supervision humaine constante si l’on veut éviter les dérives.
La complexité vient autant de la gestion des transitions entre états que de la validation des décisions prises à chaque étape. Sans contrôle, un agent peut s’engager dans des cycles incohérents ou effectuer des actions erronées.
Ils doivent être réservés aux cas où l’improvisation est réellement nécessaire, pas utilisés par défaut.
Par exemple, dans une interface de support client automatisé, un agent peut détecter une demande, vérifier le statut d’un dossier dans un CRM, générer une réponse contextualisée, puis proposer une action corrective. Mais chaque brique doit être testée, tracée, et sécurisée.
Quel est le meilleur choix pour votre entreprise ?
Est-ce qu’un GPT suffit ? Dois-je partir sur un RAG enrichi ? Est-ce que mon besoin justifie un agent ?
Nous avons développé un algorithme de décision ultra simple qui vous permet de répondre à ces questions en 2 minutes, à partir de 5 critères concrets.
➡️ Il est présenté dans notre webinar à venir.
Choisir la bonne solution d’IA pour votre entreprise ne se résume pas à suivre la dernière tendance technologique, mais à comprendre précisément vos besoins métiers, la nature de vos données, et les contraintes opérationnelles.
Le RAG offre une simplicité séduisante, mais reste limité face à la complexité des environnements professionnels. Le GPT Custom facilite des usages créatifs et rapides, mais manque souvent de rigueur et de traçabilité. Quant aux Agents LLM, ils proposent une approche puissante et flexible, mais exigent une expertise et une supervision accrues.
La réussite d’un projet IA repose sur son cadrage, sur l’évaluation fine des bénéfices et des risques, ainsi que sur une intégration contrôlée.
Il faut privilégier une démarche stratégique qui place l’humain et les usages au cœur de la transformation digitale.
Seule une adoption réfléchie et maîtrisée permettra à votre entreprise de tirer pleinement parti du potentiel immense qu’offre l’intelligence artificielle.
🎓 Rejoignez le webinar !
- RAG enrichi et automatisations IA
- Grille de décision IA pour votre entreprise basée sur des cas concrets
- Présentation de cas d’usages pour chaque solution sur le terrain
- Nos experts répondent à vos questions
