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IA

Conformité et qualité : guider un agent vers des standards métier exigeants

Générer du texte avec une IA est devenu facile. Mais générer un document qui respecte scrupuleusement les standards de qualité, de ton et de fond d'une organisation est un défi bien plus complexe. Comment passer d'un simple "brouillon" à un document prêt à être approuvé ?

La réponse réside, selon mon expérience, dans la mise en place d'une boucle de rétroaction entre l'agent et une base de connaissances experte. C'est ce que j'aime appeler la Conformité Agentique.

Au-delà de la recherche : le RAG agentique et le pattern "navigator"

Dans mon article précédent, j'ai expliqué pourquoi la Recherche Hybride est une première étape importante. Mais pour des domaines de précision comme la banque ou le droit, la recherche statistique par similitude ne suffit pas. L'agent doit savoir exactement où il se trouve.

C'est là qu'intervient le RAG Agentique, et plus précisément le pattern Navigator. Ici, oubliez les Vector DB et les Embeddings : nous passons sur une navigation déterministe basée sur la structure et les outils.

Le RAG ne se limite pas aux embeddings : l'importance de la recherche hybride

Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est devenu le standard pour connecter des LLMs à des bases de connaissances privées. Dans la plupart des tutoriels, on vous explique qu'il suffit de découper vos documents en morceaux (chunks), de les transformer en vecteurs (embeddings) et de faire une recherche de similitude.

Cependant, dans des secteurs exigeants comme la banque ou le droit, j'ai constaté que cette approche "tout-vecteur" est souvent insuffisante. Aujourd'hui, je partage avec vous pourquoi la combinaison de la recherche vectorielle et de la recherche plein texte (Full-Text Search) est le véritable pilier d'un RAG de production fiable.