L’intelligence artificielle générative rebat les cartes pour les entreprises qui sont désormais confrontées à un double défi : d’un côté, la puissance des grands modèles de langage (LLM) ; de l’autre, leur limite : des connaissances figées à l’instant de l’entraînement. C’est pourquoi sont nées des architectures hybrides : elles récupèrent l’information là où elle existe, planifient et agissent là où c’est nécessaire, puis génèrent du contenu adapté. Cet article présente trois architectures clés : le Retrieval‑Augmented Generation (RAG), l’architecture dite « Agentic RAG », et le modèle multi-agent (Multi-Agent RAG). Pour chacune : une analogie, un exemple, les opportunités, et les problématiques de mise en œuvre. Finalement : une conclusion et une ouverture vers les implications pour les entreprises.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Analogie : imaginez un étudiant : il possède déjà un savoir général (ses cours). Mais lorsqu’il répond à une question précise (sur un sujet récent), il va d’abord consulter ses fichiers ou la bibliothèque (documentation) puis rédiger sa réponse. Le modèle RAG fonctionne un peu de cette façon : il « va chercher » de l’information avant de synthétiser une réponse.
a) Comment ça fonctionne
- L’utilisateur pose une requête.
- Le système effectue une recherche dans des sources externes (bases de données vectorielles, documents d’entreprise, web…) pour trouver des extraits pertinents.
- Il augmente le prompt (la requête) avec les extraits récupérés.
- Le modèle de langue génère une réponse en s’appuyant sur ces informations.
- Ainsi la réponse est « fondée » sur des données externes, ce qui réduit le risque d’erreur pure.
b) Exemple concret
Une entreprise : « Que dis-ton rapport RSE 2024 sur la réduction des émissions de CO₂ par site ? »
→ le système RAG va chercher dans le corpus « rapport RSE 2024 », « fiches sites émissions », « données internes », récupérer les extraits concernés, puis générer une synthèse (« Le site de Lyon a réduit ses émissions de -12 % vs 2023 »).
L’étudiant de l’analogie a ouvert ses notes avant de répondre.
c) Opportunités
- Permet d’utiliser des données d’entreprise à jour sans réentraîner le modèle.
- Réduction des « hallucinations » (réponses inventées) puisque la réponse est ancrée dans des sources.
- Rapide à mettre en œuvre si les données sont structurées / accessibles (base vectorielle).
- Bon pour des usages comme FAQ interne, support client, recherche documentaire.
d) Problématiques de mise en œuvre
- La qualité des sources est critique : des données obsolètes ou incorrectes entraînent des erreurs.
- Il faut préparer, nettoyer, indexer les données externes (coût, effort).
- Le système reste linéaire : recherche → augmentation → génération. Il ne planifie pas plusieurs étapes complexes.
- Pas automatique : si la requête est trop floue, la récupération va être mauvaise.
- Risque de coût ou de latence si la base est volumineuse ou la recherche complexe.
- Agentic RAG
Analogie : imaginez un chef de projet qui ne se contente pas de consulter la documentation, mais planifie le travail, délègue des tâches à des spécialistes, puis compile le livrable. Ici, l’« agent » joue ce rôle : il réfléchit, planifie, utilise des outils, puis génère le résultat.
a) Fonctionnement
- Une requête arrive. L’agent évalue : « Quelles étapes sont nécessaires ? Quelle source ? Quel outil ? ».
- Il peut reformuler la requête, déclencher des outils (API, calculs, recherche spécifique) et se souvenir (mémoire).
- Enfin il récupère les informations, puis la génération s’inscrit dans ce workflow plus riche.
- C’est donc une version « améliorée » de RAG, avec planification et raisonnement.
- b) Exemple concret
Requête : « Prépare-moi un plan d’action IA pour les 12 prochains mois pour notre PME (secteur industriel). »
→ l’agent :
- Analyse la requête – domaine industriel, PME, horizon 12 mois.
- Planifie : identifier les briques (diagnostic, données, gouvernance, pilotes).
- Récupère des documents internes + études de cas + benchmarks.
- Utilise un outil de visualisation ou génère un Gantt.
- Génère le livrable (rapport + slides).
L’étudiant analogue a d’abord structuré son exposé avant de rédiger.
- c) Opportunités
- Permet des workflows plus complexes, à plusieurs étapes, multi-outils.
- Améliore l’autonomie de l’IA ; réduction de l’intervention humaine.
- Valorisation accrue pour les entreprises : aide à la décision, supports stratégiques.
- Meilleure « contextualisation » : l’agent prend en compte le contexte, reste cohérent dans le temps.
- d) Problématiques
- Plus complexe à mettre en œuvre : nécessite orchestration d’outils, mémoire, agents.
- Risque de coût élevé, latences, dépendance à l’infrastructure.
- Gouvernance & sécurité : l’agent peut accéder à des données sensibles, utiliser des API externes.
- Le raisonnement reste encore limité : l’agent peut faire des choix erronés s’il manque de données ou de supervision.
- Nécessité de supervision : le système peut « planifier mal » si les règles ne sont pas bien définies.
- Multi-Agent RAG
Analogie : une équipe multidisciplinaire (data, IT, métier, visualisation) travaille sur un projet. Chacun fait sa partie ; un coordinateur rassemble le tout. Dans l’IA, plusieurs « agents » spécialisés coopèrent : un fait la recherche, un autre traite les données, un autre synthétise, etc.
- a) Fonctionnement
- Une requête complexe est adressée au système.
- Un agrégateur distribue la tâche à plusieurs agents (ex. : Recherche, Analyse, Synthèse, Validation).
- Les agents collaborent, échangent, affinent la réponse. Le résultat est une production mieux structurée, riche, fiable.
- Ce format convient aux tâches multi-étapes, aux données hétérogènes, aux contextes d’entreprise larges.
- b) Exemple concret
Requête : « Élabore un tableau de bord prospective IA + risques cyber + impacts RSE pour les 3 ans à venir, en comparant Europe / Asie. »
→ Agents :
- Agent A : collecte données industrielles Europe/Asie.
- Agent B : analyse risques cyber et RSE.
- Agent C : visualise (tableaux, graphiques).
- Agent D : synthétise en rapport final.
- Le coordinateur rassemble, vérifie cohérence, génère la version finale.
- c) Opportunités
- Capacité à gérer des tâches complexes, multi-dimensions, multi-sources.
- Modélisation proche d’un workflow métier réel : plusieurs spécialités, plusieurs agents.
- Évolutivité : on peut faire grandir l’équipe d’agents, ajouter des modules.
- Meilleure fiabilité et traçabilité (chaque agent joue un rôle défini).
- d) Problématiques
- Complexité technique majeure : orchestration, communication inter-agents, suivi de flux.
- Coût élevé (infrastructure, développement, maintenance).
- Gouvernance encore plus critique : qui supervise les agents ? Qui vérifie les résultats ?
- Latence et performances : plus d’agents = plus de coordination = plus de temps potentiellement.
- Risque de silos d’agents mal alignés, incohérences ou sur-optimisation locale.
Conclusion
On l’a vu :
- Le modèle RAG est une bonne base simple – recherche + génération.
- L’Agentic RAG ajoute raisonnement, planification, usage d’outils.
- Le Multi-Agent RAG va encore plus loin en orchestrant plusieurs agents spécialisés comme une équipe.
Chacun a ses atouts, et ses contraintes. Il ne s’agit pas de « le meilleur » d’entre eux, mais de choisir « le bon pour le bon cas d’usage ».
Ouverture & projection pour les entreprises
Pour une PME ou ETI (ce qui correspond souvent à ton champ, Jérôme), quelques pistes de réflexion :
- Commencez simple : un projet RAG “departmental” (FAQ, support, recherche interne) pour valider l’approche.
- Mesurez : définition de KPI (temps de réponse, taux d’erreur, satisfaction utilisateur).
- Anticipez la gouvernance : données, accès, sécurité, vie privée.
- Puis évoluez : vers Agentic RAG quand des processus internes le nécessitent (audit, pilotage stratégique, automatisation).
- Enfin, intégrez multi-agents à horizon 18-36 mois pour des usages « boutique » complexes (analyses stratégiques, RSE + IA + géopolitique).
- Attention aussi à la formation interne : avoir les compétences pour piloter ces architectures.
- Et ne pas oublier que la technologie n’est que l’outil : c’est le processus métier et la qualité des données qui font la différence.
En projection : à l’horizon 2028/2030, ces architectures (surtout multi-agent) deviendront la norme pour les entreprises qui veulent tirer pleinement parti de l’IA : des systèmes autonomes capables d’analyse, de veille, de pilotage en continu. Elles s’intégreront à des plateformes internes de transformation digitale, de RSE, de stratégie prospective — ce qui est clairement un terrain pertinent pour ton activité.
Sources : de très nombreux références d’experts IA, chatGPT, nos expériences auprès des PME / ETI.
L’objectif de cet article est de vulgariser le plus possible ces sujets.
