RAG Agentique : L'évolution de la génération augmentée par récupération intelligente

Introduction

La génération augmentée par récupération (RAG) a révolutionné la manière dont les grands modèles de langage fournissent des réponses précises et contextuellement pertinentes, en les ancrant dans des sources de données externes. Cependant, le RAG traditionnel fonctionne comme un pipeline relativement statique : il récupère les documents une fois puis génère une réponse. Le RAG agentique marque une évolution majeure de cette technologie, en introduisant des agents IA intelligents qui participent activement au processus de récupération et de raisonnement. Plutôt que de simplement extraire des informations et de les transmettre à un LLM, les systèmes agentiques décident quoi récupérer, quand relancer une requête, comment valider l’information, et même quel type de réponse générer—tout en raisonnant à travers des workflows complexes et multi-étapes. Cet article explore comment le RAG agentique transforme les applications IA d’entreprise, permettant des systèmes plus réactifs, précis et adaptatifs que jamais.

Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

Avant d’aborder le RAG agentique, il est essentiel de comprendre les fondations sur lesquelles il repose. La génération augmentée par récupération est un pipeline puissant qui enrichit les réponses des grands modèles de langage en intégrant des données pertinentes récupérées depuis des sources externes—généralement des bases de données vectorielles ou des référentiels de connaissances. Le processus RAG traditionnel fonctionne de façon simple : lorsqu’un utilisateur soumet une requête, au lieu de l’envoyer directement au LLM pour génération, le système interroge d’abord une base vectorielle afin de récupérer des documents ou extraits d’information contextuellement pertinents. Ces résultats sont ensuite utilisés comme contexte, ajoutés au prompt, puis transmis au LLM pour la génération de la réponse.

Cette approche améliore fondamentalement la qualité et la fiabilité des sorties des LLM de plusieurs manières critiques. Premièrement, elle ancre les réponses dans des informations concrètes et exactes plutôt que de s’appuyer uniquement sur les données d’entraînement du modèle, qui peuvent être obsolètes ou incomplètes. Deuxièmement, elle réduit les hallucinations—ces cas où les LLM produisent avec assurance des informations plausibles mais totalement inventées. En fondant les réponses sur des sources vérifiées, le RAG garantit que le LLM génère des réponses fondées sur des faits plutôt que sur des motifs statistiques pouvant conduire à de fausses affirmations. Troisièmement, le RAG permet aux organisations de tirer parti de connaissances propriétaires ou spécialisées non incluses dans les données d’entraînement du modèle, ouvrant la voie à des applications IA sectorielles comme la recherche juridique, l’aide au diagnostic médical, le service client, et bien d’autres encore.

Le pipeline RAG typique comprend plusieurs composants clés travaillant de concert. La requête entre dans le système et est analysée pour en comprendre la signification sémantique. Cette requête est ensuite utilisée pour rechercher dans une base de données vectorielle—une base spécialisée stockant des embeddings (représentations numériques) de documents ou fragments de données. La base vectorielle retourne les documents les plus similaires sémantiquement selon des mesures de similarité. Ces documents récupérés deviennent le contexte intégré dans le template du prompt. Enfin, ce prompt enrichi est envoyé au LLM, qui génère une réponse informée par le contexte récupéré. Bien que ce processus soit puissant, il fonctionne comme un pipeline à passage unique : récupération unique, génération unique, puis retour du résultat.

Pourquoi le RAG agentique est-il essentiel pour les applications d’entreprise modernes ?

Les limites du RAG traditionnel apparaissent lorsqu’il s’agit de scénarios réels complexes nécessitant un raisonnement multi-étapes, une prise de décision dynamique et une récupération d’informations adaptative. Prenons l’exemple d’un service client où un client pose une question complexe couvrant plusieurs domaines—par exemple, une question sur la politique de télétravail de l’entreprise pendant les vacances qui requiert aussi de comprendre les normes sectorielles et les exigences légales. Un système RAG traditionnel récupérera des documents d’une seule source et générera une réponse, risquant de manquer des nuances ou de ne pas synthétiser l’information à travers différents domaines de connaissances.

Le RAG agentique répond à ces limites en introduisant des agents intelligents dans la boucle de récupération et de raisonnement. Au lieu de traiter la récupération comme une simple recherche ponctuelle, les systèmes agentiques peuvent décider quelles informations sont nécessaires, planifier plusieurs étapes de récupération, appeler des outils ou API externes et affiner leurs propres requêtes de façon itérative. Cela marque une transformation fondamentale : on passe d’un moteur de recherche/réponse à un assistant de recherche—un système qui recherche, raisonne à travers les problèmes, vérifie les sources, valide les preuves et agit pour produire le bon résultat.

L’impact business de cette évolution est considérable. Selon Gartner, l’IA agentique devrait résoudre de manière autonome 80 % des problèmes courants du service client d’ici 2029 sans intervention humaine, ce qui se traduira par une réduction des coûts opérationnels de près de 30 %. D’après Cyfuture, le déploiement du RAG agentique en entreprise a permis de réduire le taux d’erreur d’environ 78 % par rapport au RAG traditionnel. Ces chiffres expliquent pourquoi tous les secteurs—services financiers, santé, legaltech, e-commerce—adoptent rapidement cette approche pour renforcer leurs systèmes IA.

Comprendre le pipeline RAG agentique : comment les agents intelligents transforment la récupération

L’architecture du RAG agentique diffère fondamentalement du RAG traditionnel dans l’orchestration du processus de récupération et génération. Plutôt que de suivre une séquence prédéfinie, les systèmes agentiques emploient des stratégies de raisonnement dynamique et de récupération adaptative évoluant selon le contexte de la requête et les résultats intermédiaires.

Les composants clés du RAG agentique

1. L’agent intelligent comme décideur

Au cœur du RAG agentique se trouve l’agent IA lui-même—un système propulsé par un LLM qui va au-delà de la simple génération de réponses. L’agent agit comme chef d’orchestre, décidant quelles sources de données interroger, quelles informations sont les plus pertinentes et comment synthétiser les résultats. Il s’appuie sur les capacités de compréhension du langage du LLM pour interpréter profondément les requêtes, en comprenant non seulement la question littérale mais aussi l’intention, le contexte et les exigences sous-jacents. Cette compréhension sémantique permet à l’agent de prendre des décisions d’orientation intelligentes, impossibles pour un système RAG traditionnel.

2. Multiples sources de données et récupération adaptative

Contrairement aux systèmes RAG traditionnels qui se connectent en général à une seule source de données externe, le RAG agentique peut gérer plusieurs sources de données hétérogènes simultanément. Il peut s’agir de référentiels internes de politiques et procédures, de bases sectorielles de bonnes pratiques, de flux de données en temps réel, d’API tierces, de bases structurées ou de collections de documents non structurés. L’agent décide dynamiquement des sources à prioriser selon le contexte de la requête. Par exemple, si un employé demande « Quelle est la politique de l’entreprise sur le télétravail pendant les fêtes ? », l’agent reconnaît qu’il s’agit d’une question de politique interne et oriente la requête vers la base documentaire interne. À l’inverse, pour « Quelles sont les normes du secteur pour le télétravail dans les entreprises tech ? », l’agent interroge la base sectorielle.

3. Raisonnement multi-étapes et décomposition de requête

Le RAG agentique excelle dans la capacité à décomposer des requêtes complexes en sous-tâches gérables et à raisonner de façon systématique. Face à une question compliquée, l’agent peut décomposer la requête en sous-requêtes, chacune ciblant un aspect particulier du problème. Il récupère alors l’information pour chaque sous-requête, synthétise les résultats et affine son raisonnement de manière itérative. Cette approche multi-étapes est précieuse dans des domaines comme la legaltech, où répondre à une question client peut nécessiter de récupérer de la jurisprudence pertinente, de croiser avec des précédents internes, de valider la conformité réglementaire, puis de synthétiser le tout en un avis juridique cohérent.

4. Persistance du contexte et mémoire

Au-delà du contexte de session, les systèmes RAG agentiques peuvent retenir des traces pertinentes des interactions précédentes, permettant une continuité sur des workflows multi-étapes. Dans les services financiers par exemple, un agent de support peut se souvenir des détails de la demande de prêt d’un client lors d’une escalade, minimisant les répétitions et accélérant la résolution. Cette capacité de mémoire transforme l’agent d’un simple répondeur stateless en assistant contextuel comprenant l’historique complet et prenant ses décisions sur la base de connaissances accumulées.

Comment l’agent oriente les requêtes vers les sources optimales

Le mécanisme d’orientation des requêtes dans le RAG agentique représente une avancée majeure sur le RAG traditionnel. Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, l’agent ne récupère pas immédiatement depuis toutes les sources disponibles. Il effectue d’abord une analyse sémantique pour comprendre la nature et les exigences de la requête. L’agent prend en compte plusieurs facteurs :

• Domaine de la requête : concerne-t-elle des politiques internes, des normes sectorielles, des spécifications techniques, ou des données en temps réel ?
• Spécificité requise : la réponse nécessite-t-elle une information précise et à jour, ou un contexte historique suffit-il ?
• Fiabilité des sources : quelles sont les sources les plus autorisées pour ce type de question ?
• Pertinence temporelle : la requête exige-t-elle une information actuelle ou des archives suffisent-elles ?

Sur cette base, l’agent sélectionne intelligemment la ou les sources de données adéquates. Cette récupération ciblée est bien plus efficace que le RAG traditionnel qui interroge toutes les sources indistinctement, et produit des résultats plus précis car le contexte récupéré est parfaitement adapté à la requête.

Gérer les requêtes hors périmètre grâce à des mécanismes de secours

Une capacité essentielle du RAG agentique est de savoir reconnaître lorsqu’une requête dépasse le périmètre des sources disponibles et de la gérer proprement. Les systèmes RAG traditionnels pourraient tenter de générer une réponse malgré tout, au risque de produire des hallucinations ou des inexactitudes. Les systèmes agentiques, eux, peuvent reconnaître le contexte de la requête et déterminer si elle est traitable avec les ressources disponibles.

Par exemple, si on demande « Qui a gagné les World Series en 2015 ? » et que cette information n’est dans aucune source de l’agent, il peut détecter que la requête est hors périmètre et l’orienter vers un mécanisme de secours. Plutôt que de générer une réponse possiblement erronée, le système peut répondre « Je ne dispose pas de cette information dans mes bases de connaissances. » Cette capacité est cruciale pour maintenir la confiance et la fiabilité dans les applications d’entreprise où l’exactitude est primordiale.

Le RAG agentique dans FlowHunt : automatiser des workflows intelligents

FlowHunt reconnaît le potentiel transformateur du RAG agentique et a intégré ces capacités dans sa plateforme d’automatisation des workflows. FlowHunt permet aux organisations de concevoir des pipelines RAG agentiques sophistiqués, combinant récupération intelligente et actions automatisées, pour des workflows de bout en bout capables de traiter des processus complexes et multi-étapes avec un minimum d’intervention humaine.

Au sein de FlowHunt, les utilisateurs peuvent configurer plusieurs sources de données—bases internes, API externes, flux en temps réel—et définir comment les agents doivent orienter les requêtes vers ces sources. L’éditeur visuel de workflows de la plateforme facilite la conception de la logique décisionnelle de l’agent, la définition des stratégies de récupération et des mécanismes de secours. L’intégration avec les principaux fournisseurs de LLM garantit aux agents un accès à la pointe de la compréhension du langage, permettant une analyse sémantique et un raisonnement poussés.

Pour les équipes éditoriales et les professionnels du SEO, les capacités RAG agentiques de FlowHunt sont particulièrement précieuses. Les agents peuvent rechercher de façon autonome des sujets sur plusieurs sources, synthétiser l’information en récits cohérents, valider les faits auprès de sources autorisées, et même générer plusieurs variations de contenu optimisées pour différents publics ou canaux. Cela transforme la création de contenu, d’un processus manuel et chronophage, en un workflow intelligent et évolutif où les agents gèrent la recherche, la rédaction et l’optimisation tandis que les humains se concentrent sur la stratégie et l’assurance qualité.

Applications réelles : là où le RAG agentique apporte de la valeur aux entreprises

Les avantages théoriques du RAG agentique se traduisent par une valeur concrète dans de nombreux secteurs et cas d’usage. Comprendre ces applications éclaire pourquoi les organisations investissent dans ces capacités agentiques.

Support client et excellence du service

Le support client est l’un des domaines où le RAG agentique a le plus d’impact. Les systèmes traditionnels imposent souvent au client de naviguer dans de multiples bases de connaissances ou d’attendre qu’un agent humain recherche les réponses. Le RAG agentique transforme l’expérience en permettant aux agents—humains ou IA—d’accéder intelligemment à l’information sur plusieurs sources simultanément.

Prenons un client appelant pour un problème complexe : « J’ai acheté un produit il y a trois mois, il montre des signes d’usure, est-il couvert par la garantie et quelles sont mes options ? » Un système agentique de support procéderait ainsi :

1. Récupérer l’historique d’achat du client depuis la base transactionnelle
2. Consulter les spécifications et les termes de garantie du produit dans la base produits
3. Vérifier la politique de garantie dans la documentation interne
4. Analyser le motif d’usure par rapport aux problèmes connus en base tickets support
5. Synthétiser toutes ces informations en une réponse complète expliquant la couverture, les options, et les prochaines étapes

Ce raisonnement multi-sources produit une réponse bien plus utile qu’un système traditionnel ne récupérant que la politique de garantie. L’agent peut également agir—initier une demande de garantie, programmer un remplacement ou escalader vers un spécialiste—dans la même interaction.

Legaltech et conformité

Les professionnels du droit doivent sans cesse rechercher des jurisprudences, valider des précédents et garantir la conformité avec une réglementation évolutive. Le RAG agentique accélère considérablement ce processus en permettant aux avocats de collecter des réponses depuis plusieurs sources simultanément.

Un avocat pourrait demander : « Quels sont les précédents récents sur les litiges de clauses de non-concurrence dans la tech, et comment s’alignent-ils avec nos contrats actuels ? » Un système legaltech agentique procéderait ainsi :

1. Interroger la base interne de jurisprudence pour les précédents du cabinet
2. Rechercher dans les bases de cas publics les décisions récentes dans la tech
3. Récupérer les contrats clients actuels depuis le gestionnaire de contrats
4. Croiser avec les évolutions réglementaires depuis les bases de conformité
5. Synthétiser le tout dans une note juridique complète avec sources et recommandations

On gagne ainsi des heures de recherche manuelle et on réduit le risque d’oublier un précédent ou une évolution réglementaire importante.

Santé et aide à la décision médicale

Le secteur médical s’appuie de plus en plus sur l’IA pour soutenir la décision clinique tout en préservant la conformité et l’exactitude. Le RAG agentique permet aux professionnels de santé d’accéder à l’information depuis de multiples sources autorisées—littérature médicale, recommandations cliniques, dossiers patients, bases de diagnostics—de façon coordonnée et intelligente.

Un médecin pourrait demander : « Quels protocoles actuels pour traiter un patient diabétique de type 2 avec hypertension et insuffisance rénale chronique ? » Un système médical agentique procéderait ainsi :

1. Récupérer les recommandations cliniques en vigueur dans les bases médicales
2. Rechercher la littérature récente pour les dernières avancées
3. Accéder à l’historique et aux traitements antérieurs du patient
4. Vérifier les interactions médicamenteuses dans les bases ad hoc
5. Synthétiser des recommandations fondées sur les preuves, personnalisées et conformes aux standards

La capacité à coordonner l’information entre plusieurs sources tout en respectant la réglementation fait du RAG agentique un atout précieux dans le secteur médical.

Services financiers et gestion des risques

Les institutions financières doivent prendre des décisions rapides en s’appuyant sur des informations complexes et multi-sources tout en gérant conformité et risques. Le RAG agentique permet aux professionnels de consulter données de marché, exigences réglementaires, informations clients et analyses de risque de façon coordonnée.

Un conseiller crédit pourrait demander : « Doit-on approuver ce prêt commercial et à quelles conditions ? » Un système financier agentique procéderait ainsi :

1. Récupérer l’historique financier du demandeur auprès des bases de crédit
2. Analyser la conjoncture via des flux de données financières temps réel
3. Vérifier la réglementation applicable selon le type de prêt et le profil client
4. Évaluer le risque sectoriel via les bases d’analyse de marché
5. Synthétiser une recommandation avec analyse des risques et conditions suggérées

Cette analyse coordonnée permet des décisions de crédit plus précises tout en préservant la conformité.

E-commerce et recommandations personnalisées

Les plateformes e-commerce recourent de plus en plus à l’IA pour personnaliser l’expérience d’achat. Le RAG agentique permet aux systèmes de recommandation de synthétiser informations du catalogue produits, historique d’achats, prix du marché, inventaires, et données de sentiment client.

Lorsqu’un client navigue sur un site e-commerce, un système de recommandation agentique pourrait :

1. Récupérer l’historique d’achat et les préférences du client
2. Analyser le comportement de clients similaires via des données de filtrage collaboratif
3. Consulter l’inventaire et les prix en temps réel dans les entrepôts
4. Évaluer les avis produits et le sentiment client dans les retours
5. Synthétiser des recommandations personnalisées conciliant pertinence, disponibilité et rentabilité

Ce raisonnement multi-sources génère des recommandations plus pertinentes et alignées avec les objectifs business que les systèmes traditionnels.

Avantages clés du RAG agentique sur les approches traditionnelles

L’évolution du RAG traditionnel vers le RAG agentique s’accompagne de nombreux bénéfices justifiant la complexité accrue :

1. Moins d’hallucinations et plus de précision

En permettant aux agents de vérifier l’information sur plusieurs sources, de valider les preuves et d’itérer la récupération, le RAG agentique réduit significativement les hallucinations. L’agent peut recouper les informations, détecter les contradictions, demander des précisions ou un contexte supplémentaire si besoin. Cette validation multi-source produit des réponses plus exactes et fiables que les systèmes à récupération unique.

2. Des réponses adaptatives et contextuelles

Les systèmes RAG agentiques comprennent profondément le contexte et adaptent leur comportement en conséquence. Plutôt que d’appliquer une stratégie de récupération unique, les agents adaptent leur approche selon la requête, les sources disponibles et les objectifs. Cette conscience contextuelle permet des réponses plus pertinentes et nuancées, adaptées à chaque situation.

3. Raisonnement multi-étapes et résolution de problèmes complexes

Le RAG traditionnel excelle pour les questions simples, mais peine sur les problèmes complexes. Le RAG agentique permet de décomposer les requêtes, de raisonner sur plusieurs étapes et de synthétiser des informations provenant de diverses sources. C’est crucial en recherche juridique, diagnostic médical, ou analyse financière où les réponses simples sont rares.

4. Prise d’action autonome

Au-delà des réponses, le RAG agentique permet aux systèmes de passer à l’action sur la base de leur raisonnement. Un agent peut non seulement répondre à un client, mais aussi lancer un remboursement, programmer un rendez-vous ou escalader à un spécialiste. Cette autonomie transforme l’IA d’un fournisseur d’information passif en acteur direct des processus métier.

5. Scalabilité et réduction de la supervision humaine

Les systèmes RAG agentiques sont modulaires et évolutifs, limitant le besoin de supervision humaine. Plutôt que d’écrire des règles conditionnelles pour tous les cas, les agents gèrent seuls des situations inédites grâce à leurs capacités de raisonnement. Cette évolutivité permet de traiter plus de requêtes complexes sans augmenter les ressources humaines.

6. Apprentissage et amélioration continus

Les systèmes RAG agentiques apprennent de leurs interactions et affinent leur performance avec le temps. En intégrant les retours humains, en suivant quelles stratégies de récupération produisent les meilleurs résultats, et en adaptant leur logique, les agents gagnent en efficacité. Cette amélioration continue fait qu’ils deviennent meilleurs à l’usage.

Mettre en œuvre le RAG agentique : points clés et bonnes pratiques

Le succès du RAG agentique exige une planification rigoureuse et l’attention à plusieurs facteurs essentiels :

1. Intégration et qualité des sources de données

L’efficacité du RAG agentique dépend de la qualité et de la pertinence des sources. Il faut :

• Auditer les sources existantes pour garantir leur fiabilité et actualité
• Définir des politiques de gouvernance des données pour la qualité et la cohérence
• Intégrer des sources variées : bases structurées, docs non structurés, APIs, flux temps réel
• Mettre en place un suivi de version pour tracer les modifications et conserver l’auditabilité
• Définir des contrôles d’accès pour limiter les informations récupérées par les agents

2. Conception de l’agent et logique décisionnelle

Les capacités de décision de l’agent déterminent la qualité des résultats. Il faut :

• Définir des critères clairs d’orientation des requêtes selon les sources
• Prévoir des mécanismes de secours pour les requêtes hors périmètre
• Mettre en place une validation avant d’utiliser l’information récupérée
• Créer des boucles de feedback pour l’amélioration continue
• Tester la robustesse sur de nombreux cas de figure

3. Intégration des retours humains

Si le RAG agentique réduit l’intervention humaine, les retours sont essentiels pour affiner la précision :

• Mettre en place des outils de feedback (satisfaction, corrections)
• Prévoir une revue humaine pour les décisions critiques (santé, légal, finance)
• Utiliser ces retours pour améliorer la logique de décision de l’agent
• Maintenir une supervision humaine pour les cas sensibles
• Documenter les cas limites pour améliorer la formation

4. Suivi de la performance et des métriques

La réussite passe par des métriques claires :

• Précision : taux de réponses correctes et utiles
• Récupération : sources les plus utilisées et utiles
• Qualité des réponses : satisfaction utilisateur, qualité de l’issue
• Efficacité : temps de résolution, ressources consommées
• Taux d’erreur : hallucinations, mauvais routage, autres échecs

5. Sécurité et conformité

Les systèmes RAG agentiques doivent respecter les cadres sécurité/conformité :

• Gérer les accès pour limiter l’information récupérée par l’agent
• Conserver des traces d’audit de toutes les actions et décisions
• Protéger les données personnelles par chiffrement et restrictions
• Respecter les réglementations (RGPD, HIPAA, etc.)
• Prévoir des protections contre les requêtes adverses ou l’injection de prompt

Défis et limites du RAG agentique

Malgré ses avantages, quelques limites et défis sont à anticiper :

1. Complexité accrue

Les systèmes RAG agentiques sont plus complexes, nécessitant une infrastructure plus avancée, un design soigné, et des tests approfondis. Cette complexité peut rallonger les délais et nécessiter des compétences spécialisées.

2. Latence et performance

Le raisonnement multi-étapes et la récupération multiple augmentent la latence comparé au RAG traditionnel. Il faut arbitrer entre sophistication du raisonnement et réactivité, notamment pour le support client temps réel.

3. Coûts

Plus de raisonnement et d’appels LLM = coûts computationnels accrus. Il faut analyser le ROI, surtout pour les applications à grand volume.

4. Débogage et interprétabilité

Comprendre pourquoi un agent a pris telle décision ou interrogé telle source n’est pas trivial. Ce défi d’interprétabilité est crucial pour les secteurs régulés où les décisions doivent être explicables.

5. Dépendance aux sources

Un système agentique ne sera jamais meilleur que ses sources. Si celles-ci sont obsolètes, biaisées ou incomplètes, les résultats seront sous-optimaux. Il faut investir dans la qualité et la gouvernance des données.

L’avenir du RAG agentique : tendances et opportunités

Au fil de la maturation de la technologie RAG agentique, plusieurs tendances se dessinent :

1. Collaboration multi-agents

Les systèmes de demain mettront en scène plusieurs agents spécialisés collaborant pour résoudre des problèmes complexes. Plutôt qu’un agent unique, plusieurs agents experts coordonneront leurs efforts.

2. Intégration temps réel des données

Les systèmes intègreront de plus en plus des flux temps réel, permettant aux agents de décider sur la base de conditions actualisées : marchés, stocks, sentiment client, etc.

3. IA explicable et transparence

Avec la prégnance des systèmes agentiques dans les secteurs sensibles, la transparence et l’explicabilité deviennent prioritaires. Les systèmes fourniront des explications claires sur leurs choix et sources.

4. Orchestration autonome de workflows

Au-delà des requêtes individuelles, les systèmes agentiques géreront de plus en plus des processus complexes, multi-étapes, de bout en bout, couvrant plusieurs systèmes et points de décision.

5. Solutions agentiques sectorielles

Avec la maturité, on verra émerger des solutions agentiques spécialisées par secteur—agents legaltech, agents de diagnostic médical, agents d’analyse financière—optimisées pour chaque domaine.

Conclusion

Le RAG agentique marque une évolution fondamentale dans la façon dont les systèmes IA récupèrent l’information, raisonnent et génèrent des réponses. En introduisant des agents intelligents dans le pipeline de récupération et génération, les organisations construisent des systèmes plus précis, plus adaptatifs, capables de gérer des scénarios réels complexes, là où le RAG traditionnel montre ses limites. Cette technologie apporte déjà une valeur tangible au support client, à la legaltech, à la santé, aux services financiers et dans bien d’autres domaines. À mesure que la technologie mûrit et que les entreprises gagnent en expérience, on verra émerger des applications toujours plus sophistiquées, repoussant les frontières des workflows augmentés par l’IA. Pour rester compétitif dans un monde piloté par l’IA, comprendre et implémenter le RAG agentique n’est plus une option—c’est un impératif.