Agentic RAG : Le Prochain Bond de l'IA Générative pour Précision et Confiance
L’incident où le chatbot basé sur un grand modèle linguistique (LLM) d’une importante compagnie aérienne a fabriqué une politique de réduction, forçant l’entreprise à l’honorer, sert de rappel brutal du besoin critique de systèmes d’IA générative précis et fiables. De telles histoires édifiantes sont devenues courantes pour les développeurs intégrant l’IA générative dans leurs opérations. Alors que de plus en plus d’entreprises déploient des modèles génératifs dans les flux de travail de production, les processus de prise de décision et les applications destinées aux clients, la précision est apparue comme un différenciateur indispensable. En effet, avec 74 % des dirigeants informatiques anticipant une augmentation continue de l’adoption de l’IA générative, garantir l’exactitude est primordial. Sans cela, les résultats de l’IA risquent de devenir de la désinformation, des inexactitudes nuisibles à l’image de marque, ou des décisions qui érodent la confiance des utilisateurs. Des résultats de haute précision sont essentiels pour que les solutions d’IA résolvent correctement les problèmes, offrent un retour sur investissement solide et maintiennent une performance constante et de haute qualité, les transformant finalement en un avantage concurrentiel à long terme.
Une approche d’optimisation axée sur les données pour améliorer la précision est la Génération Augmentée par Récupération, ou RAG. Cette technique fonde les réponses des LLM sur des connaissances à jour et pertinentes, les rendant significativement plus précises dans des contextes spécifiques à un domaine. Cependant, les systèmes RAG ne sont pas sans leurs limites à travers les phases de récupération, d’augmentation et de génération. Une préoccupation majeure surgit lorsque la base de connaissances est incomplète ou obsolète, conduisant le modèle à combler les lacunes informationnelles par des suppositions spéculatives. De plus, le rapport signal/bruit peut être problématique ; les modèles peuvent avoir du mal à extraire des informations précises face à un contenu contradictoire ou hors sujet, entraînant des résultats incohérents et la frustration de l’utilisateur. Les conversations longues peuvent également dépasser la fenêtre de contexte du LLM, provoquant une dérive de contexte et des répétitions qui dégradent la qualité de la sortie sur des engagements multi-tours. De plus, le découpage grossier et les limites vectorielles, en particulier avec des mécanismes de récupération comme le plus proche voisin approximatif (aNN) et le k plus proches voisins (kNN), peuvent ne pas fournir une image complète et peuvent devenir bruyants et lents lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données, entraînant une réduction du rappel, une latence accrue et des coûts de calcul plus élevés. Enfin, les méthodologies RAG traditionnelles manquent de boucle de rétroaction intégrée, ce qui signifie qu’elles ne peuvent pas s’auto-vérifier ou itérer sur leurs sorties, permettant aux erreurs de se propager sans mécanismes robustes et automatisés d’auto-amélioration.
Pour surmonter ces défis, une approche plus avancée, l’Agentic RAG, est en train d’émerger. Bien que des techniques comme le reranking et le réglage spécifique au domaine puissent améliorer le RAG de base, l’architecture Agentic RAG transforme les pipelines RAG statiques en systèmes adaptatifs et intelligents en introduisant un ou plusieurs agents IA spécialisés équipés d’un mécanisme de « juge ». Cette conception génère constamment des résultats de meilleure qualité. Contrairement au RAG conventionnel, qui réagit aux requêtes avec une adaptation minimale, l’Agentic RAG permet au LLM de puiser dans de multiples sources de données et outils, offrant une plus grande flexibilité et la capacité de modifier dynamiquement sa stratégie de récupération en fonction du contexte. En employant des systèmes multi-agents travaillant en collaboration, les organisations peuvent construire des solutions d’IA évolutives capables de gérer un large éventail de requêtes d’utilisateurs. Ces agents sont conçus pour itérer sur les résultats passés, augmentant continuellement la précision du système au fil du temps. De plus, leurs capacités s’étendent au-delà du texte, avec des modèles multimodaux avancés leur permettant de traiter des images, de l’audio et d’autres types de données. Par exemple, les évaluations internes d’Anthropic ont montré qu’un système multi-agents, avec Claude Opus 4 comme agent principal et Claude Sonnet 4 comme sous-agents, a surpassé un seul agent Claude Opus 4 de 90,2 % de manière impressionnante. De même, la recherche sur le cadre RAGentA a démontré une augmentation de 10,72 % de la fidélité des réponses par rapport aux bases de référence RAG standard. Le cadre RAGentA fonctionne avec un récupérateur hybride sélectionnant les documents pertinents, suivi d’un agent générant une réponse initiale, d’un autre filtrant les triplets question-document-réponse, d’un troisième produisant une réponse finale avec des citations en ligne, et d’un quatrième vérifiant l’exhaustivité, reformulant éventuellement les requêtes et fusionnant les réponses.
Un modèle de conception multi-agents très efficace fréquemment employé dans l’Agentic RAG est le modèle du tableau noir. Ce modèle est idéal pour résoudre des problèmes complexes nécessitant des solutions incrémentielles, où divers agents collaborent de manière asynchrone via une base de connaissances partagée, métaphoriquement appelée un « tableau noir ». Tout comme des collègues dans un espace de travail numérique dynamique, chaque agent apporte une compétence spécifique : certains se spécialisent dans la récupération d’informations, d’autres analysent des modèles, et quelques-uns vérifient les résultats avant leur diffusion. Ils publient, affinent et réutilisent de manière autonome et asynchrone des informations sur le tableau partagé. Le processus implique généralement une phase d’initialisation où le tableau est initialisé avec des données, suivie de l’activation des agents qui surveillent le tableau et apportent leur expertise lorsque cela correspond à l’état actuel. Cela conduit à un affinement itératif, où les agents mettent à jour le tableau de manière incrémentielle jusqu’à ce qu’une solution émerge. Dans un scénario de diagnostic médical, par exemple, différents agents pourraient accéder à des poches distinctes de données patient et cliniques, telles que les symptômes, les résultats de laboratoire et l’historique médical. Lorsqu’un utilisateur saisit des symptômes, l’agent approprié récupère les possibilités de diagnostic pertinentes et les publie sur le tableau noir partagé. À mesure qu’un diagnostic prend forme, il est retransmis à tous les agents, créant une boucle de rétroaction où chaque agent apprend du résultat et ajuste son raisonnement au fil du temps, améliorant la précision des diagnostics futurs.
L’Agentic RAG élève significativement la qualité et la factualité des résultats en transformant un pipeline statique en un système collaboratif de « microservices » spécialisés qui raisonnent, évaluent et s’adaptent en temps réel. Premièrement, la planification et la décomposition des requêtes, gérées par un agent de planification dédié, fonctionnent comme un routeur de requêtes dans une architecture de microservices. Cet agent décompose les requêtes complexes en tâches plus petites et bien définies, évitant une récupération vague ou trop large et garantissant que les faits pertinents sont mis en évidence tôt et avec précision, améliorant ainsi l’efficacité du pipeline RAG. Deuxièmement, une stratégie de récupération hybride adaptative, comparable à un équilibreur de charge pour la récupération de connaissances, permet à un agent récupérateur de choisir la méthode de récupération optimale — qu’elle soit basée sur des termes, des graphes, des bases de données vectorielles ou des appels d’API — adaptée à chaque sous-tâche. Troisièmement, le jugement et la vérification des preuves, gérés par un agent juge, agissent comme des portes de qualité, évaluant les informations récupérées pour leur pertinence factuelle et leur cohérence interne avant qu’elles n’entrent dans la phase de génération, filtrant efficacement le bruit. Quatrièmement, la révision auto-réflexive implique qu’un agent de révision vérifie le processus global et valide la pertinence de la requête d’entrée par rapport à la réponse. Ce mécanisme peut également être externe et dépendre de la sortie de l’agent principal. Enfin, la mémoire à long terme et la récupération structurée, gérées par des agents de mémoire, fonctionnent comme une couche de cache, stockant les informations filtrées et les préférences de l’utilisateur des interactions passées et utilisant l’augmentation de récupération structurée pour fournir un contexte si nécessaire. Pour que ces agents fournissent une précision à grande échelle, cependant, ils nécessitent un accès constant aux données, aux outils et la capacité de partager des informations entre les systèmes, avec leurs sorties facilement disponibles pour une utilisation par plusieurs services — un défi qui souligne l’infrastructure complexe et les problèmes d’interopérabilité des données inhérents aux déploiements d’IA avancés.