Contexte initial
Point de vue pratique de l'équipe Trufe sur ce sujet.
Objectif de la couverture : IA · Banque, soins de santé, gouvernement · Approfondissement technique.
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Intelligence artificielle•6 min•Trufe Insights•4 avr. 2026
Architecture RAG pour entreprise — Au-delà du didacticiel, en production
Perspective technique approfondie pour la banque, la santé et le gouvernement avec des conseils de mise en œuvre et des références internes.
Pourquoi chaque entreprise veut RAG (et pourquoi la plupart des implémentations échouent)
Architecture RAG de production
- Pipeline d’ingestion de documents : stratégies de segmentation, extraction de métadonnées
- Modèles d'intégration : open source ou commercial, réglage fin du domaine
- Bases de données vectorielles : Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector — comparaison honnête
- Récupération : recherche hybride (dense + clairsemée), reclassement, expansion des requêtes
- Génération : ingénierie rapide, mise à la terre des citations, atténuation des hallucinations
La couche de sécurité que personne ne construit
- Contrôle d'accès sur les documents récupérés (autorisations au niveau des lignes dans les bases de données vectorielles)
- Détection et rédaction des informations personnelles dans le contexte récupéré
- Pistes d'audit : ce qui a été récupéré, ce qui a été généré, qui a demandé
- Résidence des données : l'endroit où se trouvent les intégrations est important pour DPDPA/GDPR
Évaluation et suivi
- Métriques spécifiques à RAG : fidélité, pertinence, précision du contexte
- Détection de dérive dans la qualité de récupération au fil du temps
- Boucles de rétroaction humaine
Exemple de cas : base de connaissances interne pour une banque
CTA de clôture :
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References internes
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