Les promesses de l’IA générative sont partout : gain de temps, automatisation, assistance intelligente. Pourtant, dans les faits, les réponses produites par les grands modèles de langage sont souvent approximatives, génériques, voire à côté de la plaque… même lorsque l’entreprise dispose d’une documentation métier claire et bien structurée. Le problème ne vient pas de vos documents. Il vient de ce que l’IA en voit.
Pourquoi vos documents restent inexploitables avec une IA générative classique
Les modèles d’IA générative sont conçus pour répondre à tout. Leur force réside dans leur capacité à produire du langage cohérent à partir de milliards de données publiques et même s’il est possible d’ajouter des documents dans le contexte d’une IA générative classique. Cette méthode atteint vite ses limites. Le modèle peut s’appuyer sur les documents, mais ne sait pas où chercher dans un ensemble complexe, quels extraits sont pertinents ni comment les articuler dans une réponse fiable. Il ne justifie pas ses sources, ne priorise pas l’information et ne détecte pas si le contenu est obsolète.
Résultat : la réponse peut sembler correcte, mais elle reste souvent approximative, générique, ou simplement floue. Surtout lorsque la question posée est mal formulée ou trop métier. Ce n’est donc pas la présence ou la qualité de vos documents qui est en cause, mais l’absence d’une logique de recherche intelligente capable de les activer efficacement. C’est à ce stade qu’une approche structurée comme le RAG devient indispensable.
Le RAG : rendre l’IA capable de puiser dans votre savoir
C’est précisément ce que permet le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ce modèle combine la puissance du langage naturel avec une recherche ciblée dans vos propres sources documentaires. L’IA ne génère plus seule une réponse approximative : elle s’appuie sur vos documents internes pour construire une réponse contextualisée, traçable, et fidèle à vos règles métiers.
Concrètement, cela signifie que vos collaborateurs peuvent poser une question – même formulée de manière floue ou incomplète – et obtenir une réponse fiable, appuyée sur un extrait de votre documentation. Et si le document est mis à jour, la réponse le sera aussi.
C’est l’approche défendue par EFIMOVE, avec sa solution ARKYCE, une IA documentaire pensée pour les métiers. En connectant les documents métiers à un moteur IA de type RAG, ARKYCE permet de répondre aux questions internes sans déformer l’information. Pas besoin de réorganiser l’existant : la solution s’intègre à votre environnement documentaire et restitue l’information telle qu’elle a été conçue par vos experts.
Ce n’est donc pas la promesse de l’IA qui est en cause, mais l’absence de lien entre vos données métiers et le modèle de génération. En connectant vos contenus à l’IA, il devient possible d’enfin obtenir des réponses précises… parce qu’elles proviennent de ce que vous avez déjà rédigé, validé, éprouvé. Pour savoir comment une telle approche pourrait s’appliquer à votre organisation, notre équipe EFIMOVE peut vous accompagner.
