RAG (Retrieval-Augmented Generation) : les intelligences artificielles recherchent vos contenus avant de répondre

Les moteurs de réponse comme ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Claude ou Perplexity ne s'appuient plus uniquement sur leurs données d'entraînement.

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Ils recherchent également des informations récentes, fiables et pertinentes sur le web avant de générer certaines réponses.

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Cette architecture, appelée Retrieval-Augmented Generation (RAG), transforme profondément les stratégies de référencement. La méthode d'Ingénierie Sémantique développée par VisiaLocal adapte votre documentation à ces nouveaux mécanismes de récupération de l'information.

 

Qu'est-ce que le Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?

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Le RAG est une architecture qui combine deux mécanismes complémentaires :

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• un modèle de langage chargé de générer une réponse

• un système de récupération documentaire chargé de rechercher des informations pertinentes

 

Avant de répondre, certains moteurs interrogent différentes sources afin de compléter ou d'actualiser leurs connaissances.

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La qualité des documents retrouvés influence directement la qualité de la réponse générée.

 

Comment fonctionne un système RAG ?

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Le fonctionnement d'un moteur RAG peut être résumé en quatre étapes.

 

Comprendre la question

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Le moteur commence par analyser l'intention réelle de l'utilisateur.

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Il cherche à identifier les concepts, les entités et le contexte de la demande.

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• Intentions

• Entités

• Contexte

• Désambiguïsation

 

Rechercher des documents

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Le moteur sélectionne ensuite les contenus les plus susceptibles de répondre à la question.

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Cette recherche repose sur la pertinence documentaire et non uniquement sur la popularité d'un site.

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• Documentation

• Actualité

• Autorité

• Cohérence

 

Sélectionner les informations utiles

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Tous les contenus retrouvés ne sont pas utilisés.

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Le moteur extrait uniquement les passages qu'il considère comme les plus pertinents.

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• Paragraphes

• Réponses

• Données

• Définitions

 

Générer la réponse

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Le modèle de langage produit ensuite une réponse en s'appuyant sur les documents sélectionnés.

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La qualité de cette réponse dépend directement de la qualité des informations disponibles.

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• Synthèse

• Citation

• Vérification

• Contextualisation

 

Réévaluer en permanence

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Contrairement aux anciens moteurs, un système RAG peut utiliser des documents plus récents.

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Une documentation régulièrement actualisée augmente les probabilités d'être retrouvée lors des futures recherches.

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• Actualisation

• Nouveaux contenus

• Cas clients

• Documentation vivante

 

Pourquoi le RAG change-t-il complètement le référencement ?

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Pendant longtemps, le référencement consistait principalement à améliorer la position d'une page dans Google.

Avec le RAG, une nouvelle problématique apparaît.

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Il ne suffit plus qu'une page soit visible.

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Elle doit également être suffisamment claire, structurée et pertinente pour être sélectionnée comme source documentaire lors de la génération d'une réponse.

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Cette évolution rapproche le référencement d'une logique documentaire.

 

Comment VisiaLocal adapte votre documentation au RAG ?

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La méthode développée par VisiaLocal vise à faciliter la récupération des informations importantes de votre entreprise.

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Notre approche repose notamment sur :

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• Answer Units

• SEO Sémantique

• GEO

• Architecture documentaire

• Knowledge Graph

• First-Party Data

• Documentation technique

• Actualisation continue

 

L'objectif est de produire des contenus qui puissent être retrouvés, compris et réutilisés par les moteurs de réponse.