RAG· Retrieval-Augmented Generation

Architecture dans laquelle un modèle de langage ne répond pas uniquement à partir de sa mémoire d'entraînement, mais récupère d'abord des passages pertinents dans une base documentaire externe avant de formuler sa réponse, ce qui réduit (sans l'éliminer) le risque d'hallucination et de mémorisation.

ExempleUn chatbot juridique d'assureur utilise la RAG : il cherche dans une base de 10 000 contrats les clauses pertinentes avant de générer sa réponse ; évitant les hallucinations sur des points contractuels précis.

1 article utilisant ce terme

11 juin 2026

LLM en finance : entre signal réel et effet de mémoire

GPT-4 anticipe la réaction du marché avec un taux de succès proche de 90 %, mais seulement hors des données antérieures à sa date de coupure : sinon, c'est de la mémorisation, pas un signal.