Qu'est-ce qu'un agent IA RAG ?

Un agent IA RAG est un agent IA qui utilise la génération augmentée par récupération (RAG) pour extraire des informations pertinentes et actuelles à partir de sources internes et externes avant de raisonner, de répondre ou d'agir. La récupération ancre les résultats de l'agent dans des données fiables, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les données d'entraînement du modèle.

Le RAG classique répond à une seule question par une seule récupération. Un agent IA RAG, également appelé RAG agentique, planifie ses étapes, effectue de nouvelles récupérations lorsqu'il a besoin de davantage de contexte, et agit, par exemple en rédigeant une réponse à un ticket d'assistance.

Le RAG permet de créer des agents IA intelligents capables de raisonner à partir de sources de données internes, d'intégrer un contexte externe et d'agir au nom des utilisateurs. Ces agents répondent aux questions et aident les collaborateurs à accomplir leur travail plus rapidement.

Examinons de plus près le fonctionnement des agents IA RAG, leur importance et la manière dont Glean les conçoit pour l'entreprise.

Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération ?

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique d'IA qui enrichit les grands modèles de langage (LLM) avec des connaissances spécifiques à un domaine en temps réel, afin que les réponses soient précises, fiables et ancrées dans des données de confiance. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des données d'entraînement statiques, le RAG permet à l'IA de récupérer et d'intégrer des informations pertinentes issues de sources d'entreprise, offrant ainsi aux équipes un accès à des insights en temps réel tout en réduisant le risque d'hallucinations.

Au cœur du RAG se trouvent deux fonctions clés :

1. Récupération : l'IA effectue des recherches dans les bases de connaissances internes, les CRM et les applications d'entreprise pour extraire les informations les plus pertinentes, dans le respect des autorisations.
2. Génération : le LLM synthétise les données récupérées avec ses connaissances existantes, afin que les réponses soient cohérentes, contextuellement exactes et spécifiques à l'organisation.

Pour les entreprises qui gèrent d'immenses volumes de données non structurées, le RAG est d'une importance capitale :

• Améliore la précision et la pertinence – Garantit que le contenu généré par l'IA reflète les informations les plus récentes et spécifiques à l'organisation.
• Réduit les hallucinations – Ancre les réponses dans des données d'entreprise réelles et vérifiées, minimisant ainsi le risque de désinformation.
• Renforce la gestion des connaissances – Permet aux agents IA de récupérer et d'appliquer des insights provenant de toute l'entreprise sans effort manuel.
• Offre des expériences personnalisées et contextuelles – L'IA peut répondre avec des insights spécifiques au client en temps réel, favorisant un engagement plus profond.

À mesure que les entreprises développent leurs capacités d'IA, le RAG devient un catalyseur essentiel de systèmes d'IA intelligents et prêts pour l'entreprise. Glean utilise le RAG pour ancrer les réponses dans les connaissances de l'entreprise, avec une récupération respectueuse des autorisations, afin que le modèle ne voie que le contenu auquel l'utilisateur est autorisé à accéder.

En quoi le RAG, le RAG agentique et les agents IA diffèrent

Le RAG traditionnel effectue une récupération unique et génère une réponse, tandis qu'un agent IA planifie et exécute des actions à l'aide d'outils. Le RAG agentique, également appelé agent IA RAG, intègre la récupération au sein de la boucle de l'agent. L'agent décide ce qu'il faut rechercher, vérifie si les résultats sont suffisamment pertinents et effectue de nouvelles récupérations avant de répondre ou d'agir.

ApprocheCe qu'il faitComment il récupèrePeut-il exécuter des actions ?Idéal pourRAG traditionnelRécupère le contenu pertinent et génère une seule réponseUn seul passage par questionNonRecherches de FAQ et questions de politiqueAgent IA (sans récupération)Planifie des étapes et utilise des outils pour accomplir des tâchesAucune, ou uniquement via des outils spécifiquesOuiAutomatisation de tâches simplesAgent IA RAG (RAG agentique)Planifie, récupère, vérifie ses résultats et agitItérative et multi-sourceOuiTravail en plusieurs étapes comme la résolution de tickets

Dans un système d'agent IA RAG, la récupération s'exécute au sein de chaque agent individuel, de sorte que chaque agent récupère le contexte dont il a besoin pour sa propre étape dans la tâche.

L'architecture de raisonnement agentique de Glean évalue chaque requête et détermine si une recherche rapide peut y répondre ou si elle nécessite un plan agentique en plusieurs étapes. Une question comme « Quels sont les OKR du département d'ingénierie ? » est dirigée vers la recherche, tandis que « Répondre à ce ticket d'assistance » fait l'objet d'un plan.

L'Agentic Engine 2 de Glean va plus loin grâce à une planification adaptative à travers les outils d'entreprise, en replanifiant au fur et à mesure de son apprentissage.

Comment fonctionnent les agents IA RAG ?

Les agents IA RAG sont conçus pour agir au nom des utilisateurs en combinant récupération, raisonnement et action. Voici comment ils fonctionnent en coulisses :

1. Indexation et autorisations : avant même qu'une question ne soit posée, le système explore, indexe et intègre le contenu des applications connectées et associe les autorisations de chaque source.
2. Compréhension de la requête : l'agent interprète la demande de l'utilisateur et identifie le type d'informations dont il a besoin pour répondre avec précision.
3. Planification : pour les demandes complexes, l'agent décompose le travail en étapes et reformule les requêtes avec le contexte de l'entreprise, comme les noms d'équipes, les termes de projet et les sources de données pertinentes.
4. Récupération sémantique : il effectue des recherches dans les sources de données connectées à l'aide d'une recherche hybride qui combine correspondance sémantique et par mots-clés, filtrée selon ce que l'utilisateur est autorisé à voir.
5. Génération de la réponse : il combine le contexte récupéré avec ses propres capacités pour générer une réponse précise et fiable. Chaque réponse est accompagnée de citations afin que les utilisateurs puissent vérifier les sources.
6. Actions et réflexion : dans les cas d'usage avancés, l'agent peut effectuer les étapes suivantes, comme envoyer un message de suivi, déclencher un workflow ou résumer un document. Avant d'agir, l'agent vérifie ses propres résultats et effectue de nouvelles récupérations si le contexte s'avère insuffisant.

Grâce à cette architecture, les agents deviennent des participants actifs de vos workflows.

Dans Glean, le Graphe d'entreprise et la récupération respectueuse des autorisations alimentent les étapes 1 et 4. Le Graphe d'entreprise capture les relations entre les personnes, les données et l'activité.

Avantages des agents IA RAG pour les entreprises

Les agents IA RAG offrent aux entreprises un avantage distinct en ancrant chaque réponse dans des données vérifiées et en temps réel. Cela réduit la désinformation, renforce la confiance et garantit que les résultats sont précis, pertinents et alignés sur les nuances des connaissances et des workflows de l'organisation, un élément essentiel pour les secteurs où la précision et la conformité ne sont pas négociables.

Les agents IA RAG transforment également la manière dont les équipes gèrent et exploitent les connaissances :

• Transformez les données non structurées en insights exploitables – L'IA organise systématiquement les informations éparses, facilitant leur récupération et leur application.
• Optimisez les workflows et déployez le partage des connaissances à grande échelle – Les collaborateurs obtiennent les bonnes réponses sans effort manuel.
• Améliorez les interactions avec les clients et les collaborateurs – l'IA fournit des réponses en temps réel et contextualisées, pour des expériences plus engageantes et personnalisées.

En rendant l'IA plus intelligente, plus sécurisée et prête pour l'entreprise, les agents RAG IA renforcent la productivité, fluidifient la prise de décision et stimulent un engagement plus fort dans toute l'entreprise.

Lors des premières recherches sur cette même architecture de raisonnement agentique, Glean a constaté une augmentation de 24 % de la pertinence des réponses et des actions. L'Agentic Engine décompose les demandes complexes en plans en plusieurs étapes et exécute chaque étape avec des outils comme la recherche, l'analyse de données et la recherche d'experts.

Architectures RAG mono-agent et multi-agent

Tous les agents RAG ne se ressemblent pas. L'architecture qui les sous-tend peut varier selon la complexité de la tâche, le volume de données qu'ils récupèrent et la façon dont le système est censé répondre. La plupart des déploiements relèvent de l'une de deux catégories : les systèmes mono-agent ou multi-agent.

RAG mono-agent (agent de routage)

Dans une configuration mono-agent, un seul agent IA gère l'ensemble du processus — de l'interprétation de la question de l'utilisateur à la récupération des informations et à la génération d'une réponse. Imaginez un assistant intelligent et autonome. Il évalue la requête, sélectionne la source de données la plus pertinente et extrait les informations dont il a besoin pour fournir une réponse utile.

Cela fonctionne bien lorsque :

• La requête est simple.
• Les sources de données sont clairement définies.
• La rapidité et la simplicité sont des priorités.

Pour de nombreuses équipes, c'est un excellent point de départ — efficace, ciblé et plus facile à mettre en œuvre.

Systèmes RAG multi-agent

Lorsque les requêtes deviennent plus complexes ou couvrent plusieurs domaines, une architecture multi-agent peut offrir davantage de flexibilité et de précision. Dans cette configuration, vous disposez d'un groupe d'agents spécialisés qui travaillent ensemble, chacun responsable d'une tâche spécifique.

Voici comment cela fonctionne :

• Un agent interprète la requête.
• D'autres récupèrent des informations à partir de différentes sources — outils internes, données externes, dossiers clients.
• Un coordinateur (ou « agent maître ») orchestre le processus, en décomposant la tâche et en assemblant une réponse finale.

Ce modèle permet aux agents de traiter des questions plus complexes, de synthétiser plusieurs perspectives et de s'adapter à des environnements d'entreprise dynamiques. Il est particulièrement utile dans les grandes organisations où les données se trouvent à de nombreux endroits et où les workflows sont interdépendants.

Les Glean Agents prennent en charge les deux modèles. Les équipes peuvent créer un agent à usage unique dans le Créateur d'agents ou orchestrer plusieurs agents entre les systèmes grâce à l'orchestration des agents.

Cas d'usage des agents RAG IA

Voici comment les entreprises tirent déjà parti des agents alimentés par le RAG :

• Service client : les agents peuvent résoudre les tickets instantanément en s'appuyant sur la documentation produit en temps réel, les interactions précédentes et les données CRM — ce qui améliore le temps de résolution et la satisfaction.
• Ventes et marketing : en récupérant des données à partir d'interactions récentes et de deals historiques, les agents aident les commerciaux à personnaliser leurs prises de contact et à identifier les opportunités de vente additionnelle.
• Santé : les cliniciens utilisent des agents pour résumer les antécédents des patients, interpréter les résultats de laboratoire et faire émerger des recommandations de traitement fondées sur les dernières recherches.
• Services financiers : les agents analysent les rapports de risque, résument les réglementations et génèrent des recommandations financières personnalisées — le tout de manière conforme et auditable.
• Gestion des services IT : les agents trient les tickets du service d'assistance, récupèrent les résolutions d'incidents passées et les runbooks, et rédigent une solution ou acheminent le ticket vers la bonne équipe.
• Ingénierie : les agents extraient les documents de conception, les pull requests récentes et les canaux d'incidents pour aider les ingénieurs à déboguer les problèmes en production.

Les défis de la création d'agents RAG IA

Les agents RAG IA ne sont fiables que dans la mesure où la récupération, les autorisations et les données qui les sous-tendent le sont. Voici cinq défis à anticiper, et comment aborder chacun d'eux :

• Qualité de la récupération : une récupération faible mène à des réponses erronées formulées avec assurance, et Databricks la désigne comme le mode d'échec RAG le plus courant. Ajustez la pertinence de la recherche avant d'ajuster les prompts.
• Autorisations et fuites de données : un agent qui ignore les autorisations des sources peut exposer des données sensibles aux mauvaises personnes. Appliquez les autorisations au niveau de la récupération, avant que le contenu n'atteigne le LLM.
• Données obsolètes ou dispersées : les données réparties entre de nombreuses applications se périment rapidement. Maintenez-les à jour grâce à une indexation continue via des connecteurs natifs.
• Latence sur les tâches en plusieurs étapes : chaque étape de récupération et de raisonnement ajoute du temps. Acheminez les questions simples vers la recherche et réservez le raisonnement agentique aux demandes complexes.
• Évaluation : les équipes ont besoin d'une méthode reproductible pour mesurer la qualité de la récupération et des réponses. Évaluez si l'agent a trouvé les bons documents et s'il les a utilisés correctement.

Glean applique les autorisations existantes de vos sources de données, de sorte que les utilisateurs et les agents ne voient que ce à quoi ils ont le droit d'accéder. Glean Protect détecte en continu les contenus sensibles qui ont été trop largement partagés et les masque automatiquement.

Comment les Glean Agents fonctionnent avec le contexte d'entreprise

Les Glean Agents reposent sur notre plateforme Work AI de niveau entreprise. Cela signifie qu'ils ne sont pas seulement intelligents — ils sont sécurisés, évolutifs et profondément intégrés à la façon dont votre organisation travaille.

Qu'est-ce qui distingue les Glean Agents ?

• Accès universel aux connaissances : les Glean Agents combinent les données d'entreprise structurées et non structurées avec les connaissances issues d'Internet en temps réel, offrant aux utilisateurs des réponses fondées à la fois sur le contexte interne et externe.
• Intégration horizontale : ces agents ne sont pas cloisonnés à une seule équipe ou tâche. Ils peuvent apporter leur aide à tous les services — assistance, ingénierie, RH, ventes et bien plus.
• Raisonnement agentique : les Glean Agents peuvent gérer des processus complexes en plusieurs étapes, effectuer des analyses en plusieurs étapes et même initier des relances — sans accompagnement.
• Gouvernance intégrée : grâce à une gestion fine des autorisations et à une sécurité de niveau entreprise, les réponses respectent toujours les contrôles d'accès aux données.

En intégrant les Glean Agents dans les outils que vos équipes utilisent déjà — comme Slack, Gmail, Zendesk et Salesforce — vous permettez un travail plus intelligent et mieux connecté dans toute votre organisation.

Premiers pas avec les agents RAG IA

Déployer des agents IA RAG est une décision aussi stratégique que technique. Et comme tout déploiement réussi, cela commence par une compréhension claire des endroits où ces agents peuvent apporter le plus de valeur.

1. Commencez par un cas d'usage précis

Recherchez les workflows à fortes frictions où les employés passent leur temps à chercher des réponses, à jongler entre les outils ou à traiter des demandes répétitives. Les bons candidats incluent :

• L'intégration des nouveaux employés
• La résolution de tickets d'assistance
• L'aide à la vente
• L'analyse de contrats

L'objectif n'est pas de tout faire en même temps. Commencez par un cas d'usage clair où une meilleure récupération et un meilleur raisonnement feront gagner du temps ou amélioreront la précision.

2. Connectez les bonnes sources de données

Les agents RAG ne sont efficaces que dans la mesure des données auxquelles ils peuvent accéder. Identifiez les systèmes internes, les wikis, les référentiels de fichiers et les sources externes sur lesquels s'appuient vos équipes. Ensuite, assurez-vous que votre plateforme d'IA peut s'y connecter de manière sécurisée et en temps réel.

Avec Glean, cette étape est rapide : nous proposons plus de 250 connecteurs prêts à l'emploi, avec une gestion granulaire des autorisations intégrée.

3. Choisissez une plateforme conçue pour la flexibilité

Pour tirer le meilleur parti des agents RAG, vous aurez besoin d'une plateforme capable de prendre en charge aussi bien des cas d'usage simples que complexes — qu'il s'agisse d'un assistant unique répondant aux questions RH ou d'un système multi-agents générant des insights à partir de données financières à plusieurs niveaux.

Recherchez :

• Une orchestration intégrée
• Une personnalisation sans code
• Une sécurité de niveau entreprise et des contrôles d'accès

La plateforme de Glean vous offre cette base, sans implémentation lourde ni développement sur mesure.

4. Adoptez une approche itérative

Même les agents IA les plus intelligents s'améliorent avec le temps. Lancez-vous avec un groupe pilote, recueillez les retours et apportez des ajustements fondés sur une utilisation réelle. Cela permet d'instaurer la confiance et garantit que l'expérience s'améliore à chaque interaction.

Pendant le pilote, suivez la précision des réponses, l'utilisation des citations et le temps gagné afin de pouvoir mesurer chaque amélioration.

Les agents RAG rendent l'IA utile pour le travail réel

La vraie promesse des agents IA RAG, c'est qu'ils peuvent agir : récupérer le contexte, comprendre l'intention et passer à l'action dans les systèmes les plus complexes de votre organisation.

Et même si de nombreuses plateformes se précipitent pour proposer une version de cette promesse, les agents Glean sont conçus pour la réalité de l'entreprise. Ils comprennent le langage de votre entreprise, respectent vos autorisations et s'intègrent aux outils que vos équipes utilisent déjà.

Envie de découvrir comment tout cela fonctionne ? Demandez une démo et découvrez comment les agents Glean peuvent aider vos équipes à travailler plus intelligemment.

Foire aux questions

Quelle est la différence entre le RAG et un LLM ?

Un LLM génère des réponses à partir des données sur lesquelles il a été entraîné. Le RAG récupère des données actuelles de l'entreprise ou externes au moment de la requête et les transmet au LLM, de sorte que les réponses reflètent des informations que le modèle n'a jamais vues lors de son entraînement.

En quoi un agent IA RAG diffère-t-il du RAG agentique ?

Les deux termes sont largement interchangeables. Tous deux décrivent un agent IA qui contrôle quand, où et à quelle fréquence la récupération a lieu au fil de l'exécution d'une tâche.

Le RAG met-il fin aux hallucinations de l'IA ?

Le RAG réduit les hallucinations en ancrant les réponses dans des sources récupérées, accompagnées de citations vérifiables, mais il ne les élimine pas. La qualité de la récupération détermine dans quelle mesure cet ancrage est utile.

Le RAG est-il préférable au fine-tuning ?

Le RAG et le fine-tuning résolvent des problèmes différents : le RAG ajoute des connaissances récentes et autorisées au moment de la requête, tandis que le fine-tuning modifie le comportement du modèle. De nombreuses entreprises commencent par le RAG car il permet de garder les réponses à jour sans réentraîner le modèle.

Les agents IA RAG respectent-ils les autorisations sur les données ?

Les agents IA RAG ne respectent les autorisations que si la couche de récupération les applique. Glean applique les autorisations existantes de chaque source de données, de sorte que les agents n'utilisent que les informations que l'utilisateur est autorisé à consulter.

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