La revue IA de l’USF | RAG et SAP : quand l’IA générative s’ancre dans les données de l’entreprise

Comment permettre à une intelligence artificielle générative de répondre à partir des informations propres à l’entreprise ? C’est précisément la promesse du RAG, ou Retrieval-Augmented Generation : enrichir les réponses d’un LLM avec des connaissances issues de documents et de données d’entreprise.

Les grands modèles de langage ont profondément transformé notre manière d’accéder à l’information, mais ils n’ont pas spontanément accès aux connaissances internes d’une organisation et peuvent produire des réponses plausibles mais incorrectes.

Le RAG permet de rechercher les informations pertinentes avant de les transmettre au modèle pour contextualiser sa réponse. L’objectif : obtenir des réponses plus pertinentes, mieux ancrées dans les connaissances de l’entreprise et plus facilement rattachables à leurs sources.

Des perspectives concrètes dans SAP

Dans un environnement SAP, cette approche peut faciliter l’accès à l’information métier et rapprocher documents, connaissances internes et données structurées. Analyse d’un retard de livraison, recherche d’informations fournisseurs ou assistance à la maintenance : les usages potentiels sont nombreux.

Mais la technologie ne suffit pas. La qualité d’un RAG dépend directement de celle des informations auxquelles il accède. Documents obsolètes, doublons ou informations contradictoires peuvent rapidement dégrader les réponses.

La sécurité constitue également un enjeu majeur : donner accès à l’information ne signifie pas donner accès à tout. Habilitations, actualisation des contenus et gouvernance doivent donc être pensées dès la conception.

Vers des IA toujours plus intégrées

Le RAG constitue ainsi une première étape vers des architectures capables de combiner documents, données métier et agents intelligents.

Le livrable approfondira les cas d’usage, les architectures, les enjeux de sécurité et les conditions nécessaires pour intégrer le RAG dans l’écosystème SAP.

Car pour une IA d’entreprise, la qualité de la réponse dépend d’abord de la qualité des connaissances sur lesquelles elle peut s’appuyer.

Vous souhaitez aller plus loin sur le sujet ? Retrouvez prochainement ces réflexions et de nombreux éclairages dans le livre blanc USF « Approfondissons l’IA SAP : Nouvelles frontières… ».