Donner des sources à son assistant IA : ce que montre la recherche
Un assistant IA répond-il mieux quand on lui fournit les documents de l'entreprise ? La recherche sur la génération augmentée par récupération apporte une réponse argumentée.
Le principe
Patrick Lewis et ses co-auteurs (2020, Advances in Neural Information Processing Systems) combinent un modèle de langage et une recherche documentaire : sur des tâches de questions factuelles, les réponses sont plus exactes et plus précises.
La décomposition du raisonnement
Jason Wei et ses co-auteurs (2022, Advances in Neural Information Processing Systems) montrent que demander au modèle d'expliciter ses étapes améliore la performance sur certaines tâches de raisonnement, surtout pour les grands modèles.
La nuance
Ces résultats proviennent de bancs d'essai académiques ; la qualité dépend fortement des documents fournis. Un document obsolète produit une réponse obsolète. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
La limite de la pratique courante
Charger tous les fichiers d'un service dans l'assistant, sans tri ni date de validité.
Une implication pratique, vérifiable à Berne
Limiter l'assistant à dix documents validés et datés, puis tester vingt questions réelles dont la réponse est connue. Le taux de réponses exactes sert de référence avant tout élargissement. Pour aller plus loin : découvrez la formation Créer ses assistants et agents IA sans coder à Berne, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
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