L'essentiel à retenir :
La RAG (génération augmentée de récupération) fait référence à une version avancée des IA génératives, capable de récupérer des données externes en temps réel pour fournir des réponses plus fiables, précises et à jour. Les IA génératives ChatGPT et Gemini, par exemple, intègrent la RAG et citent leurs sources. En entreprise, il est primordial d'intégrer la RAG aux assistants IA des équipes métier, pour les connecter aux bases de données internes telles que le CRM de l'entreprise.
RAG est l'acronyme pour Retrieval-Augmented Generation, traduit par génération augmentée de récupération ou génération à enrichissement contextuel. La RAG permet aux intelligences artificielles génératives de proposer des réponses de meilleure qualité : au lieu de se fonder uniquement sur leurs données d'entraînement, elles récupèrent des données externes, en temps réel.
Sections
1. Qu'est-ce que la RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?
2. Comment fonctionne la RAG et quels sont ses avantages ?
3. Comment la RAG peut-elle être implémentée dans sa stratégie marketing ?
4. 5 exemples d'application de la RAG
5. FAQ
Qu'est-ce que la RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?
La RAG, ou génération augmentée par récupération, est une technique de recherche d'informations destinées à enrichir les réponses fournies par les IA génératives. Au lieu de se contenter de ses données d'apprentissage, l'IA va chercher des informations pertinentes et fiables, en temps réel, pour améliorer ses réponses aux requêtes utilisateurs.
Pour bien comprendre, il faut revenir au fonctionnement des IA génératives.
- Les IA génératives, grâce aux capacités des grands modèles de langage (LLM), comprennent des requêtes et génèrent des réponses originales en langage naturel. Elles ont été entraînées pour cela sur de très grands volumes de données. Cet entraînement leur permet d'ingérer des connaissances, et d'apprendre à les reformuler.
- La RAG, grâce à ses capacités de récupération, trouve des informations pertinentes et à jour, en temps réel, pour contextualiser les réponses fournies par les IA et en améliorer la qualité.
Les LLM génèrent du contenu original, mais basé uniquement sur leurs données d'apprentissage. La RAG récupère des informations en temps réel, mais n'est pas capable de générer du contenu original en langage naturel. Combinée à un LLM, la RAG augmente les capacités des IA génératives et en pallie certaines limites.
Comment fonctionne la RAG et quels sont ses avantages ?
La RAG récupère des informations pertinentes depuis diverses sources, telles que le web et des fichiers de l'utilisateur, pour améliorer la fiabilité et la précision des réponses fournies par les IA génératives.
Exemple :
- Une équipe marketing utilise un assistant IA pour accélérer la recherche de données clients.
- Quand un collaborateur demande une donnée, l'assistant IA récupère l'information dans le fichier client de l'entreprise (= apport de la RAG).
- L'assistant IA fournit la donnée en formulant une réponse en langage naturel (= apport du LLM), et cite éventuellement les sources utilisées.
La RAG apporte deux améliorations notables aux IA génératives :
- Citer les sources dans la réponse augmente la confiance de l'utilisateur.
- Récupérer des informations en temps réel permet de fournir des réponses à jour.
LLM classique vs. LLM + RAG
| LLM | LLM + RAG | |
| Sources des connaissances | Apprentissage initial | Apprentissage initial + Bases documentaires externes |
| Mise à jour des connaissances | Nécessite un nouvel apprentissage | En temps réel |
| Possibilité de vérifier ses réponses | Non – Risques d'hallucinations | Oui : sources citées, avec éventuels liens de redirection |
Les LLM ChatGPT et Gemini, par exemple, intègrent une RAG native avec plusieurs sources de récupération des informations.
- ChatGPT est capable de récupérer des données sur le web, auquel cas il cite ses sources, ainsi que dans les documents fournis par l'utilisateur. Pour un usage professionnel, ChatGPT récupère des données de CRM, d'intranet et de toutes bases de données internes à l'entreprise.
- Gemini prend ses sources en temps réel dans l'écosystème Google de l'utilisateur : en plus de faire ses recherches sur Google et sur YouTube, Gemini accède aux données de Gmail et de Google Drive.
Le conseil de HubSpot
L'importance de vérifier ses sources se manifeste notamment dans le cadre de votre stratégie de création de contenus. Si vous prenez appui sur une IA générative telle que ChatGPT, vérifiez systématiquement les contenus (notamment les chiffres, l'orthographe des noms propres et les informations très « techniques »). Publier des contenus avec des erreurs et des hallucinations met en effet en jeu votre crédibilité, à deux égards : vous semblez manquer de professionnalisme, vous utilisez visiblement une IA générative pour créer vos contenus, ce qui peut poser problème à certains d'un point de vue éthique.
Comment la RAG peut-elle être implémentée dans sa stratégie marketing ?
La RAG peut être implémentée dans une stratégie marketing pour produire des contenus plus personnalisés, et fournir des réponses toujours à jour.
Un autre usage de la RAG doit être envisagé en marketing : dans la mesure où les IA génératives utilisées par les consommateurs citent leurs sources, les entreprises ont intérêt à ce que leurs contenus digitaux soient cités, pour gagner en visibilité. On parle d'AEO (Answer Engine Optimization).
Voici 3 pistes à explorer pour tirer parti des avantages de la RAG dans sa stratégie marketing.
Chatbot client
Un chatbot, sur le site web d'une entreprise, est une IA conversationnelle qui répond aux requêtes des visiteurs. Grâce à la RAG, le chatbot fournit des réponses précises et à jour.
- Un visiteur pose une question au chatbot.
- Le chatbot, connecté aux bases de données pertinentes, récupère les informations nécessaires.
- Le chatbot répond en langage naturel.
Le conseil de HubSpot
La qualité du chatbot est déterminante de l'expérience client, un atout marketing important. Pour proposer un chatbot de qualité, donnez-lui accès à une base de données exhaustive, régulièrement actualisée. Les données des FAQ, des centres d'aide, des CGV et des articles de blog, notamment, doivent éclairer les réponses de votre chatbot.
Assistant IA pour l'équipe marketing
La plupart des plateformes CRM populaires en 2025 intègrent des assistants IA, Breeze Copilot dans HubSpot par exemple, pour soutenir le travail des équipes marketing. Ces assistants conversationnels doivent pouvoir se fonder sur des données à jour en temps réel. C'est en effet la combinaison de l'IA générative et des données de CRM qui donne son utilité à l'assistant.
Voici 2 exemples de cas d'usage marketing d'un assistant IA avec RAG :
- Grâce à la RAG, l'assistant IA récupère sur le web des données d'actualité pour générer des brouillons d'articles de blog avec des informations à jour. C'est un support notable de la stratégie éditoriale.
- Dans le cadre d'une stratégie de cross selling, l'équipe marketing peut obtenir une liste de tous les clients qui ont acheté un produit A, pour leur proposer un produit complémentaire B. Cette action entre dans le champ de la personnalisation marketing, une démarche jugée bénéfique sur les ventes par 96 % des marketeurs.
AEO
Traditionnellement, les entreprises optimisent leurs contenus digitaux pour être visibles dans les résultats de recherche Google. On parle de SEO, pour optimisation pour les moteurs de recherche. Comme les consommateurs utilisent de nouveaux outils de recherche, les entreprises s'adaptent : récemment, les entreprises réfléchissent à optimiser leurs contenus digitaux pour les moteurs de réponse intelligents qui intègrent la RAG (IA génératives, Aperçus IA de Google et recherche vocale). On parle d'AEO, pour optimisation pour les moteurs de réponse.
Avec une bonne stratégie AEO, les contenus digitaux d'une entreprise peuvent servir de sources aux moteurs de réponse. Ces moteurs de réponse citant leurs sources, l'AEO améliore la visibilité de l'entreprise, qui constitue un enjeu marketing central.
5 exemples d'application de la RAG
- Un assistant éditorial produit des articles de blog à jour des dernières actualités, et cite ses sources pour vérification.
- Un chatbot renseigne un client sur la disponibilité d'un produit dans une boutique, et propose des solutions d'achat alternative.
- Un assistant IA fournit une fiche d'informations complète sur un client, intégrant la liste de ses derniers achats, avant un rendez-vous téléphonique.
- Une équipe marketing obtient les dernières tendances du marché, via un rapport actualisé, ainsi que des propositions pour améliorer sa stratégie.
- Un assistant IA génère un e-mail personnalisé qui contient une offre promotionnelle à destination d'un segment de clients précis.
FAQ sur la RAG
Comment une entreprise B2B, qui souhaite améliorer la qualité de ses réponses clients, peut-elle tirer avantage de la RAG ?
Quelles sources d'informations une équipe marketing, qui utilise un CRM centralisé, doit-elle connecter à son assistant IA ?
Comment une PME, qui cherche à automatiser son support client, peut-elle implémenter un chatbot avec RAG ?
Pour aller plus loin, adaptez votre stratégie SEO aux moteurs de recherche IA grâce au guide du référencement IA, ou découvrez les solutions IA de HubSpot pour le marketing.
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