Face aux exigences des entreprises en matière de sécurité, le modèle RAG émerge comme une solution innovante et prometteuse. En combinant les avantages des modèles de langage pré-entraînés et des graphes de connaissance, il offre une approche novatrice pour répondre à des besoins complexes liés à une Intelligence Artificielle en constante évolution.

Pourquoi choisir le RAG pour son Chatbot ?

Le RAG est un modèle d’IA qui intègre deux composantes essentielles : la capacité à extraire d’une base de connaissances des informations pertinentes pour les restituer, et générer de réponses précises et contextualisées. 

Il comprend des avantages non négligeables notamment en terme de : 

  • Fiabilité : En exploitant des bases de connaissances structurées, le RAG peut vérifier et valider les informations avant de les intégrer dans ses réponses. Cela permet aux entreprises optant pour cette solution de limiter les nombreux risques liés aux hallucinations de modèles LLM tels que ChatGPT.
  • Sécurité : Le RAG permet un grand contrôle sur le processus de génération de textes. Il garantit l’unique utilisation d’informations provenant de sources fiables et sécurisées. En intégrant la supervision humaine au cœur du processus, il offre une sécurité supplémentaire qui permet de détecter les erreurs ou biais alors rapidement corrigés.
  • Adaptabilité : L’intégration d’une solution RAG se distingue par une grande flexibilité. Elle permet d’intégrer des connaissances personnalisées, de sélectionner les critères de recherche et d’œuvrer avec une marge d’ajustement et de paramétrage importante permettant de répondre aux besoins spécifiques des entreprises. 

Les risques d’hallucinations des LLM

Ces dernières années, un nombre croissant d’entreprises optent pour l’intégration de l’IA au sein de leur projet à travers des Chatbots. Cependant, elles sous-estiment souvent la complexité d’une telle manœuvre en cherchant à obtenir un bénéfice rapide ou “Quick Win” négligeant ainsi les risques juridiques ou financiers liés à son utilisation. Il est évidemment crucial  de favoriser un environnement de confiance pour le déploiement de l’IA en entreprise

Il faut comprendre que les modèles de langage tels que ChatGPT peuvent dérailler ou halluciner notamment à cause d’un manque de contexte, d’incompréhension des subtilités, de répercussions de l’entraînement du modèle ou simplement d’erreurs algorithmiques. On a vu apparaître des cas non isolés de réponses erronées ayant mené à des conséquences plus ou moins impactantes pour les entreprises comme c’est le cas avec la compagnie Air Canada sanctionnée financièrement suite à une erreur de son Chatbot destiné à la relation client.

Un tribunal civil canadien a condamné Air Canada à payer pour une erreur commise par un chatbot de service à la clientèle

Cela souligne l’importance pour les entreprises de contrôler et d’assurer une stabilité lors de la mise en place d’un bot.

Dearbot, une solution fiable face aux hallucinations de ChatGPT ?

Dearbot est la solution de Chatbot de chez Synapse : fruit de 24 années de développement. L’intégration de ce Chatbot assure une adaptabilité aux besoins des entreprises. Il exploite un modèle de langage puissant et peut être basé sur le RAG afin d’apporter une grande fiabilité. 

L’architecture RAG permet un processus contrôlé et stable : 

Retriever : Le premier élément récupère les documents pertinents à partir d’une base de connaissances ou d’un corpus de textes pour fournir un contexte précis pour la génération de la réponse.

Reader : Le récupérateur transmet ensuite les documents sélectionnés à un lecteur qui identifie les passages les plus pertinents et les plus informatifs pour filtrer les informations et éviter les erreurs.

Generator : Enfin, le générateur utilise les informations extraites par les précédents composants pour générer une réponse précise et cohérente, offrant à l’utilisateur une expérience optimale et à l’entreprise une grande sécurité.

En combinant ces trois composants, le modèle RAG offre une approche plus robuste pour la génération de réponses, en minimisant les risques d’hallucination ou de réponses incorrectes.

Qu’en disent nos experts ?

Entretien avec Sophie Muller, Cheffe de produit chez Synapse Développement.

Le RAG est crucial dans l’intégration des IA génératives, notamment pour Dearbot, car il associe la puissance de la génération de texte à la fiabilité de l’information récupérée en temps réel.
Cette approche permet de limiter les risques d’« hallucinations », où l’IA produit des informations fausses ou non vérifiées. Dans un contexte où la responsabilité légale des entreprises quant à la fiabilité de l’information fournie par les IA devient une préoccupation majeure,
le RAG offre une méthode robuste pour garantir l’exactitude et la pertinence des données générées, assurant ainsi une expérience utilisateur fiable.


L’utilisation du RAG dans les solutions d’IA générative comme Dearbot est également essentielle pour préserver la crédibilité de l’entreprise. En effet, la diffusion de réponses erronées ou non fondées par un chatbot peut rapidement éroder la confiance des utilisateurs et nuire à la réputation de l’entreprise. Cela peut entraîner non seulement une perte de clientèle mais aussi potentiellement des conséquences légales si les informations fournies s’avèrent trompeuses ou nuisibles.

En intégrant le RAG pour assurer l’exactitude et la véracité des données partagées, une entreprise peut ainsi maintenir sa réputation d’intégrité et de fiabilité, deux piliers fondamentaux dans le paysage concurrentiel des technologies basées sur l’intelligence artificielle.