IA + RAG, ou comment mieux maîtriser les données utilisées par l’IA
IA et RAG, ou comment mieux maîtriser les données utilisées par l’IA Votre IA génère du contenu trop générique ? Le problème n’est pas l’outil, mais ce que vous ne lui donnez pas. Découvrons le RAG. Si vous avez testé les IA pour créer du contenu, vous l’avez sans doute remarqué : les réponses se ressemblent. Elles sont un peu standardisées et « hallucinent » parfois. Même si les différents outils progressent sur ce plan. Il y a une solution pour davantage de personnalisation : le RAG. C’est un problème alors que votre marketing et votre communication doivent bâtir la confiance. La solution ? Ne pas compter sur une IA « publique » et générique, mais la connecter à votre expertise, à vos données internes. C’est ce qu’on appelle le RAG (Retrieval-Augmented Generation). On peut commencer avec un outil comme Notebook LLM. Et cette approche transforme l’IA en un assistant beaucoup plus fiable : Une étude (Mordor Intelligence) montre que cette approche réduit les « hallucinations » de 70% à 90%. L’IA cesse de deviner, elle puise dans vos données réelles (études de cas, retours clients…). Le retour sur investissement est concret. Microsoft estime qu’une IA connectée à des données d’entreprise génère 3,70€ pour chaque euro investi. Comment ? avec le gain de temps : moins de corrections, moins de réécriture. Concrètement, qu’est-ce que le RAG change pour votre marketing et votre communication ? Alimenter l’IA avec vos données va contribuer à la cohérence des contenus de votre marque : Vous demandez un post à l’IA « générique », elle va utiliser un ton neutre et des termes banals. Votre IA « customisée » par le RAG va elle rédiger le post en respectant votre ton de voix, en utilisant vos termes clés et en évitant les mots que vous interdisez. Elle parle comme vous. Mais, avis personnel, ce ne sera jamais comme avec un humain. Vous allez pouvoir mieux personnaliser votre prospection et l’adapter avec vos données clients. L’IA générique va vous générer un email standard et impersonnel, là où avec le RAG, elle va préparer un brouillon en s’inspirant des arguments qui ont fonctionné pour un client du même secteur. Mais vous n’avez pas besoin de devenir ingénieur, mais d’organiser sa base de connaissances. Un petit nettoyage de « printemps » peut s’avérer nécessaire pour mettre ce type d’outil en place. Vous gagnerez du temps par la suite avec des dossiers bien rangés. Les étapes à suivre pour commencer En pratique, commencez par identifiez votre « or noir » : là où se cachent vos meilleurs contenus ? études de cas détaillées, propositions commerciales gagnantes, retours clients (témoignages, objections fréquentes) guides de marque, charte éditoriale. Puis, structurez vos données : pas besoin d’un système complexe : un dossier partagé bien organisé (Google Drive, Notion,…) suffit. Définissez un objectif précis : quelle tâche répétitive voulez-vous améliorer en priorité ? adapter vos études de cas en posts LinkedIn, générer des emails de relance personnalisés, créer des fiches produits alignées sur votre branding. L’IA n’est qu’un moteur. Votre expertise utilisée comme carburant, c’est ce qui fera la différence. Liens sur le sujet : Fiche sur le RAG d’Amazon AWS Fiche de France Numérique Fiche de Google Cloud Facebook Twitter LinkedIn