RAG (Retrieval Augmented Generation)

Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est la technologie cle qui rend l'IA exploitable dans le domaine juridique. Decrit pour la premiere fois par Facebook AI Research en 2020, le principe est elegant : au lieu de se fier uniquement a la memoire interne du LLM (souvent source d'hallucinations), on ajoute une etape de recherche documentaire en amont de la generation. Le modele consulte d'abord une base de donnees externe — codes, jurisprudence, contrats — puis genere sa reponse en s'appuyant sur ces documents. Concritement, un systeme RAG fonctionne en trois etapes : indexation des documents juridiques sous forme d'embeddings vectoriels, recherche des passages les plus pertinents par rapport a la question posee, et generation d'une reponse qui cite et synthetise ces sources. Cette architecture reduit considerablement les hallucinations car le modele est contraint de fonder ses reponses sur des donnees factuelles. Pour les professionnels du droit, le RAG est la difference entre un chatbot grand public et un outil juridique fiable. Les solutions legaltech les plus serieuses — Doctrine, Lexis+AI, GenIA-L — utilisent toutes des architectures RAG pour garantir que chaque reponse est tracable jusqu'a sa source. C'est cette approche qui permet de concilier la puissance generative des LLM avec l'exigence de precision et de verification propre au droit.