Traduit avec DeepL
Ce sont justement les PME en Suisse qui profitent de cette technique. RAG améliore le service à la clientèle, renforce la gestion des connaissances, accélère les processus internes et aide à diagnostiquer les erreurs dans la production.
Dans ce nouvel article, la professeure Mascha Kurpicz-Briki de la Haute école spécialisée bernoise explique comment les entreprises peuvent associer de manière ciblée leurs propres données à l'IA - et pourquoi RAG est la clé d'une intelligence artificielle digne de confiance.
Cet article du KMU-Magazin fait partie d'une série qui a été créée dans le cadre d'une activité de suivi de la publication Orientation IA : défis et opportunités pour les PME suisses. Cette publication de la SATW aide les petites et moyennes entreprises à identifier les potentiels de l'intelligence artificielle et à planifier les prochaines étapes concrètes.
Le contenu a été élaboré en étroite collaboration avec les acteurs du réseau SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform). SAIROP encourage l'échange entre la science, l'économie et la société, rend les compétences suisses en matière d'IA visibles et crée une orientation dans l'écosystème dynamique de l'IA.
RAG est une technique qui combine l 'intelligence artificielle (IA) avec les connaissances propres à l'entreprise. Des modèles de langage comme ChatGPT sont ainsi associés à des documents internes, des bases de données ou des manuels afin de fournir des réponses plus précises et compréhensibles.
De nombreuses PME disposent de connaissances précieuses sous forme de PDF, d'instructions ou d'e-mails - mais qui sont difficilement accessibles. Avec RAG, ces connaissances peuvent être recherchées automatiquement et préparées en langage naturel. Il en résulte un assistant numérique qui soulage les collaborateurs et répond plus rapidement aux questions des clients.
Les modèles linguistiques classiques "inventent" parfois des réponses parce qu'ils se basent sur des modèles statistiques. RAG, en revanche , s'appuie sur de véritables sources de données - ce qui réduit les erreurs, augmente la transparence et renforce la confiance dans les résultats.
L'introduction de la RAG nécessite une base de données propre et une intégration responsable. La protection des données, la qualité des données et l'entretien permanent des sources de connaissances restent des facteurs de réussite essentiels.
