L'évolution de RAG : de la récupération augmentée à l'inférence d'agent
En 2026, RAG (Retrieval-Augmented Generation - Génération Augmentée par Récupération) a évolué, passant d'un simple « ajout d'une barre de recherche à un LLM » à un système d'agent complet.
De la récupération à l'inférence
Quelqu'un sur X a souligné un changement crucial :
« Construire un agent d'IA capable de raisonner sur la recherche - et pas seulement de récupérer - . »
C'est la principale différence de RAG 2.0. Le RAG traditionnel est un processus en deux étapes : « récupération → génération ». Le nouveau paradigme est une boucle d'agent « récupération → inférence → action ».
L'agent ne se contente pas d'insérer les résultats de recherche dans le prompt, mais comprend l'intention de la recherche, juge de la qualité de l'information et décide s'il faut effectuer d'autres recherches. C'est une mise à niveau de « l'utilisateur d'outils » au « chercheur ».
Vector Search 2.0
Quelqu'un sur X a partagé les dernières avancées :
« Montrer comment construire un système Agentic RAG de base en environ 10 minutes avec le nouveau Vector Search 2.0 et ADK. »
La recherche vectorielle n'est plus une simple correspondance de similarité. La nouvelle version prend en charge :
- Recherche hybride (vecteur + mots-clés)
- Inférence multi-sauts (une recherche en déclenche une autre)
- Reclassement dynamique (ajustement des résultats en fonction du contexte)
Cela fait évoluer RAG de « trouver des documents pertinents » à « construire des chemins de connaissance ».
Applications LLM prêtes pour la production
Quelqu'un sur X a compilé une liste :
« Collection de toutes les applications LLM prêtes pour la production en 2026. awesome-llm-apps contient du code directement copiable-collable pour les applications RAG, Agent, multimodales et les produits AI SaaS. »
Cela reflète la maturité de l'industrie : de « l'expérimentation » à la « standardisation ». Lorsque les applications RAG peuvent être copiées-collées, la différenciation n'est plus la technologie elle-même, mais la qualité des données et la compréhension du métier.
100+ bibliothèques d'outils LLM
Quelqu'un sur X a compilé :
« Boîte à outils d'ingénierie LLM : une liste organisée de plus de 100 bibliothèques et frameworks LLM pour l'entraînement, le fine-tuning, la construction, l'évaluation, le déploiement, RAG et les agents d'IA. »
La fragmentation de la chaîne d'outils est à la fois une opportunité et un fardeau. Chaque étape a plusieurs options :
- Bases de données vectorielles : Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
- Frameworks : LangChain, LlamaIndex, Haystack...
- Évaluation : RAGAS, TruLens, Arize...
Plus il y a de choix, plus le coût de la décision est élevé.
Le choix entre RAG et fine-tuning
Il existe un projet sur X spécifiquement axé sur :
« Projets RAG et fine-tuning pour LLM. »
C'est la confusion la plus courante pour les entreprises : quand utiliser RAG ? Quand faire du fine-tuning ?
Règle simple :
- RAG : connaissances qui changent fréquemment, besoin de citer des sources, sensible aux coûts
- Fine-tuning : style/format fixe, modèle d'inférence spécifique, sensible à la latence
La plupart des applications d'entreprise sont plus adaptées à RAG, car les connaissances métier sont mises à jour beaucoup plus rapidement que le cycle d'entraînement du modèle.
Conclusion
Trois changements clés pour RAG en 2026 :
- De la récupération à l'inférence : l'agent ne se contente pas de récupérer, mais raisonne sur le processus de recherche
- Du modèle à la production : le code copiable-collable est disponible, la différenciation réside dans les données et le métier
- Du choix à la décision : il y a trop d'outils, la vraie capacité est de choisir la bonne combinaison
RAG n'est plus « l'ajout d'un plugin à un LLM », mais la construction d'un système intelligent avec des frontières de connaissances. Les frontières de connaissances déterminent les problèmes que l'agent peut résoudre, et la qualité de la récupération détermine la précision de la réponse.
Un LLM sans RAG est « intelligent mais sans connaissances ». Un LLM avec RAG est « intelligent et avec des connaissances ». Un LLM avec Agentic RAG est « intelligent, avec des connaissances et capable d'apprendre de manière autonome ».
La question est : où sont vos frontières de connaissances ?
