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 de « ajouter une barre de recherche à un LLM » à un système d'agent complet.
De la récupération à l'inférence
Sur X, quelqu'un a souligné un changement crucial :
« Construire un agent IA capable de raisonner sur les recherches - et pas seulement de récupérer. »
C'est la différence fondamentale 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 de bourrer 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 a besoin de plus de récupération. C'est une mise à niveau de « utilisateur d'outil » à « chercheur ».
Vector Search 2.0
Sur X, quelqu'un 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 (ajuster les 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
Sur X, quelqu'un a compilé une liste :
« Collection de toutes les applications LLM prêtes pour la production en 2026. awesome-llm-apps contient du code directement copiable et 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 et 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
Sur X, quelqu'un 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 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
Sur X, il existe des projets spécifiquement axés 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 : les connaissances changent fréquemment, nécessitent des références de sources, sont sensibles 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 la vitesse de mise à jour des connaissances métier est beaucoup plus rapide 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 et collable est disponible, la différenciation réside dans les données et le métier
- Du choix à la décision : trop d'outils, la vraie capacité est de choisir la bonne combinaison
RAG n'est plus « ajouter un plug-in à un LLM », mais construire un système intelligent avec des frontières de connaissances. Les frontières de connaissances déterminent quels problèmes 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 ?
