#361.src - RAG: Pourquoi le RAG n'est pas mort (et ne le sera pas de sitôt) avec Guillaume Laforge

IFTTD - If This Then DevWednesday, June 17, 2026

Show Notes

"D'avoir de meilleures données d'entraînement, plus pertinentes, ça reste le nerf de la guerre, même avec les plus gros modèles."

Le D.E.V. de la semaine est Guillaume Laforge, Developer Advocate AI chez Google. Dans cet épisode, Guillaume revient sur l'évolution du RAG, loin d'être enterré malgré l'agrandissement des fenêtres de contexte des LLM. Il partage pourquoi, même avec un million de tokens, les besoins des entreprises dépassent largement les capacités actuelles des modèles. On parle de découpage sémantique, de context engineering et des nouveaux défis liés à la hiérarchisation des données. Enfin, Guillaume détaille comment, face à la multiplication des données et la chasse à la pertinence, la qualité prime sur la quantité. Un tour d'horizon pragmatique et technique du futur des architectures RAG. Chapitrages00:00:53 : Introduction Inspirante 00:01:59 : Présentation de Guillaume 00:03:44 : Évolution du RAG 00:05:13 : Importance du Chunking 00:10:26 : Techniques de Tokenisation 00:13:09 : Avantages de Notion 00:16:18 : Modèles d'Embedding Multilingues 00:18:03 : Recommandations de Modèles 00:19:47 : Pertinence des Questions 00:23:42 : Approche des Questions Générées 00:30:18 : Hybridation des Contextes 00:32:17 : Émergence du Contexte Engineering 00:35:07 : Coûts de l'Inférence 00:38:51 : Qualité des Données 00:40:40 : Recommandations et Clôture

Liens évoqués pendant l'émission Glaforge.dev: Site de Guillaume avec tous ses articles autour du RAG

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