Le rôle de la génération augmentée par récupération (RAG) dans l'IA fait l'objet de vifs débats à l'approche de 2026, beaucoup remettant en question sa viabilité à long terme dans sa forme actuelle. L'architecture originale du pipeline RAG, qui fonctionne de manière similaire à une recherche basique, est de plus en plus critiquée en raison de ses limitations en matière de récupération d'informations.

Selon les experts du secteur, le problème fondamental du RAG traditionnel réside dans sa récupération de requêtes à un moment précis. Cela signifie que le système trouve des résultats spécifiques à une requête au moment exact où elle est effectuée. De plus, les premières implémentations de RAG, en particulier celles antérieures à juin 2025, étaient souvent limitées à des sources de données uniques. Ces contraintes ont alimenté un sentiment croissant parmi les fournisseurs selon lequel le RAG, tel qu'il a été initialement conçu, est en train de devenir obsolète.

Pendant des décennies, les bases de données relationnelles comme Oracle ont dominé le paysage des données, organisant les informations en lignes et en colonnes. Cependant, cette stabilité a été perturbée par l'émergence des magasins de documents NoSQL, des bases de données graphiques et, plus récemment, des systèmes vectoriels. L'essor de l'IA agentique a accéléré l'évolution de l'infrastructure de données, la rendant plus dynamique que jamais.

Les limitations du RAG mettent en évidence une tendance plus large : l'importance croissante des données à l'ère de l'IA. À mesure que l'infrastructure de données évolue, le besoin de méthodes de récupération plus sophistiquées et polyvalentes devient primordial. Le débat autour du RAG reflète un changement plus important au sein de la communauté de l'IA vers l'exploration de nouvelles approches de gestion et d'utilisation des données. L'avenir de la récupération de données impliquera probablement des systèmes plus complexes et adaptables, capables de surmonter les limitations des pipelines RAG actuels.