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. Ce débat découle des limitations inhérentes à l'architecture originale du pipeline RAG, qui ressemble à une fonction de recherche basique, selon les analystes du secteur.
Le problème central est que la RAG, telle qu'elle a été initialement conçue, récupère des résultats liés à des requêtes spécifiques à des moments précis. De plus, les premiers pipelines RAG, répandus avant juin 2025, fonctionnaient souvent avec une seule source de données. Cela a conduit de nombreux fournisseurs à suggérer que la RAG 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.
Un enseignement clé de 2025 est l'importance croissante des données à l'ère de l'IA. Les limitations des premières implémentations de la RAG soulignent la nécessité d'approches plus sophistiquées de la récupération et de l'intégration des données. L'avenir des bases de données vectorielles et des autres méthodes de stockage et de récupération des données sera probablement façonné par la nécessité de surmonter ces limitations et de prendre en charge des applications d'IA plus complexes.
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