Le rôle de la génération augmentée par la récupération (RAG) dans l'IA fait l'objet de vifs débats à l'approche de 2026, de nombreux fournisseurs affirmant que l'architecture originale du pipeline RAG devient obsolète. Ce changement est motivé par les limites des premiers systèmes RAG, qui fonctionnaient un peu comme des moteurs de recherche basiques, récupérant des résultats pour des requêtes spécifiques à des moments précis, souvent limités à des sources de données uniques.

Pendant des décennies, le paysage des données est resté relativement stable, dominé par les bases de données relationnelles. Cependant, l'essor des magasins de documents NoSQL, des bases de données graphiques et des systèmes vectoriels a perturbé cette stabilité. Aujourd'hui, à l'ère de l'IA agentique, l'infrastructure de données évolue à un rythme sans précédent.

Selon les analystes du secteur, le problème fondamental des premières implémentations de RAG réside dans leur nature statique. Ces systèmes ont été conçus pour récupérer des informations sur la base d'une requête fixe, sans l'adaptabilité dynamique requise pour des applications d'IA plus complexes. Cela a conduit à la recherche de méthodes plus sophistiquées de récupération et d'intégration des données.

Les limites du RAG ont stimulé l'innovation dans les approches alternatives de gestion des données pour l'IA. Bien que les remplacements spécifiques du RAG soient encore en cours de développement, la tendance générale s'oriente vers des systèmes plus dynamiques et sensibles au contexte. Ces systèmes visent à surmonter les limitations des sources de données uniques et des requêtes statiques, en fournissant une approche plus complète et adaptable de la récupération des données.

L'évolution de l'infrastructure de données reflète une reconnaissance plus large du fait que les données sont plus essentielles que jamais à l'ère de l'IA. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus sophistiqués, leur capacité à accéder et à traiter les informations pertinentes devient primordiale. L'abandon des pipelines RAG traditionnels signale une évolution vers des stratégies de gestion des données plus avancées, capables de répondre aux exigences des applications d'IA modernes.