Le rôle de la génération augmentée par la récupération (RAG) dans l'IA est confronté à un examen minutieux à l'approche de 2026, de nombreux fournisseurs suggérant que son architecture d'origine devient obsolète. Ce changement marque un moment important dans l'évolution de l'infrastructure de données, qui connaît une transformation sans précédent sous l'impulsion de l'IA agentique.

Pendant des décennies, les bases de données relationnelles comme Oracle ont dominé le paysage des données, organisant l'information de manière structurée. Cependant, l'essor des magasins de documents NoSQL, des bases de données graphiques et, plus récemment, des systèmes vectoriels a perturbé cette stabilité. Selon de nombreux acteurs du secteur, les limites du pipeline RAG d'origine, qui fonctionne un peu comme une recherche de base récupérant des résultats pour des requêtes spécifiques à des moments précis, sont à l'origine de ce changement. Ces pipelines étaient souvent limités à des sources de données uniques, une contrainte qui est devenue de plus en plus évidente avant juin 2025.

Le problème fondamental des premières implémentations de RAG réside dans leur portée limitée et leurs contraintes en temps réel. L'incapacité de l'architecture RAG d'origine à s'adapter à de multiples sources de données et à l'évolution des besoins en information a alimenté la perception qu'elle touche à sa fin.

Alors que les données deviennent de plus en plus vitales à l'ère de l'IA, la nécessité d'une infrastructure de données plus sophistiquée et adaptable est primordiale. Le débat sur l'avenir de RAG reflète une tendance plus large vers des solutions de données plus dynamiques et intégrées. L'évolution de l'infrastructure de données se produit plus rapidement que jamais, sous l'impulsion des exigences de l'IA agentique. Ce développement rapide souligne l'importance cruciale des données dans la formation de l'avenir de l'IA et de ses applications.