Le rôle de la génération augmentée par la récupération (RAG) dans l'IA fait l'objet de vifs débats à l'approche de 2026, certains 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, plus récemment, des systèmes vectoriels, a perturbé cette stabilité. Selon Sean Michael Kerner, écrivant dans VentureBeat à la fin de 2025, l'ère de l'IA agentique entraîne une évolution de l'infrastructure de données plus rapide que jamais.

Le problème fondamental des premiers pipelines RAG, comme le soulignent de nombreux experts en IA, est leur incapacité à s'adapter aux paysages d'information dynamiques. Ces systèmes ont été principalement conçus pour récupérer et présenter des informations basées sur un index fixe, sans la capacité de raisonner ou de déduire au-delà de la requête initiale. Cette limitation a conduit à la recherche de méthodes plus sophistiquées de récupération et d'intégration des connaissances dans les systèmes d'IA.

Les implications de ce changement dépassent le domaine technique. À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus dans divers aspects de la société, le besoin de systèmes capables d'accéder, de traiter et de raisonner sur l'information d'une manière plus nuancée et complète devient essentiel. Les limites des premiers systèmes RAG soulignent l'importance de la recherche et du développement continus dans l'infrastructure de données de l'IA.

Bien que certains proclament la "mort du RAG", le concept sous-jacent d'augmentation des modèles d'IA avec des connaissances externes reste vital. L'accent est désormais mis sur le développement d'architectures plus avancées qui surmontent les limites du pipeline RAG original. Ces avancées comprennent l'intégration de sources de données multiples, la possibilité de mises à jour en temps réel et l'intégration de capacités de raisonnement. L'évolution du RAG reflète une tendance plus large de l'IA vers des systèmes plus dynamiques, adaptatifs et intelligents.