Le rôle de la génération augmentée par récupération (RAG) dans l'IA fait l'objet de vifs débats à l'approche de 2026, de nombreux fournisseurs affirmant que l'architecture de pipeline RAG originale est en train de devenir obsolète. Ce changement est motivé par les limitations du RAG traditionnel, qui fonctionne un peu comme une recherche de base, récupérant des résultats pour des requêtes spécifiques à des moments précis et souvent limité 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 du pipeline RAG initial, tel qu'il a été construit avant juin 2025, est sa nature restrictive. Il a du mal à s'adapter aux besoins dynamiques des applications d'IA modernes qui nécessitent une intégration et une analyse des données en temps réel à partir de sources multiples. Cela a conduit à la recherche de méthodes plus sophistiquées de récupération et d'augmentation des données.

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 les modèles d'IA deviennent plus complexes et gourmands en données, la capacité d'accéder, de traiter et d'intégrer efficacement diverses sources de données devient essentielle. Cela a stimulé l'innovation dans l'infrastructure de données, en mettant l'accent sur les systèmes capables de gérer l'échelle et la complexité des charges de travail d'IA modernes.

Le débat autour de l'avenir du RAG reflète une évolution plus large du paysage des données. Ce qui était autrefois considéré comme à la pointe de la technologie est maintenant réévalué à la lumière des nouvelles avancées technologiques et des exigences toujours croissantes de l'IA. L'accent se déplace vers des solutions de données plus adaptables et complètes, capables d'alimenter la prochaine génération d'applications d'IA.