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 est en train de devenir obsolète. Ce changement est motivé par les limites des premiers systèmes RAG, qui fonctionnaient un peu comme des moteurs de recherche de base, récupérant des résultats pour des requêtes spécifiques à des moments précis, souvent limités à une seule source de données.
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 à un rythme sans précédent.
Le problème fondamental des premiers pipelines RAG, comme l'a souligné Kerner, est leur similitude avec les fonctions de recherche simples. Ils récupèrent des informations en fonction d'une requête spécifique à un moment particulier. Cela contraste avec les exigences des applications d'IA modernes qui nécessitent une intégration des données plus dynamique et plus complète.
Les limites de RAG ont stimulé l'innovation dans l'infrastructure de données. L'accent se déplace vers des systèmes capables de gérer plusieurs sources de données et de s'adapter à l'évolution des besoins en informations. Cette évolution reflète une reconnaissance plus large du fait que les données sont plus essentielles que jamais à l'ère de l'IA.
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