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 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 a entraîné une période d'évolution rapide de l'infrastructure de données, plus rapide qu'à aucun autre moment de mémoire récente.
Le problème fondamental des premiers RAG réside dans leur nature statique. Ils récupèrent des informations en fonction d'une requête spécifique à un moment précis, sans l'adaptabilité dynamique nécessaire aux applications d'IA plus complexes. Cela a stimulé le développement d'approches plus sophistiquées de récupération et d'intégration des données.
Les limites de 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 sophistiqués, leur dépendance à l'égard de données de haute qualité et facilement accessibles croît de façon exponentielle. Cela a conduit à un regain d'intérêt pour l'infrastructure de données et au développement de nouveaux outils et techniques pour gérer et utiliser efficacement les données. Le débat sur l'avenir de RAG souligne la nature dynamique du paysage de l'IA et la quête permanente de moyens plus efficaces de tirer parti des données.
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