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Notitia

Ancrage aux sourcesGrounding

Réponse directe

Le fait de demander à une IA de fonder tout ou partie de sa réponse sur des informations récupérées auprès de sources déterminées.

Explication détaillée

L’ancrage fournit au modèle des documents, des résultats de recherche, des données métier ou des observations récentes au moment de répondre. Le RAG est une technique courante pour récupérer ces informations et les placer dans le contexte. Cette méthode peut améliorer la pertinence et permettre des citations, mais elle ne garantit pas la vérité si la source est mauvaise, mal comprise ou ignorée.

Exemple

Un assistant juridique recherche d’abord les articles d’un texte officiel, puis rédige sa réponse à partir des passages retrouvés en indiquant leurs références.

Analogie

C’est comme demander à quelqu’un de répondre avec un dossier ouvert devant lui plutôt qu’en se fiant uniquement à sa mémoire.

Erreurs fréquentes

« Une réponse ancrée est forcément vraie. » Elle dépend de la qualité des sources, de la recherche et de l’interprétation. « Grounding et entraînement sont identiques. » L’ancrage apporte du contexte au moment de la réponse sans modifier nécessairement le modèle. « Afficher une citation prouve que la phrase est soutenue. » Il faut vérifier que la source contient réellement l’information affirmée.

Termes liés

Sources

Dernière mise à jour : 24/07/2026 · Rédaction : Alban Speckaert