TL;DR
- LLM : écrit vite et bien… avec ce qu’il sait déjà.
- RAG : le même, mais il lit vos documents et cite ses sources.
- Agent IA : il réfléchit + agit (API, workflows, mémoire) pour automatiser des tâches réelles.
Choix rapide : rédaction = LLM, vérité sourcée = RAG, actions multi-systèmes = Agent (souvent RAG + Agent).
Besoin d’un pilote qui marche ? DeepDive / André Gentit cadre, déploie et mesure.
Explications sur ces 3 termes ia: LLM, RAG ET AGENT
Vous entendez tout et son contraire : LLM, RAG, Agents. On croirait un trio de super-héros… jusqu’au moment de choisir lequel déployer pour un vrai besoin métier. Respirez : on vous explique simplement les différences, les cas d’usage, les pièges, et comment déployer tout ça sans transformer votre SI en Jenga. Avec l’expertise DeepDive (coucou André Gentit) et une pointe d’humour, parce que oui, on peut faire sérieux sans s’endormir.
L’instant déclic : pourquoi ces trois concepts dominent tout en 2025
- LLM (Large Language Model) : un cerveau entraîné qui génère du texte. Rapide, polyvalent, mais limité à ce qu’il a “vu” à l’entraînement.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) : le LLM branché à vos documents/BD internes ou au web contrôlé. Il cite, il source, il rassure le juriste.
- Agent IA : le copilote autonome qui planifie, exécute des actions, appelle des API, mémorise, recommence. Le stagiaire hyper-efficace qui ne prend pas de café (mais consomme des tokens).
Moralité : ils ne s’opposent pas, ils s’assemblent. Le bon choix dépend du niveau de vérité attendu, du besoin d’action et du contexte métier.
LLM (Le Générateur Pur) : simple, efficace… tant qu’on ne lui demande pas la météo de demain
Un LLM répond à partir de ses connaissances internes (pré-entraînement).
Atouts :
- Idéal pour brainstorming, rédaction, structuration d’idées, reformulation, traductions.
- Latence faible, coût souvent maîtrisé, mise en place rapide.
Limites :
- Pas d’accès natif à des données fraîches ou privées (sauf si on lui “injecte” du contexte).
- Peut “halluciner” sans citer ses sources (et ça, votre DAF et votre juriste adorent… pas).
Quand l’utiliser seul ?
- Posts sociaux, mails, briefs, scripts vidéo, contenus evergreen.
- Analyses génériques, Q&R “culture générale”, POC express.
RAG (L’Assistant Documentaire) : la génération augmentée par la preuve
RAG = un moteur de recherche (vectoriel) + un LLM qui rédige avec ce qu’il a retrouvé.
Atouts :
- Réponses contextualisées avec citations vérifiables (wiki interne, PDF, Drive, Notion, Slack, etc.).
- Diminution des hallucinations ; mise à jour des connaissances = mise à jour des résultats.
- Conforme aux exigences conformité/qualité (santé, juridique, finance)… et à la paix sociale.
Limites :
- Qualité = garbage in, garbage out. Si vos docs sont datés, la réponse aussi.
- Besoin d’un pipeline : ingestion → nettoyage → indexation → contrôle d’accès → monitoring.
Quand l’utiliser ?
- FAQ métier, support interne/clients, recherche documentaire, lecture de contrats, procédures Qualiopi, notices techniques, rapports scientifiques/juridiques.
- Tout ce qui exige la bonne info, maintenant, avec la source.
Agent IA : le copilote qui réfléchit + agit (et ne s’arrête pas à une réponse)
Un Agent combine :
- Raisonnement itératif (planifier, décomposer, vérifier).
- Outils & API (CRM, ERP, calendrier, e-mail, web scraping contrôlé, exécution de code).
- Mémoire (préférences, contexte, état d’avancement).
- Parfois plusieurs agents qui coopèrent (bonjour les multi-agents).
Atouts :
- Orchestration de workflows complexes (multi-étapes, multi-systèmes).
- Proactivité, suivi d’objectifs, relances, mise à jour automatique.
- Gains de productivité énormes… si bien cadré.
Limites :
- Gouvernance, sécurité, traçabilité : on n’automatise pas une erreur.
- Coûts & latence à surveiller (chaînes longues, outils externes).
- Nécessite des garde-fous (RBAC, journaux d’exécution, circuit breakers).
Quand l’utiliser ?
- Processus récurrents multi-apps : finance, back-office, RH, marketing automation, gestion de tickets.
- Cas “opérationnels” avec actions : créer une tâche, envoyer un devis, réconcilier une facture, mettre à jour un CRM.
Le comparatif qui fait gagner du temps
| Fonction clé | LLM (seul) | RAG (LLM + docs) | Agent IA (LLM + outils + mémoire) |
|---|---|---|---|
| Source d’info | Connaissances du modèle | Vos bases/Docs/Knowledge + web contrôlé | Idem RAG + états + historiques + systèmes métiers |
| Vérité / traçabilité | Moyenne, pas de sources | Haute, citations et extraits | Haute, avec journal d’actions |
| Capacité d’action | Texte uniquement | Texte enrichi, sourcing | Actions concrètes via API/outils |
| Cas d’usage | Rédaction, idées, analyse légère | FAQ métier, support, conformité, recherche | Automatisation, orchestration, assistants experts |
| Mémoire | Non (ou limitée à la session) | Non (hors conversation) | Oui (préférences, états, contexte durable) |
| Complexité de déploiement | Faible | Moyenne (pipeline data) | Élevée (gouvernance, sécurité, monitoring) |
Exemples concrets (pour se projeter tout de suite)
RAG qui change la vie au bureau
- Chatbot interne connecté à la doc (procédures, guides RH/IT) : réponses sourcées, à jour, copier-coller prêt pour vos tickets.
- Réunions : questionnez les transcriptions (Fireflies-like) — “Que dit Martin sur la refonte du pricing ?” → extrait + timestamp.
- Recherche documentaire : unifiez Notion, Drive, GitHub, Slack… et arrêtez d’ouvrir 26 onglets pour retrouver “le bon PDF”.
Agents qui font vraiment le job
- Back-office : détecter une anomalie de facture → vérifier ERP/CRM → générer une tâche → notifier l’équipe → archiver la preuve.
- Support client : prioriser, répondre, créer des tickets, relancer, mesurer la satisfaction.
- RH : préqualification automatique (analyse profils, messages de contact, prise de rendez-vous).
- Copilote 365 : préparer CR, planifier, résumer, créer des actions liées au projet.
Toolkit & frameworks (selon la maturité)
- RAG : LlamaIndex, LangChain, Haystack, Pinecone (vecteurs), Weaviate, OpenSearch, Azure AI Search.
- Agents : CrewAI, AutoGen, LangGraph / LangFlow, Rasa, Botpress.
- Bonnes pratiques : contrôles d’accès (RBAC), masquage/PII, journaux signés, canaux d’audit, tests de régression, evals (qualité & coût), supervision.
Pro-tip DeepDive : commencez petit, avec un RAG bien indexé. Quand la qualité est stable, greffez des actions agentiques sur des micro-cas bien bornés (et réversibles).
Les pièges (et comment les éviter sans dramatiser)
- Docs sales = réponses sales : normalisez vos sources (formats, métadonnées, versions).
- Hallucinations : forcer le “answer with sources only”, mettre des guards (si pas d’extrait, pas de réponse).
- Sécu & conformité : chiffrez au repos/en transit, segmentez les index, journalisez tout.
- Coûts : cache, reranking léger, modèles efficients (mix LLMs), politiques de rétention.
- Shadow IT : cadrer l’usage avec un portail interne et un catalogue d’actions validées.
Choisir vite et bien : la grille DeepDive
Si votre besoin est…
- Rédaction/idéation → LLM (seul)
- Vérité + sources → RAG
- Action multi-systèmes → Agent (souvent RAG + Agent)
30-60-90 jours (feuille de route pratico-pratique)
- J+30 : cadrage use cases, audit des sources, POC RAG sur 1 périmètre (FAQ interne).
- J+60 : industrialiser ingestion/indexation, mettre en place les evals, ouvrir à un premier cercle d’utilisateurs.
- J+90 : ajouter un Agent sur un workflow à forte valeur (ex : pré-qualif support), supervision & KPI.
KPI qui comptent (pas ceux qui brillent)
- RAG : taux de réponses sourcées, précision perçue, temps moyen pour trouver la bonne doc, réduction du ping-pong Slack/Teams.
- Agents : temps gagné/process, taux d’automatisation réussi (sans reprise), erreurs évitées, coûts par action, satisfaction utilisateurs.
- Global : cost per helpful answer, NPS interne, conformité (zéro fuite, zéro doc “hors périmètre”).
FAQ (parce que vous allez nous la poser)
RAG remplace-t-il un moteur de recherche interne ?
Il le transcende : vecteurs + citations + synthèse. Et non, ce n’est pas “encore un SharePoint”.
Un Agent, c’est dangereux ?
Comme un stagiaire sans encadrement. Mettez des garde-fous : périmètre d’actions, validations, journaux, et tout ira bien.
On commence par quoi ?
Par vos 5 questions les plus coûteuses aujourd’hui. Puis on outille. Puis on mesure. Puis on étend.
En résumé (avec une pointe de sarcasme, promis légère)
- LLM : rapide, malin, mais ne sait pas ce qu’il n’a jamais appris.
- RAG : le LLM qui lit vos documents avant de parler (et cite ses sources, l’insolent).
- Agent : le LLM qui agit, se souvient et enchaîne les étapes pendant que vous prenez un vrai café.
La combinaison gagnante la plus fréquente en 2025 ? RAG solide + Agents ciblés. Et si vous voulez éviter le bingo des buzzwords, laissez DeepDive (André Gentit et l’équipe) cadrer votre feuille de route et livrer un premier cas qui marche — pas un slide.
Appel (très) concret à l’action
Vous avez :
- des docs éparpillés,
- des process lourds,
- des équipes qui cherchent trop et agissent trop peu ?
On vous monte un RAG-Agent pilote en 90 jours, avec sources, garde-fous et KPI. Vous gardez la maîtrise, vous gagnez du temps, et vos utilisateurs cessent de maudire la recherche interne.
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Bonus : check-list SEO (pour Google & le GEO des moteurs génératifs)
- Un seul H1, des H2/H3 variés et engageants (vous venez d’en lire).
- Paragraphes de longueurs inégales (oui, c’est exprès).
- Tableau comparatif + FAQ pour E-E-A-T.
- Mots-clés naturels : LLM, RAG, Agents IA, knowledge base, vector search, automatisation, copilote, conformité.
- Champs lexicaux métiers (support, RH, finance, juridique, tourisme… clin d’œil à nos clients) pour capter la longue traîne.
Article signé DeepDive — l’expertise IA pragmatique, assumée, et un poil sarcastique.
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