Comment évaluer une solution RAG avant de la déployer en entreprise ?
Ce livre blanc présente les clés pour déployer et optimiser une solution RAG, grâce à des méthodes concrètes, des cas d’usage et des outils d’évaluation.
Le déploiement d’une solution RAG (Retrieval-Augmented Generation) en entreprise ne s’improvise pas. Avant même la mise en production, il est indispensable de valider que le système est capable de restituer des réponses pertinentes par rapport aux intentions réelles des utilisateurs. C’est précisément l’enjeu de l’évaluation RAG — une étape souvent négligée et pourtant décisive pour la réussite du projet.
Qu’est-ce qu’une solution RAG ?
Le RAG est une approche qui combine un moteur de recherche documentaire et un modèle de langage (LLM). Contrairement à un LLM seul, le système RAG peut consulter des bases de données internes, des documents métiers ou des sources à jour pour enrichir ses réponses — ce qui le rend particulièrement adapté aux usages en entreprise où la précision et la fiabilité sont critiques.
Pourquoi évaluer avant de déployer ?
Sans évaluation structurée, une solution RAG peut sembler fonctionnelle en démonstration, mais échouer en production face à des questions réelles. Les problèmes les plus courants sont de quatre natures : un problème de retrieval (les bons documents ne remontent pas), un problème de données (la base documentaire est incomplète), un problème de génération (le LLM n’exploite pas correctement le contexte fourni), ou un problème d’usage (les utilisateurs ne savent pas comment interroger le système).
Les 3 étapes clés de l’évaluation selon Coexya
La méthodologie développée par le pôle Search & Semantics de Coexya repose sur trois étapes. D’abord, la création d’un « gold standard » : un tableau de référence associant des questions types aux réponses attendues, qui sert de base de comparaison objective. Ensuite, la classification des réponses générées selon une échelle de pertinence en 4 niveaux, de « hors sujet » à « complète ». Enfin, l’analyse des écarts pour identifier précisément la cause de chaque réponse insatisfaisante et prioriser les ajustements à apporter.
L’évaluation automatisée : un levier d’efficacité
Pour les systèmes RAG complexes couvrant un large périmètre fonctionnel, l’évaluation manuelle devient rapidement coûteuse et difficile à reproduire. Des frameworks spécialisés comme RAGAS ou LangSmith permettent d’automatiser ce processus en utilisant le principe du « LLM-as-a-judge » — un modèle de langage secondaire évalue la qualité des réponses produites selon des critères mesurables : fidélité, pertinence, précision du contexte, sensibilité au bruit.
L’expertise Coexya
Fort de plus de 20 ans d’expérience dans les solutions de recherche d’information et de traitement de données non-structurées, le pôle Search & Semantics de Coexya accompagne ses clients de la phase de cadrage jusqu’à la mise en production et la maintenance des solutions RAG, en intégrant dès le départ une démarche d’évaluation rigoureuse et continue.
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