Créer un chatbot RAG : Ce que j’ai cru, ce que j’ai vu, ce que j’ai appris

Ces derniers mois, les chatbots basés sur l’IA générative ont fait beaucoup parler d’eux, et parmi les approches les plus prometteuses, celle du RAG (Retrieval-Augmented Generation) revient souvent. Quand on commence à explorer le sujet, tout semble assez simple. De nombreux contenus – vidéos, articles, posts LinkedIn – expliquent qu’il suffit de “vectoriser des documents” et de les “brancher à un LLM” pour obtenir un assistant intelligent et pertinent. Mais dès qu’on creuse un peu… on découvre une toute autre réalité. Voici ce que j’ai appris en approfondissant le sujet, entre documentation, expérimentations, et cas concrets.

Comprendre ce qu’est un chatbot RAG

Un chatbot RAG est un assistant intelligent capable de générer des réponses à partir de vos propres documents.

Il combine deux éléments :

Un modèle de langage (comme GPT-4, Claude, Mistral…), qui sait comprendre et rédiger du texte.
Une base de données vectorielle dans laquelle on a indexé des documents (PDF, articles, bases internes…), permettant au modèle d’aller chercher des morceaux de contenus pertinents à chaque requête.

C’est ce qu’on appelle le “retrieval” : l’IA ne répond pas toute seule, elle commence par interroger une base, et construit sa réponse à partir des résultats.
Cette approche permet :

d’actualiser facilement les connaissances du chatbot (pas besoin de le réentraîner),
d’adapter le bot à des domaines spécifiques ou confidentiels,
de garder un haut niveau de précision, même sur des cas très métiers.

Ce qu’on croit comprendre en regardant des vidéos YouTube

Au début de mes recherches, j’ai consommé un grand nombre de contenus : articles, démos, tutoriels techniques, schémas explicatifs.
Et dans la grande majorité, le message est le même :

“Prenez vos documents, découpez-les en chunks, vectorisez-les, connectez une IA, et hop, votre chatbot est prêt.”

Le tout résumé en 2 flèches et 3 blocs de couleurs dans une présentation Notion ou une vidéo “10 minutes pour créer votre assistant IA”.

Mais dans les faits, cette présentation masque de nombreuses décisions techniques critiques, qui déterminent la qualité réelle du chatbot.
Et ces choix ne sont pas “automatiques”.

Ce que j’ai appris en allant plus loin

Voici les trois axes que j’ai appris à mieux maîtriser, en testant, en comparant, et parfois en me trompant.

1. Le chunking : découper les documents

Avant d’être indexé, un document doit être découpé en morceaux appelés chunks. Ce découpage n’est pas trivial.

Trop petits → perte de contexte, réponses floues
Trop grands → dépassement des limites du modèle ou confusion sémantique
Idéalement, on applique un sliding window pour créer un chevauchement entre les morceaux et préserver le lien entre les idées

Exemple : un paragraphe de FAQ ou un encadré de procédure doit rester groupé, sinon le sens est perdu.

2. Le choix de l’embedding : représenter le sens en vecteurs

Chaque chunk est converti en vecteur numérique via un modèle d’embedding. Ces vecteurs permettent de mesurer la similarité sémantique entre une question posée par un utilisateur, et les documents stockés.

Mais tous les modèles ne se valent pas :

Certains sont optimisés pour des textes courts, d’autres pour des documents techniques.
La précision de la recherche dépend directement de la qualité de ces embeddings.

Utiliser un embedding généraliste peut vite produire des réponses vagues, même avec des documents pertinents.

3. Le retrieval : récupérer les bons documents

Lorsque l’utilisateur pose une question, l’IA ne “lit” pas toute la base. Elle fait une recherche vectorielle pour obtenir les k chunks les plus proches (souvent entre 3 et 10).

Ici encore, plusieurs choix entrent en jeu :

Quelle méthode de recherche (vectorielle, hybride, reranking…) ?
Combien de chunks faut-il récupérer ?
Faut-il appliquer des filtres ou reclasser les résultats avant de les transmettre au LLM ?

Un mauvais retrieval, et vous pouvez vous retrouver avec un chatbot qui donne des réponses “plausibles” mais basées sur de mauvaises sources.

Des cas d’usage concrets qui montrent le potentiel

Pour illustrer tout ça, voici quelques exemples de cas d’usage dans lesquels un chatbot RAG fait une vraie différence :

Chatbot institutionnel sur un site public

Un assistant qui présente clairement la mission d’une entreprise, répond aux questions les plus fréquentes, et collecte les informations utiles pour un futur contact. Il devient à la fois outil de communication et levier de génération de lead.

Assistant e-commerce intelligent

Un bot intégré dans un espace client qui permet à l’utilisateur de :

retrouver une commande,
consulter son statut,
demander un remboursement,
savoir si un produit est en stock…
Le tout, sans formulaire, sans navigation complexe, et sans support humain immédiat.

Chat interne pour les équipes

Un assistant connecté à une base documentaire interne, capable de répondre à des questions sur les processus RH, les outils internes, les procédures métiers…
Un vrai gain de temps pour les collaborateurs, et moins de sollicitations pour les équipes support.

Conclusion

Le RAG est une solution puissante, mais loin d’être “plug and play”.
Créer un bon chatbot demande de bien comprendre les mécaniques derrière la génération, la structuration des données, la qualité des embeddings, et la logique de recherche.

Mais une fois bien mis en place, c’est un outil qui peut radicalement améliorer l’accès à l’information, automatiser des réponses utiles, et créer des expériences plus fluides pour les utilisateurs.