LLM, agents, mémoire longue…le RAG est-il en train de devenir optionnel ?

Avec l’arrivée de l’IA générative, le RAG (Retrieval Augmented Generation) a été présenté comme le Graal pour connecter les entreprises à leurs données. Il promettait de dépasser les limites de connaissances des modèles en leur donnant accès à des bases documentaires privées. Pourtant, la mise en œuvre s’est révélée être un véritable défi technique. Aujourd’hui, alors que les LLM (modèles de langage) affichent des fenêtres de contexte de plus en plus gigantesques, atteignant le million, voire les 10 millions de tokens, une question légitime se pose : avons-nous encore besoin de cette architecture complexe qu’est le RAG ? Peut-on simplement « tout mettre dans le prompt » ?

La promesse initiale du RAG face à la réalité du terrain

L’enthousiasme initial pour le RAG était fondé : il permettait de « discuter » avec ses propres données sans réentraîner un modèle. Cependant, dans la pratique, les équipes techniques se sont heurtées à une complexité sous-estimée.

Il ne s’agissait pas seulement de brancher une base de données. Il fallait maîtriser le découpage des documents (chunking), gérer la vectorisation (embeddings), et orchestrer des bases de données vectorielles. De plus, les limites des premiers LLM obligeaient à surdécouper l’information, risquant de perdre le sens global ou de briser la continuité logique nécessaire au raisonnement. Enfin, l’ingénierie du prompt pour intégrer ces fragments de manière cohérente restait un art délicat.

LLM long contexte : une alternative au RAG pour exploiter les données ?

Depuis 2024, la donne a changé. Des modèles comme Gemini 1.5 Pro ou Qwen2.5 traitent désormais nativement des contextes de 1 à 10 millions de tokens,. Pour donner une échelle, 10 millions de tokens permettent d’ingérer l’équivalent de milliers de pages, des heures de vidéo ou des bases de code entières en une seule fois.

Cette évolution permet de nouvelles approches :

• L’analyse holistique : contrairement au RAG qui morcelle l’information, un modèle à long contexte peut « lire » l’intégralité d’un livre ou d’un rapport technique pour répondre à une question nécessitant une compréhension globale.

• L’apprentissage « in-context » : on peut fournir au modèle un manuel de grammaire complet d’une langue inconnue et lui demander de traduire instantanément, une prouesse impossible avec des fragments isolés.

• La simplicité d’architecture : plus besoin de pipeline d’indexation complexe, on injecte les documents directement dans la fenêtre de contexte.

Pourquoi le RAG reste pourtant indispensable et stratégique ?

Si la tentation de se passer du RAG est grande, les études récentes montrent que ce serait une erreur stratégique pour la plupart des cas d’usage en entreprise.

1.Pourquoi le RAG réduit les coûts et améliore les performances des LLM

Traiter 1 million de tokens à chaque requête coûte cher et prend du temps. Une étude comparative entre le RAG et les modèles à long contexte (LC) montre que le RAG reste nettement plus efficace économiquement. Pour des modèles comme GPT-4o ou Gemini 1.5, l’approche RAG permet de réduire les coûts de 39% à 65% par rapport à l’envoi du contexte complet, tout en maintenant une performance comparable.

2. La précision et le syndrome du « Lost in the middle »

Même si les modèles acceptent des contextes immenses, ils ne les utilisent pas toujours parfaitement. On observe un phénomène de dégradation de la performance : l’information située au milieu d’un très long contexte est souvent moins bien récupérée que celle située au début ou à la fin. Pour des tâches de précision (« Needle in a Haystack »), le RAG hybride surpasse souvent l’ingestion brute de documents, notamment pour les petits modèles,.

3. Les limites réelles du contexte des LLM et le rôle du RAG

Il existe une différence entre la capacité technique affichée (Maximum Context Window) et la capacité réelle du modèle à raisonner sur ces données (Maximum Effective Context Window). Sur des tâches complexes, la performance peut chuter drastiquement bien avant d’atteindre la limite théorique du modèle. Le RAG permet de contourner cette limite en ne fournissant que l’information pertinente.

Vers une approche hybride : le « Self-Route »

L’avenir n’est pas binaire. Les architectures les plus performantes en 2025/2026 adoptent une approche hybride, parfois appelée « Self-Route ». Le principe est simple : laisser le modèle décider.

• Si la question est simple et que la réponse se trouve dans un fragment précis, le système utilise le RAG (rapide et peu coûteux).
• Si la question nécessite une synthèse complexe ou une compréhension globale, le système bascule vers une analyse à long contexte.

De plus, l’évolution des plateformes et de l’open source (avec des modèles comme Qwen ou Deepseek) facilite désormais la mise en place de ces architectures. On peut aujourd’hui avoir sa base de connaissance directement adressable, combinant la puissance de la mémoire longue et l’agilité du RAG.

Le RAG évolue, il ne disparaît pas

Le RAG n’est pas devenu optionnel, il s’est transformé. Il est passé d’une contrainte technique nécessaire à un outil d’optimisation stratégique. Dans un monde où la souveraineté des données et la maîtrise des coûts sont cruciales, le RAG reste le meilleur moyen de contrôler ce qui est envoyé au modèle, d’assurer la fraîcheur de l’information et de garantir des réponses précises sans exploser le budget tokens.

L’intelligence artificielle ne se résume pas à la taille de la fenêtre de contexte, mais à la pertinence de l’architecture déployée pour répondre à un besoin métier.