GraphRAG : dépasser les limites du RAG classique pour une IA décisionnelle sans hallucinations
- Laura Bernard
- 8 janv.
- 1 min de lecture
Si le RAG (Retrieval-Augmented Generation) a permis de connecter les IA aux données d'entreprise, sa version 1.0 montre ses limites face aux questions complexes nécessitant du raisonnement. En 2026, l'architecture GraphRAG — fusion entre graphes de connaissances et modèles de langage — devient le nouveau socle de l'IA de confiance.
De la recherche vectorielle à la structure sémantique
Le RAG classique se base sur la similarité statistique des mots. Le GraphRAG, lui, indexe des relations (entités, hiérarchies, causalités). Techniquement, cela nécessite l'ajout d'une base de données de graphes (comme Neo4j) dans la stack. Cette structure permet à l'IA de "naviguer" logiquement dans le patrimoine informationnel de l'entreprise pour répondre à des questions de type "Pourquoi ?" ou "Quel est l'impact de... ?".
Fiabilité et Auditabilité
Pour le métier, le gain majeur est la réduction drastique des hallucinations. L'IA est "ancrée" (grounded) dans une structure factuelle vérifiable. Dans des secteurs régulés (finance, santé, juridique), cette architecture permet également d'expliquer le cheminement logique de l'IA, répondant ainsi aux exigences de transparence de l'EU AI Act.
Le GraphRAG transforme l'IA d'un simple moteur de recherche documentaire en un véritable partenaire métier, capable de croiser des milliers de documents pour en extraire une synthèse stratégique fiable.
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