Face aux exigences réglementaires et à l’évolution rapide des usages, les entreprises françaises doivent structurer leur approche GenAI pour transformer le RAG agentique en moteur d’efficacité et de compétitivité. Voici comment…
Les chiffres issus de l’étude annuelle d’AWS le démontrent : l’intelligence artificielle générative (GenAI) ne relève plus du simple effet de mode en France, à l’heure où 68% des start-up du pays ont adopté cette technologie – un chiffre largement au-dessus de la moyenne européenne (58 %).
L’IA s’impose désormais comme un levier stratégique pour les entreprises françaises. Ce qui a commencé par des projets pilotes isolés s’immisce désormais dans tous les pans d’activité de l’organisation : automatisation, prise de décision, relation client, recherche & développement, support, approvisionnement, ressources humaines, achats…
Si, dans ce contexte, les modèles de langage (LLM) impressionnent par leur capacité à produire du contenu, leur véritable valeur réside dans leur capacité à générer un retour sur investissement concret, pertinent et fiable. Pour y parvenir, une nouvelle étape s’impose : l’adoption du RAG (Retrieval-Augmented Generation), suivie par l’émergence de l’Agentic RAG. Pourquoi ces évolutions sont-elles devenues incontournables ? Et comment les intégrer dans une stratégie d’entreprise ?
Le RAG, pour rendre l’IA plus intelligente et contextualisée
Les LLM traditionnels sont puissants, mais limités par leurs données d’entraînement figées. Dans des secteurs en constante évolution ou soumis à une forte réglementation, cela pose un problème : l’information générée peut être obsolète ou inexacte.
Le RAG corrige cette limite en connectant l’IA à des sources de données internes ou externes actualisées. Il permet ainsi de générer des réponses plus précises, personnalisées et à jour, sans devoir réentraîner le modèle. Résultat : l’IA devient un véritable assistant métier contextuel, capable de répondre aux exigences spécifiques de chaque entreprise et de chaque personne.
Cette technologie monte en puissance : selon Precedence Research, le marché mondial du RAG passera de 1,2 milliard de dollars en 2024 à plus de 67 milliards d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel proche de 50 % ! Un signal fort pour les entreprises qui souhaitent passer à l’échelle, et déjà à l’œuvre chez un grand nombre d’entre elles.
Vers l’IA agentique : un nouveau modèle d’autonomie et d’action
L’étape suivante, c’est l’IA agentique – et plus spécifiquement, l’Agentic RAG. Ici, l’IA ne se contente plus de répondre : elle agit. Elle planifie des tâches, prend des décisions, interagit avec les systèmes et les humains, en suivant des objectifs fixés par l’organisation.
Ces agents intelligents peuvent gérer des chaînes logistiques, répondre aux clients, ou encore automatiser des opérations internes. Ils passent d’un rôle passif à un rôle proactif, en coopération avec les collaborateurs.
Mais cette autonomie soulève aussi de nouvelles questions : gouvernance, responsabilité, transparence. Dans ce contexte, Dell Technologies encourage la mise en place de standards communs et d’une IA éthique, alignée sur les cadres réglementaires comme le RGPD et l’AI Act européen.
RAG : quel plan d’action concret pour les dirigeants ?
Pour tirer parti de ces évolutions, les entreprises françaises, sous l’impulsion de leurs dirigeants, doivent activer cinq leviers stratégiques.
1 – Structurer l’architecture et la donnée
Une IA n’est performante que si elle accède à une donnée propre, gouvernée et structurée. Il est essentiel d’investir dans des architectures de données permettant une intégration simplifiée, efficiente et facilitant l’application de la gouvernance « Data », la mise en œuvre des pipelines de données en temps réel, et des mécanismes de conformité et de sécurité.
2 – Mettre en place une gouvernance IA robuste
Plus l’IA est autonome, plus la supervision humaine est nécessaire. Cela passe par la définition de cadres éthiques, d’audits automatisés (pour éviter les écarts), et de tests de scénarios. La transparence est impérative, notamment pour respecter les exigences réglementaires européennes.
3 – Former les équipes et faire émerger de nouveaux rôles
L’humain reste central. Il est indispensable d’accompagner les collaborateurs, développer les compétences (prompt engineering, « data literacy »…) et d’ancrer une culture de la collaboration homme-machine. Selon l’étude Future of Work de LinkedIn, la demande de talents IA a d’ailleurs déjà explosé de +40 % en 2023, rien qu’au sein de la région EMEA
4 – Lancer des pilotes ciblés
Inutile de tout transformer d’un coup. Il est plus pertinent de tester sur des cas d’usage précis – FAQ client, onboarding RH, politique interne – et d’itérer rapidement selon les résultats. Le ROI viendra de la pertinence du cas d’usage métier, qui reste le premier facteur de succès de tout projet d’IA Générative.
5 – Aligner l’IA sur les objectifs métiers
L’IA n’est pas un gadget. Elle doit résoudre des problèmes clés, pour accélérer la prise de décision, améliorer l’expérience client, optimiser les opérations. Prenons l’exemple d’un distributeur français qui utilise le RAG pour alimenter des assistants d’achat : il peut vérifier les stocks en temps réel et recommander des produits personnalisés selon les préférences du client. Résultat : un parcours d’achat fluide, une meilleure satisfaction client, et une conversion améliorée.
C’est en structurant leur approche autour de ces cinq leviers que les entreprises pourront transformer le potentiel de l’IA générative – et en particulier du RAG agentique – en un véritable moteur de performance, d’innovation et d’avantage compétitif durable.
Expérimenter les LLM de suffit plus. Passer à l’étape suivante est crucial – celle d’une IA contextualisée, (semi)autonome et orientée résultat. C’est ainsi que l’IA générative tiendra ses promesses : en améliorant la performance des équipes, en fluidifiant les processus et en augmentant la compétitivité.
Les technologies évoluent vite – les entreprises qui sauront adapter leur architecture, former leurs collaborateurs et ancrer l’IA dans la réalité métier auront une longueur d’avance. Le futur de l’IA en entreprise ne sera pas seulement plus intelligent. Il sera aussi plus agile, plus responsable – et plus rentable.
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Par Eric Bezille, CTO ambassador Dell Technologies
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