Salut tout le monde ! C’est Jerem. Alors, je ne sais pas pour vous, mais ces derniers temps, j’ai l’impression qu’on ne peut pas ouvrir LinkedIn ou un blog tech sans se prendre une avalanche d’acronymes en pleine figure. Le dernier en date ? Le fameux « RAG ». Juste à côté, on trouve souvent son complice, la « base de données vectorielle ». Avouez, ça sonne un peu comme le nom d’une arme dans un film de science-fiction, pas vrai ? 🤖
On se sent vite dépassé, et la première réaction est souvent de se dire : « ok, c’est encore un truc de développeur ultra-complexe, pas pour moi ».
Et si je vous disais que derrière ce jargon se cache une solution super élégante à un problème que vous avez tous déjà rencontré ? Vous savez, ce moment où vous demandez à ChatGPT « quelle est la politique de notre entreprise sur les notes de frais ? » et qu’il vous répond avec un grand sourire… qu’il n’en sait rien.
Le RAG et les outils comme Weaviate, c’est justement ça : le moyen de donner à une IA l’accès à vos documents, à votre savoir. Allez, prenez un café, on va démystifier tout ça ensemble, promis, sans une seule ligne de code compliquée.
Avant weaviate : pourquoi votre ia est amnésique (et comment le rag la guérit)
Pour bien piger l’intérêt de Weaviate, il faut d’abord comprendre le problème qu’il résout.
Le souci de base, c’est que les grands modèles de langage (les LLM, comme le moteur de GPT-4) sont un peu comme des encyclopédies incroyablement vastes, mais imprimées il y a deux ans. Leur connaissance est immense, mais figée dans le temps. Pire encore, elles ignorent tout de ce qui vous est propre : vos documents internes, vos emails, la base de connaissance de vos produits…
C’est là qu’intervient l’idée géniale du RAG (Retrieval-Augmented Generation). Oubliez le nom barbare, l’idée est toute simple. C’est comme si, avant de poser une question à un expert surdoué mais un peu distrait, vous lui glissiez les trois fiches de révision les plus pertinentes sur le sujet. L’expert lit les fiches, puis utilise son intelligence pour vous formuler une réponse parfaite, basée sur les infos que vous venez de lui donner. D’ailleurs, si vous voulez creuser l’idée, on a un super guide sur comment créer des fiches de révision avec l’IA, le principe est très proche !
Le RAG, c’est exactement ça :
- Retrieval (Récupération) : On va chercher les « fiches de révision » (des extraits de vos documents) les plus utiles.
- Augmented (Augmenté) : On « augmente » la question de l’utilisateur en y ajoutant ces extraits.
- Generation (Génération) : On donne le tout au LLM pour qu’il génère une réponse.
Mais alors… comment trouver les *bonnes* fiches de révision parmi des milliers de documents ? C’est la pièce manquante du puzzle. Il nous faut une bibliothèque super intelligente, une sorte de bibliothécaire qui ne cherche pas par titre, mais par idée. Et c’est précisément là que Weaviate entre en scène. ✨
Weaviate, c’est quoi au juste ? la base de données qui pense en concepts
On a tous l’habitude des bases de données classiques. Si vous cherchez « facture », elle vous trouvera tous les documents contenant le mot exact « facture ». Pratique, mais limité. Et si le document parle de « note de frais » ou de « justificatif d’achat » ? Raté.
Weaviate fonctionne différemment. Il ne fait pas de la recherche par mot-clé, mais de la recherche par « sens », qu’on appelle aussi recherche sémantique.
C’est quoi un ‘vecteur’ ? l’explication sans mal de crâne
Pour comprendre comment Weaviate « pense », il faut saisir ce qu’est un vecteur. Pas de panique, c’est plus simple qu’il n’y paraît.
Imaginez une immense carte sur laquelle on place toutes les idées du monde. Un vecteur, c’est tout simplement la coordonnée GPS d’un mot ou d’une phrase sur cette carte.
- Les concepts proches auront des coordonnées très similaires. Par exemple, les points pour « chien » 🐶 et « chiot » seront quasiment au même endroit.
- Les concepts éloignés seront à des kilomètres. Le point « chien » sera très loin du point « voiture de sport » 🏎️.
Le super-pouvoir de Weaviate, c’est de stocker ces millions de « coordonnées GPS » (les vecteurs) et de pouvoir, quand vous lui donnez une idée (votre question), retrouver instantanément tous les points qui se trouvent à proximité sur la carte. Il ne cherche pas des mots, il cherche des voisinages de sens.
Et un point qui a son importance pour les équipes techniques : Weaviate est open-source. Ça veut dire que le code est public, auditable, et qu’une immense communauté contribue à l’améliorer. C’est un gage de transparence et de flexibilité pour les entreprises qui ne veulent pas être pieds et poings liés à une solution propriétaire.
La checklist ‘sql vs weaviate’ pour vraiment comprendre
Pour que ce soit limpide, voici un petit tableau comparatif qui illustre la différence fondamentale entre une recherche classique et une recherche « vectorielle » avec Weaviate.
| Votre besoin | La limite de la recherche classique (type SQL) | La solution avec Weaviate (recherche sémantique) |
|---|---|---|
| Trouver des documents sur la « sécurité des données cloud » | Ne trouve que les documents contenant ces mots exacts. Manque les synonymes ou les concepts liés. | Trouve aussi des documents parlant de « protection de l’information sur AWS » ou « cybersécurité sur Azure ». |
| Retrouver une photo de « coucher de soleil sur la mer » | Recherche sur le nom du fichier comme « coucher_soleil_mer.jpg ». Si le fichier s’appelle « IMG_5872.jpg », impossible de le trouver. | Analyse le contenu visuel de l’image et trouve toutes les photos correspondantes, peu importe leur nom. Pratique à une époque où il est crucial de savoir si l’on regarde une vraie photo ou une création par IA. |
Comment ça marche en pratique ? les 3 grandes étapes d’un projet avec weaviate
Ok, l’idée est claire. Mais concrètement, si on voulait monter un tel système, comment ça se passerait ? Le processus est toujours le même et se déroule en trois temps.
- Étape 1 – L’ingestion : C’est la phase de préparation. On prend tous nos documents (des PDF, des pages web, des transcriptions de réunions…) et on les découpe en petits morceaux. Ensuite, à l’aide d’un modèle d’IA, on transforme chaque morceau en « coordonnée GPS » (un vecteur). On stocke enfin toutes ces coordonnées dans Weaviate. Notre bibliothèque intelligente est prête !
- Étape 2 – La recherche : Un utilisateur arrive et pose une question en langage naturel, par exemple : « Quels étaient les points de blocage sur le projet Alpha le trimestre dernier ? ». On transforme cette question en vecteur, puis on demande à Weaviate : « Hey, trouve-moi les 5 morceaux de documents dont les coordonnées sont les plus proches de cette question ». Weaviate scanne sa « carte des idées » et remonte les passages les plus pertinents en une fraction de seconde.
- Étape 3 – La génération : C’est la dernière ligne droite. On prend la question originale de l’utilisateur, on y colle les passages pertinents trouvés par Weaviate, et on envoie le tout à un LLM comme GPT-4 avec une instruction simple : « Réponds à cette question en te basant exclusivement sur les sources suivantes ». L’IA n’invente rien, elle synthétise l’information qu’on lui a fournie pour rédiger une réponse précise et sourcée.
Et voilà ! Vous avez un système capable de répondre à des questions complexes en se basant sur votre propre base de connaissance.
Concrètement, à quoi ça sert ? 3 cas d’usage qui vont vous parler
Tout ça, c’est bien beau, mais l’important c’est de voir ce qu’on peut en faire. Voici quelques exemples qui devraient vous inspirer.
- Le support client augmenté 🙋 : Fini le chatbot qui répond « Je n’ai pas compris votre question ». Imaginez un assistant capable de lire l’intégralité de votre documentation technique, de vos guides d’utilisation et de vos FAQ. Il pourrait fournir des réponses instantanées et précises aux clients, en citant ses sources, et libérer vos équipes pour les cas vraiment complexes.
- La recherche interne intelligente 📂 : « Où est-ce qu’on a parlé du budget marketing pour le Q3 ? ». Au lieu de fouiller frénétiquement dans 15 dossiers Google Drive, vous posez la question à une IA. Elle scanne les comptes-rendus, les présentations, les emails, et vous donne la réponse en 10 secondes. C’est d’ailleurs un excellent moyen de valoriser le travail réalisé par les outils d’IA pour vos comptes rendus de réunion.
- La recommandation de produits pertinente 💡 : Sur un site e-commerce, au lieu de recommander des produits avec les mêmes mots-clés, le système pourrait suggérer des articles qui répondent au même « besoin ». Quelqu’un regarde une tente pour le camping ? On peut lui suggérer un sac de couchage résistant au froid ou une lampe frontale, même si le mot « tente » n’apparaît nulle part dans leur description. C’est de la recommandation par concept, bien plus puissante.
J’espère que cette petite exploration vous a permis de mieux comprendre ce qui se cache derrière ces fameuses bases de données vectorielles. Loin d’être un gadget pour experts, Weaviate et ses cousins sont en train de construire la « mémoire à long terme » des IA de demain, les rendant infiniment plus utiles et personnalisées. C’est une brique technologique fondamentale qui va débloquer des usages incroyables. 🚀
Alors, la prochaine fois que vous entendrez parler de « RAG », vous pourrez hocher la tête avec un air entendu et penser simplement : « ah oui, les fiches de révision pour IA ».
Et vous, si vous pouviez donner une ‘mémoire’ personnalisée à une IA avec un outil comme Weaviate, quelle base de connaissance lui donneriez-vous pour vous aider dans votre travail ou vos passions ? Partagez vos idées en commentaire !
