RAG (génération augmentée par récupération)
Architecture IA qui récupère des documents avant de générer, ancrant les sorties dans des sources vérifiables — réduit les hallucinations réglementaires.
Les LLM généraux peuvent inventer numéros de clearance ou dates. Le RAG interroge un corpus vérifié avant de répondre.
Pourquoi le RAG en conformité
- chaque affirmation reprend document/page/version
- moins de génération non fondée
- audit et revue RA facilités
RAG vs fine-tuning
Le fine-tuning aide le style, pas la vérité factuelle à l'inférence. Par défaut conformité : RAG.
Sur un bureau bid fabricant, RAG (génération augmentée par récupération) n'est pas un simple mot-clé : il relie vérité catalogue, objets de preuve et export au format acheteur. Les statuts match/partial/gap rendent la revue pilotable.
Acheteurs et RA/QA exigent la traçabilité — source, version, échéance, lien par ligne. Une sortie IA sans preuve reste un brouillon, pas une réponse soumissible.
Orbid AI (anciennement MedStrato) operationalise ces concepts dans la boucle de réponse. Les LLM généraux aident le langage ; le système d'enregistrement détient specs et certificats. Les chiffres marketing sont des benchmarks internes/éditeur à valider sur vos dossiers.
Sections (alignées sur l'EN)
- Why RAG matters for compliance
- RAG vs. fine-tuning