Retrieval-Augmented Generation (RAG)

La Retrieval-Augmented Generation ou génération augmentée par récupération, génération à enrichissement contextuel, ou RAG, est en passe de devenir l’une des innovations les plus discutées dans le domaine de l’intelligence artificielle. Elle combine la récupération d’informations et la génération de modèles linguistiques à grande échelle (LLM) pour produire des réponses contextuellement précises et fondées sur des données vérifiées.

Pour les RSSI et les directeurs informatiques qui naviguent dans le flot actuel d’outils basés sur l’IA, la RAG offre une voie vers une automatisation plus fiable. Les dépenses des entreprises en solutions RAG devant presque quintupler, passant de 1,94 milliard de dollars en 2025 à 9,86 milliards de dollars d’ici 2030, les responsables de la sécurité savent qu’il s’agit d’une technologie qui redéfinit à la fois les risques et les opportunités.

La RAG est une technique qui améliore l’IA générative en extrayant des informations pertinentes provenant de sources externes fiables avant de produire des réponses.

Cette approche est importante pour les responsables de la cybersécurité et les équipes informatiques, car les grands modèles linguistiques traditionnels ne fonctionnent qu’à partir de données d’entraînement préexistantes, qui deviennent obsolètes avec le temps. Grâce à la RAG, les modèles vont chercher les données les plus récentes ou les plus spécifiques au contexte, comblant ainsi les lacunes en matière d’information. Les dirigeants et les entreprises clientes ont désormais un moyen de s’assurer que les défenseurs alimentés par l’IA s’appuient sur des contenus récents et fiables plutôt que sur des bases de connaissances statiques.

Les workflows basés sur le RAG réduisent également considérablement le risque d’hallucinations, terme désignant les LLM qui fabriquent des faits qui semblent plausibles. En ancrant les réponses à des données actualisées et pertinentes pour le domaine, le RAG aide les équipes de sécurité, en particulier celles qui travaillent dans des secteurs à haut risque ou réglementés, à avoir confiance dans les résultats fournis par leurs outils d’IA. Les débutants comme les RSSI chevronnés bénéficient de résultats fondés sur des sources vérifiables, ce qui signifie moins de surprises et plus de confiance dans les décisions automatisées.

La RAG suit un processus simple pour fournir aux équipes de sécurité des informations plus fiables. Tout commence par une requête utilisateur. Le récupérateur analyse des sources externes, qui peuvent inclure des bases de données spécifiques à l’entreprise, des flux d’informations sur les menaces ou des référentiels de connaissances propriétaires. Une fois qu’il a trouvé les résultats les plus pertinents, il les transmet au générateur (un LLM) afin que la réponse combine l’intelligence artificielle et les données réelles.

Voici comment cela se passe en pratique. L’utilisateur, qui peut être un analyste SOC ou un directeur informatique, saisit une question. Le récupérateur recherche des sources vérifiées et extrait les documents ou enregistrements clés. Le LLM intègre tout ce contexte dans sa réponse, rendant la réponse finale précise et défendable pour un travail de cybersécurité en constante évolution.

En tant que pierre angulaire de l’IA agentielle, la RAG permet aux agents d’accéder à des bases de connaissances propriétaires tout en respectant les protocoles de sécurité de l’entreprise. Pour les directeurs informatiques, cela signifie que les solutions de sécurité basées sur l’IA ne se limitent plus aux données publiques. Elles restent précises et à jour en puisant dans les référentiels de l’entreprise et les flux d’informations en temps réel sur les menaces.

La RAG (Retrieval-Augmented Generation) ouvre de nouvelles perspectives pour tous ceux qui sécurisent des environnements complexes. Ayant largement dépassé le stade des améliorations théoriques, la RAG change les résultats quotidiens et aide différents acteurs à résoudre des problèmes concrets grâce à l’IA.

• Une plus grande précision : pour un RSSI, la fiabilité des données est essentielle. Le RAG ne se fie pas uniquement à la mémoire du modèle, il puise dans des sources réelles, ce qui permet d’obtenir des informations plus précises lors de l’évaluation des risques ou de l’examen des incidents.
• Contrôle des hallucinations : les PME s’inquiètent souvent de voir l’IA inventer des réponses pour les clients ou les utilisateurs du service d’assistance. Comme la RAG se réfère toujours à des données réelles, ces réponses maladroites ou inventées deviennent rares, ce qui renforce les relations avec les clients et la confiance.
• Adaptabilité au domaine : les réglementations changent et chaque secteur a ses propres nuances. Le RAG permet aux organisations de personnaliser les connaissances utilisées par l’IA, afin que les équipes chargées de la conformité ou les services juridiques des entreprises puissent être sûrs que les réponses répondent aux besoins spécifiques de leur secteur.
• Réduction des coûts opérationnels : les directeurs informatiques évitent les cycles de formation fréquents. La structure de RAG lui permet d’intégrer de nouveaux contenus de manière dynamique, tout en maîtrisant les budgets et les charges de travail.
• Évolutivité conviviale : il est facile de déployer des outils basés sur le RAG dans une entreprise complexe. Les équipes situées dans différentes zones géographiques ou unités commerciales obtiendront des réponses basées sur une base commune et fiable, et non sur des modèles séparés et désynchronisés.
• Partage accéléré des connaissances : les nouveaux analystes, les membres de l’équipe SOC et les représentants du service clientèle se mettent rapidement à niveau. Le RAG fait remonter les réponses antérieures, les résolutions de tickets et les rapports d’incidents, de sorte que la mémoire institutionnelle s’enrichit à chaque question.
• Prise en charge des informations en temps réel : réagir aux menaces au moment même où elles se présentent fait toute la différence. À mesure que de nouvelles vulnérabilités ou méthodes d’attaque apparaissent, le RAG met à jour les réponses à la volée. Il n’est pas nécessaire d’attendre la mise à jour du modèle du mois suivant.

La technologie RAG est en train de transformer la manière dont les données et les informations circulent au sein des équipes informatiques et de cybersécurité modernes. De l’assistance quotidienne à l’analyse approfondie des menaces, sa polyvalence permet déjà de résoudre des problèmes pour les entreprises, petites et grandes.

Chatbots d’assistance à la clientèle

Les petites et moyennes entreprises bénéficient d’un avantage pratique grâce aux chatbots alimentés par la RAG. Ces robots extraient des réponses actualisées directement à partir des manuels de produits, des bases de données FAQ et des bases de données internes, ce qui se traduit par des interactions plus fluides avec les clients et moins d’escalades. Pour les PME dont le personnel d’assistance est limité, les réponses précises de l’IA ont un impact réel.

Conformité et questions juridiques

Les entreprises qui évoluent dans un environnement réglementaire en constante mutation utilisent RAG pour aider leurs équipes juridiques et leurs directeurs informatiques à trouver des interprétations de politiques, des exigences de conformité et des références de cas. À chaque requête, RAG exploite des bases de données et des archives juridiques, garantissant ainsi des réponses fiables et spécifiques à leur secteur d’activité ou à leur emplacement. Les dirigeants d’entreprise peuvent être rassurés, sachant que la documentation est tenue à jour et qu’aucun détail important n’est omis.

Analyse des menaces de cybersécurité

Les RSSI et les SOC s’appuient sur des informations contextuelles rapides. La RAG complète chaque alerte de sécurité en recherchant dans les bases de données sur les menaces, les vulnérabilités et les incidents le contexte et les mesures de résolution historiques. Au lieu de recommandations génériques, les analystes reçoivent des suggestions opportunes, étayées par des données, qui tiennent compte à la fois du contexte organisationnel et du paysage actuel des menaces.

Assistants de recherche et de connaissances

Pour les débutants et les employés en général, les assistants de connaissances à l’échelle de l’entreprise basés sur la RAG constituent des guides fiables pour les politiques, les supports de formation et les informations d’intégration. Au lieu de chercher sans fin ou de se fier au bouche-à-oreille, les employés obtiennent des réponses claires et fondées à leurs questions quotidiennes, ce qui stimule leur productivité et leur confiance.

Sécurité des données renforcée

Les organisations utilisant le RAG pour accéder à des informations propriétaires critiques, il est essentiel de rationaliser la gouvernance des données. Selon Amer Deeba, vice-président de DSPM chez Proofpoint, « l’IA a considérablement augmenté le volume et la vitesse des données, rendant encore plus impératif pour les entreprises de maintenir un contrôle et une gouvernance complets sur leur atout le plus précieux ».

Les clients peuvent intégrer le moteur de classification de Proofpoint dans leurs pipelines Snowflake afin de marquer automatiquement les données sensibles, ce qui leur permet d’accéder à un environnement de données plus complet et plus facile à rechercher. Cette intégration améliore la visibilité et rationalise l’adoption sécurisée des applications RAG utilisant des LLM sans workflows complexes ni déploiements obligatoires.

Détection et surveillance des menaces en temps réel

Les entreprises qui utilisent RAG pour la détection des menaces ont accès à des flux de données en direct provenant des journaux réseau et des référentiels de menaces externes. Cela ne se contente pas d’accélérer la surveillance, mais aide également les équipes à détecter les modèles d’attaque en cours de développement et à s’adapter rapidement, protégeant ainsi les actifs en temps réel.

Transfert de connaissances accéléré

Les équipes de sécurité sont souvent confrontées à des connaissances tribales. La RAG archive et indexe les cas passés, en les classant par type d’incident ou par actif. Ainsi, lorsqu’un événement similaire se produit, les analystes peuvent s’appuyer instantanément sur le contexte antérieur au lieu de repartir de zéro. Cela accélère l’intégration et garantit qu’aucune leçon n’est perdue lors de la transition.

Bien que flexible dans la connexion d’un vaste écosystème de données, la Retrieval-Augmented Generation (RAG) présente des défis propres à son architecture. C’est la prise en compte préalable de ces risques de sécurité spécifiques qui distingue les déploiements d’entreprise robustes des déploiements vulnérables.

• Fuite de données : pour les RSSI chargés de protéger des données confidentielles ou réglementées, la RAG peut accidentellement révéler des informations privées dans les réponses si l’accès n’est pas strictement contrôlé. Une mauvaise qualité de la portée de la recherche pourrait exposer des données commerciales sensibles, des informations personnelles identifiables réglementées ou des propriétés intellectuelles via des canaux internes et externes.
• Attaques par empoisonnement : les pirates peuvent introduire subrepticement du contenu malveillant dans les sources de connaissances utilisées par la RAG (une forme d’« empoisonnement d’index »), corrompant ainsi le contexte et incitant l’IA à produire des réponses trompeuses, voire nuisibles. Ces attaques basées sur les entrées peuvent subtilement détourner les résultats du modèle et doivent être surveillées de manière proactive.
• Authentification et contrôle d’accès : toutes les sources ne sont pas fiables. Si les systèmes RAG n’appliquent pas d’authentification et d’autorisations granulaires basées sur les attributs, des requêtes non autorisées pourraient exploiter des données ou récupérer des documents au-delà de l’autorisation de l’utilisateur, risquant ainsi de violer les politiques ou d’exposer des données indésirables.
• Auditabilité et surveillance : les directeurs informatiques doivent s’assurer que chaque événement de récupération est consigné, avec des enregistrements indiquant à la fois les requêtes et leurs documents sources. Des pistes d’audit claires permettent de satisfaire aux réglementations en matière de conformité, d’effectuer des analyses d’incidents et de maintenir une confiance continue dans les résultats du système.
• Application des politiques : les réponses RAG doivent respecter les classifications de données et les politiques de sécurité existantes. Il est essentiel d’empêcher que des données confidentielles, réglementées ou privilégiées ne soient divulguées en dehors du public visé. Les contrôles automatisés des politiques font désormais partie intégrante du déploiement du RAG dans les environnements d’entreprise.

La meilleure approche consiste à mettre en place une défense en profondeur. Les pipelines de données sécurisés doivent crypter et séparer les contenus sensibles, de leur ingestion à leur stockage dans des bases de données vectorielles. Les principes du « zero trust », qui consistent à toujours vérifier à la fois l’utilisateur et la source des données, contribuent à minimiser la surexposition. De plus, une surveillance continue, des contrôles d’accès robustes et des audits réguliers garantissent qu’aucune nouvelle vulnérabilité ne s’introduit à mesure que votre écosystème de données et votre base de connaissances continuent de s’étendre.

La RAG offre un nouveau moyen puissant d’ancrer les résultats de l’IA dans des données réelles, mais elle présente des limites évidentes qui peuvent avoir un impact sur la fiabilité et le coût au quotidien. Ces défis apparaissent souvent lorsque les organisations passent des prototypes aux environnements de production.

Latence

Chaque étape de récupération entraîne des retards. Les réponses de l’IA ne sont aussi rapides que la partie la plus lente du pipeline, ce qui signifie que le temps de réseau, les recherches dans les bases de données et le prétraitement des données s’additionnent. La latence peut être particulièrement perceptible lorsque l’on utilise des sources de données volumineuses ou multiples, ou lorsque l’infrastructure de récupération n’est pas optimisée. Les équipes informatiques qui accordent de l’importance aux performances en temps réel doivent suivre de près ces millisecondes supplémentaires et s’assurer que l’architecture s’adapte à la demande.

Qualité des données

La RAG dépend fortement des informations qu’elle récupère. Si les sources externes fournissent des informations obsolètes, incomplètes ou de mauvaise qualité, les résultats générés en pâtissent. Les petites organisations et les PME sont souvent confrontées à des données éparses ou fragmentées, ce qui conduit à des réponses qui manquent de pertinence ou de précision. Une curation rigoureuse des données et une révision continue sont nécessaires pour tirer le meilleur parti du système.

Hallucinations

Bien que la RAG s’appuie sur des données externes, des hallucinations peuvent tout de même se produire, en particulier si l’étape de récupération ne parvient pas à fournir un contexte pertinent ou précis. « L’une des hypothèses fondamentales de la RAG est que la base de connaissances contient les informations nécessaires pour répondre avec précision aux requêtes des utilisateurs », écrit Devesh Bajaj, informaticien, développeur et blogueur. « Cependant, lorsque la base de connaissances manque de contenu essentiel, le LLM génère souvent des réponses incorrectes ou hallucinées. »

Les hallucinations aléatoires se produisent généralement lorsque les données sont manquantes, mal alignées ou lorsque le modèle linguistique « comble les lacunes ». Pour les équipes de sécurité et les décideurs, il est essentiel de reconnaître que si la RAG réduit les hallucinations par rapport aux LLM classiques, elle ne les élimine pas complètement.

Évolutivité

Selon Bajaj, « les systèmes RAG reposent souvent sur l’ingestion de grands volumes de données dans leur base de connaissances. Cependant, à mesure que le volume de données augmente, les pipelines d’ingestion peuvent être saturés, ce qui entraîne des retards et des pertes potentielles d’informations ».

En bref, à mesure que l’ingestion de données augmente, les pipelines peuvent rapidement être saturés. Lorsque trop de documents ou de sources sont ingérés trop rapidement sans optimisation, les goulots d’étranglement des pipelines augmentent, ce qui entraîne des réponses plus lentes et des défaillances potentielles. Cela pose particulièrement problème pour les grandes entreprises ou les entreprises dont l’environnement informatique est complexe.

Précision

L’extraction de réponses précises à partir d’un grand nombre de contextes récupérés reste un défi permanent. « Même lorsque les documents pertinents sont récupérés, les LLM peuvent avoir du mal à extraire la bonne réponse », prévient M. Bajaj. Les défis sont dus à :

• Le bruit : « Les documents récupérés contiennent souvent des informations superflues ou non pertinentes qui perturbent le LLM », explique M. Bajaj.
• Les données contradictoires : lorsque plusieurs documents fournissent des informations alternatives, le LLM peut donner la priorité à des contenus incorrects ou obsolètes.

Cela peut poser des problèmes aux équipes informatiques qui comptent sur l’IA pour obtenir des résultats exploitables et factuels. Cela est particulièrement problématique pour des cas d’utilisation tels que la conformité ou la réponse aux incidents, où la clarté et la fiabilité sont primordiales. Un réglage et une validation réguliers sont essentiels pour maintenir un haut niveau de précision à mesure que de nouvelles données sont ajoutées.

Coût

L’exploitation d’une pile RAG ne se limite pas au calcul cloud requis pour l’IA. Il existe des coûts supplémentaires pour le stockage vectoriel, la maintenance des index et les opérations de récupération qui évoluent en fonction du nombre et de la taille des sources de données. Pour les entreprises, ces coûts d’infrastructure peuvent augmenter considérablement à mesure que l’utilisation s’étend à travers les équipes et les zones géographiques. Il est donc essentiel de prévoir un budget adapté à l’échelle.

Complexité

Le déploiement et la maintenance d’une configuration RAG exigent un savoir-faire technique. Les équipes doivent connecter de nouvelles sources, synchroniser et mettre à jour la base de connaissances, et équilibrer l’infrastructure pour que tout fonctionne correctement. Le dépannage, la surveillance et les mises à niveau du système ajoutent encore à la complexité opérationnelle. Pour de nombreux responsables informatiques, cela signifie consacrer d’importantes ressources d’ingénierie pour maintenir la stabilité et la sécurité du système.

La génération augmentée par la récupération (RAG) rend l’IA plus précise et plus fiable, ce qui permet d’alimenter tout, du support client des PME aux solutions de conformité et de cybersécurité des entreprises. Chez Proofpoint, nous sommes à l’avant-garde pour aider les organisations à adopter l’IA en toute sécurité. Contactez-nous ou découvrez notre approche de la cybersécurité centrée sur l’humain.