Cette présentation examine de manière critique la promesse actuelle des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) généralistes qui prétendent pouvoir extraire naturellement toute information pertinente d’une base documentaire. À travers des cas concrets issus de déploiements en production, nous démontrerons les limitations importantes de cette approche : imprécisions dans les réponses, difficultés de gestion des versions multiples de documents, et problèmes de cohérence. Nous présenterons ensuite une approche alternative basée sur des agents spécialisés et des modèles dédiés, permettant de réaliser des tâches complexes de type RAG multimodal sur des volumes importants de documents. Des démonstrations réelles issues de nos implémentations client illustreront comment cette architecture permet d’obtenir des résultats plus fiables et précis dans l’exploitation automatisée des documents d’entreprise.”

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