L'intelligence artificielle séduit de plus en plus de curieux et de professionnels, grâce à des outils révolutionnaires comme ChatGPT. Ces avancées ont non seulement transformé notre manière d'interagir avec la technologie, mais ont aussi rendu l'IA incontournable dans les discussions contemporaines. Avec l'IA générative, nous pouvons désormais produire du texte, des images et bien d'autres contenus grâce à de puissants modèles d'apprentissage.
Souvent, pour améliorer une application d'IA comme un RAG ou un agent, il est plus judicieux de se concentrer sur l'analyse fine des erreurs plutôt que de céder à la tentation d'ajouter systématiquement de nouveaux outils. Voyons pourquoi cette approche pragmatique est souvent la plus efficace.
Lorsqu'on cherche à améliorer une application IA, qu'il s'agisse d'un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou d'un agent conversationnel plus complexe, l'écosystème technologique nous présente une multitude d'outils. Frameworks, bases de données vectorielles, modèles d'embedding, techniques de réécriture de prompt... chacun promettant d'améliorer significativement les performances.
Pourtant, céder à cette "course aux outils" sans une compréhension claire du problème à résoudre peut s'avérer contre-productif. L'approche la plus pragmatique, et souvent la plus efficace sur le long terme, repose moins sur l'accumulation de nouvelles briques technologiques que sur une analyse rigoureuse des erreurs et l'amélioration continue de l'architecture existante.