Dans la pile GenAI de l'entreprise : Comment l'orchestration, le RAG et les agents fonctionnent ensemble

L'IA générative n'est plus une expérience de laboratoire.

Les entreprises qui menaient autrefois de petits projets pilotes intègrent désormais l'IA dans de véritables flux de travail, et ce changement exige une pile de niveau entreprise. Il ne s'agit plus seulement d'avoir un modèle solide. Pour que la GenAI soit utile, sûre et rentable, les entreprises ont besoin d'une orchestration, d'une génération augmentée par la recherche (RAG) et de flux de travail agentiques fonctionnant ensemble dans un cadre unique.

L'importance de l'orchestration

L'exécution de modèles de langage volumineux en production est rarement aussi simple que de diriger les utilisateurs vers une API. Les entreprises doivent gérer plusieurs modèles pour différents cas d'utilisation, en acheminant parfois les requêtes de faible valeur vers des modèles moins coûteux tout en réservant la capacité supérieure pour les charges de travail critiques. C'est là que l'orchestration entre en jeu.

Les couches d'orchestration gèrent les versions, les politiques d'utilisation et les règles de routage, en veillant à ce que les demandes soient adressées au bon modèle dans les bonnes conditions. Elles fournissent également les garde-fous pour l'accès, la journalisation et la gestion des coûts. Sans orchestration, l'utilisation des modèles devient rapidement incohérente, coûteuse et difficile à gérer.

Le RAG, fondement de la précision

Même les meilleurs modèles peuvent halluciner. C'est pourquoi la génération augmentée par récupération est devenue la norme dans les déploiements d'entreprise. Les systèmes RAG ancrent les réponses des modèles dans les connaissances organisationnelles en se connectant à des ensembles de données et à des bases de connaissances.

La dernière vague, souvent appelée RAG 2.0, va encore plus loin avec la recherche hybride, le découpage hiérarchique et les boucles de rétroaction continues. Ensemble, ces techniques garantissent que les modèles génèrent des résultats alignés sur les données réelles de l'entreprise, et pas seulement sur des modèles statistiques. Pour les secteurs réglementés (finance, santé, services publics), ce changement n'est pas facultatif. La précision et la traçabilité sont obligatoires.

Des agents qui font plus que répondre

Là où l'orchestration assure le contrôle et le RAG la précision, c'est dans les flux de travail agentiques que les gains de productivité apparaissent. Les agents sont des systèmes alimentés par LLM qui ne se contentent pas de répondre, ils agissent. Ils peuvent extraire des données, interagir avec des API, déclencher des processus et accomplir des tâches en plusieurs étapes.

Imaginez une équipe financière où un agent ne se contente pas de résumer un rapport, mais extrait des données de l'ERP, rapproche les entrées et prépare une déclaration prête à être mise en conformité. Ou encore un flux de travail RH dans lequel un agent sélectionne les candidatures, planifie les entretiens et enregistre les mises à jour directement dans le système de gestion des ressources humaines. Il ne s'agit plus de projets pilotes théoriques. Les entreprises intègrent déjà des agents dans leurs opérations.

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Faire fonctionner les pièces ensemble

Individuellement, l'orchestration, le RAG et les agents résolvent des problèmes spécifiques. Ensemble, ils constituent la pile GenAI de l'entreprise.

• Orchestration permet de contrôler l'utilisation, de la régir et de la rentabiliser.
  
  
• RAG fournit la précision et l'ancrage dont les entreprises ont besoin.
  
  
• Agents transformer les idées en actions, en bouclant la boucle entre les données et les résultats.
  
  

Lorsque ces couches sont intégrées, les organisations passent de projets pilotes fragmentés à des systèmes évolutifs de niveau production.

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Le point de vue de l'exécutif

Pour les dirigeants, le principal enseignement est que le succès de la GenAI ne se résume pas au choix du “meilleur” modèle. Il s'agit de construire la pile qui garantit que les modèles produisent des résultats fiables, conformes et à des coûts maîtrisés. Cela signifie qu'il faut investir dans les personnes et les processus capables d'assembler l'orchestration, la récupération et les agents dans un cadre cohérent.

C'est là que de nombreuses entreprises sous-estiment le défi. Les modèles peuvent provenir de fournisseurs de cloud, mais les cadres d'orchestration, les pipelines de recherche et les flux de travail agentiques dépendent de l'expertise interne et de talents externes de confiance. Sans ces talents, les entreprises risquent de voir leurs coûts grimper en flèche, d'être confrontées à des performances incohérentes et d'être exposées à des risques de non-conformité.

Quelle est la prochaine étape ?

La complexité de la pile de l'entreprise ne fera que croître. L'orchestration multi-modèle s'étendra pour inclure des modèles spécialisés pour des tâches telles que la génération de code ou la recherche juridique. Les systèmes RAG évolueront avec de meilleures couches sémantiques et des cadres d'évaluation spécifiques au domaine. Les agents deviendront plus autonomes et prendront en charge des flux de travail qui, aujourd'hui, nécessitent encore une supervision humaine importante.

Les entreprises qui mettent en place dès maintenant la bonne pile de données, avec le soutien des bonnes personnes, seront prêtes pour cette évolution. Celles qui attendent risquent de s'efforcer d'adapter la gouvernance et le contrôle une fois que les systèmes sont déjà en place.