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Les embeddings : transformer le texte en vecteurs pour la recherche sémantique

Comprendre les embeddings, la technique qui transforme du texte en vecteurs pour rechercher par le sens plutôt que par les mots. La première brique de tout système RAG : concept, similarité cosinus, recherche sémantique et modèles disponibles.

Romain DE LA SOUCHÈRE · 8 min

Image de l'article Bases vectorielles : stocker, indexer et retrouver vos embeddings

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Bases vectorielles : stocker, indexer et retrouver vos embeddings

Qu'est-ce qu'une base vectorielle, comment elle retrouve les plus proches voisins en un instant (index ANN, HNSW), quelle métrique de similarité choisir, et le panorama des solutions : Chroma, Qdrant, pgvector, Pinecone.

Romain DE LA SOUCHÈRE · 9 min

Image de l'article L'architecture d'un RAG expliquée étape par étape

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L'architecture d'un RAG expliquée étape par étape

Le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et son architecture en quatre étapes — ingestion, indexation, retrieval, génération — réparties en une phase d'indexation et une phase de requête. Le rôle décisif du prompt augmenté.

Romain DE LA SOUCHÈRE · 8 min

Image de l'article Le chunking : bien découper vos documents pour un RAG performant

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Le chunking : bien découper vos documents pour un RAG performant

Pourquoi découper les documents avant de les indexer, le compromis de taille des chunks, le recouvrement (overlap), les stratégies de découpage (fixe, récursif, structurel, sémantique) et des réglages par défaut qui marchent.

Romain DE LA SOUCHÈRE · 9 min

Image de l'article Évaluer un RAG : les 4 métriques qui comptent (et RAGAS)

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Évaluer un RAG : les 4 métriques qui comptent (et RAGAS)

Pourquoi une réponse plausible n'est pas une réponse correcte, et les quatre métriques d'un RAG : context precision, context recall, faithfulness, answer relevancy. Le LLM-as-judge, RAGAS, et le diagnostic croisé pour localiser les pannes.

Romain DE LA SOUCHÈRE · 10 min

Image de l'article RAG avancé : les leviers pour améliorer votre pipeline

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RAG avancé : les leviers pour améliorer votre pipeline

Pourquoi le RAG naïf échoue sur les questions réelles, et la carte des leviers d'amélioration par étape du pipeline : côté requête (multi-query, HyDE, décomposition), côté indexation (contextual retrieval), côté récupération (recherche hybride, RRF, re-ranking).

Romain DE LA SOUCHÈRE · 10 min

Image de l'article RAG, fine-tuning ou long-context : comment décider

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RAG, fine-tuning ou long-context : comment décider

Trois façons de spécialiser un LLM sur vos données — prompting, RAG, fine-tuning — et comment choisir. Le long-contexte et le prompt caching rendent-ils le RAG inutile ? Les critères pour décider, et comment choisir sa base vectorielle en production.

Romain DE LA SOUCHÈRE · 9 min

Image de l'article AI Act : le guide opérationnel pour les entreprises (à jour 2026)

Data Scientist

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AI Act : le guide opérationnel pour les entreprises (à jour 2026)

L'AI Act (règlement UE 2024/1689) expliqué de façon opérationnelle : calendrier à jour après l'Omnibus de mai 2026, niveaux de risque, obligation de littératie IA (Article 4), cas concrets et étapes de mise en conformité.

Dr. Hatim CHAHDI - juillet 8, 2026· 15 min

Image de l'article Tesseract 5 vs PaddleOCR : quel OCR open-source choisir ?

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Docker

Tesseract 5 vs PaddleOCR : quel OCR open-source choisir ?

Tesseract ou PaddleOCR ? Comparez précision, vitesse, intégration LangChain et entraînement custom. Lequel propulsera vos projets IA ? → Guide complet.

Romain DE LA SOUCHÈRE - juin 6, 2025· 10 min