IA générative textuelle vs moteur de recherche : quelle approche choisir pour organiser tes résolutions de ton association ?

On m’a posé une question sur l’organisation des procès-verbaux d’une association. En gros, comment l’IA générative peut-elle (ou non) aider à structurer l’historique des résolutions au fil des années ? Est-ce que c'est mieux d'utiliser de l'IA générative ou un moteur de recherche ici ?

Définissons le problème

Avant d’utiliser un RAG ou un moteur de recherche, voyons d’abord ce qu’on cherche vraiment à accomplir.

Nous avons une archive de documents non structurés, par exemple, des documents texte au format Word. C'est notre point de départ. Nous souhaitons comme résultat un tableau avec toutes les résolutions proposées, la date, le résultat du vote et un lien vers le procès-verbal concerné.

Nous faisons face à un problème assez typique de science des données. Est-ce que l'approche RAG (Retrieval Augmented Generation) que je présente dans la formation Utiliser des chatbots LLM localement et protéger ses données est appropriée ici.

Rapidement, ma réponse est… pas tout de suite. Mais, ça peut être utile en complément d'une approche par moteur de recherche et une utilisation plus en mode programmée d'un modèle de langage. L’essentiel du travail se fait avant même d’utiliser l’IA générative textuelle en mode conversation.