Créer son propre RAG : un investissement stratégique à la portée des PME

Le RAG se distingue par sa capacité à s’appuyer sur vos propres documents d’entreprise pour générer des réponses précises, contextualisées, et adaptées à votre activité. Notre article vous apporte une éclairage sur la fameuse question : combien investir en RAG ?

C’est un outil redoutablement efficace… à condition d’être bien conçu, bien alimenté, et bien entretenu.

Mais une fois les premiers tests réalisés, la question revient souvent chez les dirigeants :

• Si je veux aller plus loin, quels investissements dois-je prévoir ?
• Faut-il du matériel spécifique ?
• Une équipe technique ?
• Un budget conséquent ?
• Faut-il tout internaliser ou peut-on sous-traiter intelligemment ?
• Et comment éviter d’investir trop tôt dans des technologies qui évoluent constamment ?

Dans cet article, nous vous aidons à répondre concrètement à ces questions. Vous y découvrirez les postes d’investissement essentiels pour construire un RAG solide, les choix à faire pour garder de la flexibilité, et des conseils pour optimiser chaque euro investi… sans compromettre l’efficacité ni la pérennité de votre solution.

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Comprendre ce qu’est un RAG : de quoi parle-t-on concrètement ?

Avant de parler budget, il est essentiel de bien comprendre ce qu’est un RAG, comment il fonctionne, de quoi il est composé, et qui fait quoi dans un projet de ce type.

Car contrairement à une idée répandue, un RAG n’est pas une technologie mystérieuse ou inaccessible : c’est un assemblage d’outils et de ressources que vous pouvez piloter à votre échelle, à condition de bien en cerner les composants.

De quoi est composé un RAG ?

Un RAG (Retrieval-Augmented Generation) fonctionne selon une architecture en deux grandes parties :

1. La récupération d’informations (retrieval)
   → Le système va chercher dans votre propre base documentaire (PDF, Word, emails, notes internes, etc.) les passages les plus pertinents pour répondre à une question.
2. La génération de réponse (generation)
   → Une intelligence artificielle (comme ChatGPT, Mistral ou Claude) reformule la réponse en langage naturel à partir des éléments retrouvés, en les combinant avec ses propres capacités linguistiques.

Pour que cela fonctionne, il faut mettre en place :

• Une base vectorielle (le “moteur de recherche” intelligent),
• Un ou plusieurs modèles de langage (LLM),
• Une interface utilisateur (chat, dashboard, intranet…),
• Un système d’hébergement sécurisé des documents.

Qui fait quoi dans un projet RAG ?

Voici comment se répartissent généralement les rôles entre l’entreprise et un éventuel prestataire ou partenaire technique :

Combien coûte chaque composant ?

Le coût d’un projet RAG dépend du périmètre et de la profondeur du projet. Voici une estimation à titre indicatif :

Il est possible de démarrer avec un budget très réduit, et de monter progressivement en puissance.

Faut-il prévoir des entretiens ou de la maintenance ?

Oui, comme pour tout système vivant, un RAG nécessite :

• La mise à jour régulière des documents (nouveaux fichiers, versions, processus…),
• Une surveillance de la qualité des réponses,
• Un enrichissement progressif des cas d’usage,
• Un suivi technique (si le système est auto-hébergé ou sur mesure).

Mais ces tâches sont légères, peuvent être déléguées ou mutualisées, et leur retour sur investissement est rapide (temps gagné, erreurs évitées, informations mieux exploitées…).

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Un investissement structurant, pas nécessairement coûteux

Parler d’investissement RAG, ce n’est pas parler uniquement d’un coût technologique.
C’est surtout poser les bases d’un changement structurant, qui impacte à la fois votre organisation, vos méthodes de travail et vos ressources humaines.

La bonne nouvelle ?
Vous n’avez pas besoin d’un gros budget pour commencer.
Mais vous devez être prêt à mobiliser des moyens ciblés, répartis entre technologie, temps humain et accompagnement.

Ce que vous investissez, ce n’est pas qu’un outil : c’est une démarche

Un RAG performant repose sur trois fondations :

1. Des documents fiables et bien structurés
2. Des utilisateurs formés à l’utiliser efficacement
3. Un suivi régulier pour maintenir la pertinence et la performance

Et chacun de ces points demande un investissement, pas toujours financier, mais toujours stratégique.

Structurer ses données : souvent le premier vrai chantier

Beaucoup de PME disposent d’une mine d’or documentaire… mais dans un état peu exploitable :

• Fichiers en doublon ou en vrac,
• Documents obsolètes non identifiés,
• Informations dispersées entre différents outils ou supports.

Avant même d’intégrer ces documents dans un RAG, il faut souvent :

• Trier,
• Organiser,
• Et parfois réécrire ou reformater les contenus.

Ce travail peut être fait en interne, mais il représente un temps non négligeable.
Dans certains cas, faire appel à un prestataire (PME digitale, freelance, ou startup spécialisée) est un excellent choix pour accélérer le chantier sans mobiliser toute votre équipe.

Former les utilisateurs : un investissement léger mais indispensable

Un RAG ne sert à rien s’il n’est pas utilisé.
Et pour qu’il soit utilisé efficacement, vos collaborateurs doivent :

• Savoir formuler des requêtes claires (prompting),
• Comprendre ce que l’IA peut faire (et ce qu’elle ne peut pas faire),
• Savoir vérifier et contextualiser les réponses obtenues,
• Et donner du feedback si besoin pour améliorer le système.

Une formation courte, ciblée et adaptée à votre métier suffit souvent pour rendre l’outil pleinement opérationnel.

Vers une montée en compétences… voire de nouveaux rôles

À moyen terme, un investissement RAG peut aussi amener votre entreprise à :

• Désigner un référent IA interne (chargé de la documentation, de la mise à jour, du suivi qualité),
• Ou recruter une compétence complémentaire en documentation, en data organisation ou en no-code.

Ce n’est pas obligatoire dès le départ, mais c’est une évolution naturelle si vous déployez votre RAG à l’échelle de plusieurs services.

C’est aussi une opportunité de valoriser un collaborateur existant, ou d’attirer un profil hybride (tech + métier), de plus en plus recherché.

Anticiper les tâches de maintenance et d’évolution

Un RAG est un outil vivant. Pour rester pertinent, il doit être :

• Alimenté régulièrement avec de nouveaux documents,
• Mis à jour dès qu’un process change,
• Surveillé pour éviter les dérives ou les erreurs de réponse.

Ce travail peut être internalisé, confié à un partenaire externe, ou mutualisé avec d’autres projets (ex : mise à jour des procédures qualité, actualisation du site web, etc.).

Et bien sûr, l’évolution rapide des technologies IA impose de rester à l’écoute des nouveautés, sans tomber dans la dépendance à une seule solution.

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Définir les bons objectifs : partir de la vision pour structurer l’action

Avant de vous lancer dans un projet RAG, il est crucial de revenir à la vision de votre entreprise.
Où allez-vous ? Quelles priorités stratégiques voulez-vous renforcer (productivité, qualité, transmission du savoir, relation client…) ?

Un assistant IA bien conçu doit servir votre stratégie, pas créer une couche technologique en plus.

Fixer les bons objectifs

À partir de cette vision, et des problèmes concrets à résoudre que vous aurez identifiés (temps perdu à chercher des infos, rédaction chronophage, savoir interne dispersé…), posez des objectifs concrets et mesurables :

• Gagner du temps dans les réponses clients ?
• Fiabiliser les processus RH ?
• Capitaliser les savoirs métiers des anciens ?
• Soulager la direction au quotidien ?

Identifier les ressources disponibles (et celles à mobiliser)

Une fois les objectifs posés, cartographier les documents ou ressources existantes (procédures, contrats, mails types…). Puis, faites le point :

• Qui, en interne, peut piloter ou suivre le projet ?
• Disposez-vous déjà des documents nécessaires ?
• Vos équipes sont-elles prêtes à s’approprier l’outil ?
• Avez-vous besoin d’un appui technique, d’une formation, d’un partenaire ?

Certaines ressources peuvent être développées en interne, d’autres doivent être cherchées à l’extérieur — c’est là que des startups spécialisées ou Le Blog du Dirigeant peuvent vous aider à trouver les bons contacts.

Enfin, si possible, sélectionnez un ou deux cas d’usage prioritaires (support client, RH, commercial, technique…) pour vous lancer sans vous disperser.

Choisir une solution technique à votre mesure pour investir dans un RAG

Il existe aujourd’hui plusieurs options pour construire un RAG :

Solutions SaaS prêtes à l’emploi :

• Pas d’installation, pas de maintenance,
• Hébergement sécurisé, support inclus,
• Idéal pour les entreprises sans service informatique.

Déploiement sur mesure :

• Plus flexible, plus intégré à vos outils,
• Hébergement souverain (OVHcloud, Scaleway, etc.),
• Recommandé si vous avez des données sensibles ou un environnement technique complexe.

Le bon investissement RAG est celui qui équilibre simplicité, sécurité et évolutivité.
Former vos équipes (sans les transformer en experts IA)

Votre RAG n’aura de valeur que s’il est bien utilisé.
Pas besoin de coder, mais il faut :

• Apprendre à formuler des questions efficaces,
• Comprendre les limites du RAG (il ne “devine” rien),
• Vérifier les sources ou les formulations générées.

Former 2 ou 3 référents en interne est souvent suffisant pour faire vivre l’outil au quotidien.

Prévoir la mise à jour et la maintenance documentaire

Un bon investissement RAG inclut un volet maintenance :

• Mise à jour des documents (nouveaux produits, process, infos RH…),
• Vérification de la pertinence des réponses,
• Ajout ou retrait de contenus au fil des évolutions.

Cela peut se faire en interne (référent documentaire) ou avec l’aide d’un prestataire.
Pensez-le comme un abonnement à une base de connaissance intelligente.

Intégrer la logique d’évolution technologique

L’intelligence artificielle évolue rapidement.
Un bon investissement RAG doit donc intégrer une dimension d’agilité :

• Éviter les solutions figées,
• Choisir des briques interopérables (formats ouverts, API),
• Anticiper les mises à jour de modèles (GPT, Mistral, Claude…).

L’objectif : ne pas être dépendant d’un outil ou d’un prestataire unique, et pouvoir ajuster sans repartir de zéro.