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  • Agents IA
    • Introduction
    • 1. Qu’est-ce qu’un agent IA ?
    • 2. Comment donner une mission à un agent ?
    • 3. Comment un agent utilise-t-il un outil ?
    • 4. Comment l’agent enchaîne-t-il les étapes ?
    • 5. Contexte et mémoire : que conserve l’agent ?
    • 6. À quoi servent les skills ?
    • 7. Comment l’agent recherche-t-il des documents ?
      • Choisir la source qui répond à la question
      • Retrouver des passages utiles
      • Le RAG : rechercher, puis répondre avec les sources
      • Ce que l’agent ajoute à la recherche
      • Trouver ne suffit pas
    • 8. Workflow ou agent : comment choisir ?
    • 9. À quoi servent le middleware et les validations humaines ?
    • 10. Quand plusieurs agents sont-ils utiles ?
    • 11. Que fournissent les frameworks et MCP ?
    • 12. Comment vérifier qu’un agent accomplit sa mission ?

Comment l’agent recherche-t-il des documents ?

Choisir une source, retrouver des passages utiles et vérifier ce qu’ils permettent réellement d’affirmer.

Notre agence de voyage a proposé un hôtel à Agadir. La cliente demande : « Si j’annule mon séjour, serai-je remboursée ? » Le modèle connaît le sens du mot annulation, mais pas nécessairement les conditions du tarif proposé. Il doit consulter une source qui s’applique à cette offre.

La recherche documentaire apporte des éléments à la réponse. Elle ne garantit pas que l’agent les choisira ou les interprétera correctement.

Choisir la source qui répond à la question

Une page générale sur l’hôtel peut indiquer que certains tarifs sont remboursables. Cela ne suffit pas pour conclure que celui de la cliente l’est. Il faut retrouver les conditions de l’offre concernée, puis vérifier les dates, les frais et les exceptions.

L’application peut donner accès à des fichiers, à une base documentaire ou à un site web par un outil de recherche. L’agent ne peut consulter que les sources accessibles avec les outils et les droits dont il dispose.

Retrouver des passages utiles

Dans une base documentaire, les textes peuvent être découpés en passages, puis indexés pour être retrouvés. Chaque passage doit rester associé à sa source : document, section et, si disponible, date ou version. Un extrait isolé risque de perdre une condition importante.

Deux approches se complètent :

  • La recherche par mots-clés retrouve notamment des termes précis, comme le nom d’un tarif ou « annulation ».
  • La recherche sémantique rapproche des formulations de sens voisin, par exemple « être remboursé » et « récupérer les sommes versées ». Elle utilise souvent des représentations numériques appelées embeddings.

Une recherche hybride combine les deux, comme l’explique la documentation Microsoft. La proximité de sens aide à trouver un passage ; elle ne prouve ni son exactitude ni son applicabilité au séjour.

Le RAG : rechercher, puis répondre avec les sources

Le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation ou génération augmentée par la recherche, consiste à retrouver des informations et à les fournir au modèle pour qu’il construise sa réponse. Les passages entrent dans son contexte : on ne réentraîne pas le modèle à chaque recherche.

Ce mécanisme ne nécessite pas toujours une base vectorielle. Un outil qui interroge une base existante ou lit une page pertinente peut fournir les informations nécessaires. La documentation LangChain présente ces différentes possibilités.

Ce que l’agent ajoute à la recherche

Un RAG peut suivre un parcours fixe : rechercher une fois, puis répondre. Dans une recherche pilotée par un agent, le modèle peut choisir quand chercher, formuler la requête et décider d’une recherche complémentaire selon le résultat. C’est la distinction présentée dans le cours Hugging Face sur le RAG agentique.

Voici une séquence illustrative, avec des résultats simulés :

  1. Première recherche. L’outil retourne une page générale : « Des tarifs remboursables sont disponibles. » L’agent constate qu’elle ne précise pas les conditions de l’offre retenue.
  2. Recherche précisée. Il utilise le nom du tarif pour retrouver le document correspondant. Celui-ci indique une échéance d’annulation et des frais après cette échéance.
  3. Réponse appuyée sur le document. Il explique ces conditions et cite la source. Si la date envisagée d’annulation manque, il la demande avant de conclure au remboursement.

L’agent choisit une source et une requête. L’outil retourne des passages avec leur provenance. Le modèle examine leur pertinence et leurs conditions : s’ils suffisent, il répond en citant la source ; sinon, il précise la recherche ou demande une information.

Trouver ne suffit pas

Avant de répondre, vérifier que le passage concerne le bon tarif, que ses conditions sont applicables et que la citation soutient réellement la conclusion. En cas de contradiction, la signaler plutôt que choisir arbitrairement une version.

Un document peut aussi contenir des instructions visant à détourner la mission. Elles ne deviennent pas automatiquement des consignes pour l’agent ni une autorisation d’agir. Microsoft décrit ce risque de manipulation des instructions et des sources.

Si aucun passage ne répond à la question, l’agent doit reconnaître cette limite. Ne pas trouver de frais d’annulation ne signifie pas qu’il n’y en a pas. Il peut demander le document manquant ou transmettre la question à un conseiller, sans chercher indéfiniment.

À retenir : l’agent recherche des preuves, examine ce qu’elles permettent d’affirmer et répond dans ces limites. Une source citée n’est pas une garantie de réponse correcte.

Suite : Workflow ou agent : comment choisir ?