Glossaire IA · Données et connaissances
Grounding
En une phrase
Le grounding, ou ancrage, consiste à faire reposer les réponses d'un modèle d'IA sur des sources précises et vérifiables, comme vos documents, une base de données ou une recherche, plutôt que sur ce qu'il a retenu de son entraînement.
Autres noms: ancrage · ancrage factuel · réponses ancrées · grounded generation
Qu’est-ce que le grounding ?
En anglais, ground veut dire « sol ». Faire du grounding, c’est garder les pieds de l’IA sur terre : ce qu’elle dit doit s’appuyer sur quelque chose de vérifiable.
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Voir les tarifsUn modèle de langage sans ancrage répond avec ce qu’il a appris pendant son entraînement. Cela suffit pour expliquer un concept général, pas pour donner le prix de votre prestation ou l’état d’une commande. Là, faute de donnée, il peut produire une réponse convaincante et inventée. Le grounding lui fournit la bonne donnée au moment de répondre et lui demande de s’y tenir.
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On peut ancrer une réponse de plusieurs façons, souvent combinées :
- Les documents. On cherche dans votre base de connaissances les passages pertinents et on les transmet au modèle. C’est le RAG, avec une base de données vectorielle comme moteur de recherche.
- Les données en direct. L’agent interroge un système : l’agenda pour voir les créneaux libres, le CRM pour suivre une commande.
- La recherche. Pour les sujets généraux et d’actualité, on consulte des sources publiques.
Dans tous les cas s’ajoutent des règles claires dans le system prompt : réponds uniquement avec les informations fournies, cite leur origine et, si elles manquent, dis-le.
Le grounding ne dépend pas que du modèle. Il dépend surtout de la qualité des sources. Une documentation désordonnée ou contradictoire produit des réponses ancrées… dans de mauvaises données.
Exemple
Un gîte dans le Périgord installe un assistant sur son site. Sans ancrage, à la question « les chiens sont-ils acceptés ? », le modèle répond ce qui se fait ailleurs. Parfois juste, parfois non.
Avec le grounding, l’assistant consulte la fiche des règles du gîte : « Chiens de moins de 15 kg acceptés dans les chambres du rez-de-chaussée, avec supplément ». Et pour « reste-t-il une chambre pour le pont de l’Ascension ? », il ne suppose rien : il consulte la disponibilité réelle. Si aucune source ne répond, il propose de laisser ses coordonnées pour que le gîte rappelle.
Ce que cela change pour votre entreprise
Si un assistant parle à vos clients au nom de votre entreprise, ses réponses doivent être ancrées. Demandez toujours d’où il tire ses informations et ce qu’il fait quand il ne les trouve pas.
Les agents UTIO répondent avec votre base de connaissances, qui est l’unique source dans la verticale support : ce qui n’y figure pas ne reçoit pas de réponse, un ticket est ouvert. Pour les rendez-vous, l’agent consulte les créneaux réellement libres de votre agenda avant de les proposer. C’est le socle d’un agent IA fiable.
Questions fréquentes
Grounding et RAG, c'est pareil ?
Pas tout à fait. Le grounding est l'objectif : que la réponse s'appuie sur des sources. Le RAG est la technique la plus utilisée pour y parvenir, en cherchant dans des documents. On peut aussi ancrer une réponse dans une base de données, une API ou une recherche web.
Le grounding supprime-t-il les hallucinations ?
Il les réduit fortement, sans les supprimer. Le modèle peut encore mal interpréter un passage ou en mélanger deux. Il aide qu'il cite sa source, qu'il ait pour consigne de ne pas répondre à ce qu'il ne trouve pas et qu'une personne relise les cas sensibles.
Comment savoir si une réponse est bien ancrée ?
Vous pouvez désigner le document ou la donnée dont elle provient. Si le système affiche la source, vérifiez-la. Si une réponse contient une information absente de toutes les sources, cette information n'est pas ancrée.
Termes associés
- RAG
Le RAG (génération augmentée par récupération) est une technique qui fait chercher à un modèle de langage les passages utiles dans vos documents, puis rédiger sa réponse à partir d'eux, au lieu de répondre uniquement de mémoire.
- Hallucination
Une hallucination est une réponse d'un modèle d'IA qui paraît convaincante mais se révèle fausse ou ne repose sur aucune source : un chiffre, une citation, un prix ou une référence que le modèle invente en produisant le texte le plus probable.
- Base de connaissances
Une base de connaissances est l'ensemble organisé des informations d'une entreprise (questions fréquentes, conditions, horaires, fiches produit, procédures) dans lequel un agent IA ou une équipe va chercher ses réponses.
- Base de données vectorielle
Une base de données vectorielle stocke des embeddings, ces suites de nombres qui représentent le sens d'un contenu, et retrouve très vite les plus proches d'une requête. C'est la brique de recherche de la plupart des systèmes RAG.
- Function calling
Le function calling est la capacité d'un modèle de langage à répondre, au lieu d'un texte, par une demande structurée pour utiliser une fonction précise, avec son nom et ses paramètres. Votre système exécute cette fonction et renvoie le résultat au modèle.
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