RAG, STAG et avenir des LLM : comment l’IA devient vraiment utile en entreprise
QUELLE EST LA Définition DE LLM ?
Définition longue : qu’est-ce qu’un LLM (Large Language Model) ?
Un LLM, ou Large Language Model, est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur des milliards de mots, provenant de textes variés (sites web, livres, articles, forums…). Son objectif : comprendre, générer et manipuler du langage naturel, de manière cohérente et contextuelle.
Concrètement, un LLM est capable de :
Répondre à des questions
Résumer des textes
Générer des contenus (emails, articles, scripts…)
Traduire, reformuler, compléter une phrase
Extraire des données ou classer des informations
Ces modèles fonctionnent grâce à des architectures de réseaux neuronaux de type transformer, introduites notamment par le modèle BERT (Google) puis perfectionnées avec GPT (OpenAI), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic), etc.
Pourquoi "large" ?
Parce qu’ils sont entraînés sur des quantités massives de données textuelles, et comportent des milliards de paramètres. Plus le modèle est "large", plus il est capable de capter des nuances linguistiques fines, de comprendre des contextes complexes et de générer du texte crédible.
Limites d’un LLM “pur” :
Il ne raisonne pas, il prédit la suite la plus probable d’un texte.
Il peut générer des erreurs appelées hallucinations (faits inventés).
Il n’a pas de mémoire "vraie" du monde réel, sauf s’il est connecté à une base de données externe ou à des outils (ce que permettent des architectures comme le RAG ou le STAG).
En résumé
Un LLM est un moteur de langage ultra-puissant, qui peut transformer la façon dont les entreprises produisent, analysent et automatisent du contenu — à condition d’être bien utilisé, bien cadré, et parfois enrichi par des outils métier ou des données fiables.
IA générative : les limites du modèle “généraliste”
Depuis l’explosion de ChatGPT, les modèles de langage (LLM) ont prouvé leur puissance. Mais dans un contexte professionnel, leur usage est rapidement confronté à trois problèmes majeurs :
Manque de précision métier
Informations non actualisées
Réponses parfois hallucinées (factuellement fausses)
Pour y remédier, de nouvelles architectures émergent. Deux d’entre elles font particulièrement parler d’elles : RAG et STAG.
RAG – Retrieval-Augmented Generation
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine un LLM avec un moteur de recherche interne. Plutôt que de se baser uniquement sur sa mémoire, le modèle va chercher l’information dans une base de données fiable (textes, PDF, CRM, SharePoint, Notion…).
Comment ça fonctionne ?
L’utilisateur pose une question
Le moteur RAG interroge une base documentaire
Les documents les plus pertinents sont injectés dans le prompt
Le LLM génère une réponse contextualisée à partir de cette source
Avantages
Réduction des hallucinations
Mise à jour en temps réel
Personnalisation métier
Exemples d’applications
Support client basé sur une FAQ dynamique
Assistant interne connecté à la documentation produit ou technique
Résumé automatique de dossiers métiers complexes
STAG – Stream-Triggered Augmented Generation
Le STAG (Stream-Triggered Augmented Generation) ajoute une autre dimension : la réactivité.
Ici, l’IA se déclenche automatiquement à partir d’un événement ou d’un flux d’information.
Concrètement
Un LLM est branché sur un flux (ex : CRM, Google Analytics, outil de logistique…). Quand une condition est remplie (changement de statut, seuil dépassé, nouveau produit…), l’IA est activée pour générer une réponse.
Avantages
Automatisation sans action humaine
Réactivité immédiate
Scénarios “event-based” simples à déployer
Exemples
Résumé Slack généré dès qu’un sujet sensible émerge
Reporting automatisé dès qu’un KPI chute
Génération de fiche produit dès qu’un nouveau SKU est validé
Travailler avec un PIM : le raccourci vers une IA toujours à jour
Un des grands freins à l’usage des IA génératives en entreprise, c’est la gestion de la donnée. Et c’est là qu’un PIM (Product Information Management) prend tout son sens.
Pourquoi connecter un PIM à un RAG ou un STAG ?
Le PIM centralise l’information produit : descriptions, caractéristiques, traductions, images, documentation…
En le connectant à un moteur RAG, les réponses générées sont toujours basées sur la dernière version de la donnée
En STAG, un changement dans le PIM peut déclencher une mise à jour immédiate sur tous les supports (site, catalogue, script commercial, etc.)
👉 En résumé : le PIM devient la source de vérité. Le LLM devient l’interface intelligente.
Exemple très concret :
Je modifie un ingrédient dans une fiche produit → le PIM envoie l’info → STAG déclenche une génération de la nouvelle fiche pour le site, le PDF produit, l'email de relance et même une nouvelle FAQ.
On peut même imaginer le contraire, un STAG alimente une fiche basée sur le PIM → le PIM modifie la fiche pour tous les supports.
Tout ça, sans intervention humaine.
Pourquoi c’est l’avenir des LLM ?
Ces deux approches (RAG & STAG) transforment l’IA générative en outil réellement exploitable :
Fiable car connecté à une base claire (souvent un PIM ou une base métier)
Contextuel car capable de comprendre la logique produit ou business
Réactif car il sait se mettre à jour en fonction des flux
Comment JE M’en inspire
J’accompagne les marques et les PME dans :
L’intégration de LLM dans des outils existants
Le prototypage de moteurs RAG connectés à leur base produit (PIM, CMS, ERP…)
La mise en place de déclencheurs intelligents via STAG (API, événements)
Mon approche ? Construire une IA opérationnelle, connectée, et rentable.
Conclusion : une IA qui travaille, pas juste qui parle
Avec le RAG, l’IA sait où aller chercher.
Avec le STAG, elle sait quand agir.
Et avec un PIM bien structuré, elle a toujours les bonnes infos sous la main.
Ce trio change la donne pour tous les métiers du contenu, de la relation client, du marketing produit ou de la formation.
Et si tu veux tester ce que ça donne en vrai, on peut en parler ensemble chez Quillet Digital.
