21/05/2026
La plupart des chatbots IA qu'on nous demande de reprendre ont le même problème. Ce n'est pas le modèle. C'est ce qu'on lui donne à lire.
Un exemple qu'on voit souvent : un assistant interne déployé sur une base documentaire. En démo, les réponses sont propres. En production, un utilisateur pose une question sur la politique de télétravail et obtient une réponse basée sur une version de 2021. Personne ne s'en rend compte pendant trois semaines.
Le modèle a fait exactement ce qu'on lui a demandé. Le problème, c'est que personne n'avait prévu de vérifier si les documents injectés étaient encore valides.
C'est un cas parmi d'autres, mais il illustre un point qu'on retrouve sur tous nos projets RAG : la fiabilité d'un assistant IA se joue moins dans le choix du modèle que dans la qualité du contexte qu'on lui fournit, et dans la capacité à détecter quand ce contexte dérive.
On a détaillé notre approche sur le blog, notamment sur l'évaluation des réponses et le monitoring en production.
https://www.sparkle.tech/actualites/mefiez-vous-des-ia-naives-pourquoi-un-simple-rag-ne-suffit-pas