IntermédiairePrompting & usage
Ancrage (grounding)
En anglais : Grounding
Pratique qui consiste à appuyer les réponses d’un modèle d’IA sur des sources identifiables et vérifiables (documents, bases de données, résultats de recherche) plutôt que sur sa seule mémoire d’entraînement.
Un modèle de langage produit du texte plausible à partir de ce qu’il a appris, ce qui l’expose aux hallucinations et aux informations périmées. L’ancrage lui fournit, au moment de la question, des éléments de référence, par exemple via le RAG ou une recherche web, et lui demande de s’y tenir, idéalement en citant ses sources. Cela réduit les erreurs sans les supprimer : le modèle peut encore mal lire ou mal résumer un passage. C’est la différence entre un témoin qui raconte de mémoire et un témoin qui consulte ses notes datées.
Exemple
L’assistant interne d’une mutuelle ne répond qu’à partir des contrats et notices officiels et affiche, sous chaque réponse, le lien vers l’article précis utilisé.
Notions liées
Base de données vectorielle
IntermédiaireSystème de stockage conçu pour enregistrer des embeddings et retrouver très rapidement ceux qui sont les plus proches d’un vecteur donné, même parmi des millions d’éléments.
Date de coupure des connaissances
DébutantDate au-delà de laquelle les données d’entraînement d’un modèle s’arrêtent, de sorte qu’il ignore par lui-même les événements, publications et évolutions survenus ensuite.