Le défi
Les systèmes RAG traditionnels excellent dans l'extraction d'informations spécifiques basées sur la similarité sémantique. Cependant, ils peinent face aux requêtes complexes nécessitant une synthèse profonde et une compréhension des relations entre entités.
Problématique client : Comment extraire des insights stratégiques à partir de milliers de documents non structurés — rapports, emails, contrats — tout en préservant le contexte relationnel entre les informations ?
L'approche neuro-symbolique
GraphRAG représente l'unification de deux paradigmes. D'un côté, l'approche symbolique : les graphes de connaissances modélisent explicitement les entités (personnes, concepts, organisations) et leurs relations. Chaque nœud et chaque arête portent une sémantique précise, à la manière des catégories aristotéliciennes.
De l'autre, l'approche connexionniste : les LLM apportent la capacité de génération fluide et la compréhension du langage naturel, permettant des requêtes en français courant.
L'ontologie — cette discipline héritée de la philosophie — structure explicitement les concepts et leurs relations. Comme une recette détaillée qui définit les ingrédients et les méthodes, elle garantit une compréhension cohérente à travers les systèmes.
Pipeline d'indexation
Le processus se décompose en cinq étapes clefs :
- Chunking intelligent — Découpage des documents en segments préservant le contexte
- Extraction d'entités — Identification des concepts clés via LLM
- Construction du graphe — Création des relations entre entités
- Détection de communautés — Clustering hiérarchique pour les requêtes globales
- Génération de résumés — Synthèses pré-calculées par communauté
Technologies déployées
Nous avons évalué et déployé plusieurs solutions selon les contraintes clients :
Microsoft GraphRAG pour les déploiements Azure avec intégration native aux services cognitifs. Architecture hybride combinant bases vectorielles et graphes de connaissances.
Neo4j + LLM Graph Builder pour les cas nécessitant une visualisation avancée et des requêtes Cypher complexes. Particulièrement adapté aux analyses de réseaux et à l'exploration interactive des données.
Résultats
L'approche GraphRAG a permis une réduction de 60% du temps d'analyse documentaire, la découverte de relations non évidentes entre entités, une traçabilité complète des réponses générées, et le support des requêtes holistiques du type "Quelles sont les tendances R&D du secteur ?".
Ce trio — RAG, LLM et ontologies — représente une évolution majeure vers des systèmes d'IA plus intelligents, capables d'interactions homme-machine naturelles et contextuelles.