Formation RAG et Document AI avec Mistral Studio

Répondre à une question à partir de ses propres documents suppose trois étapes successives, chacune capable de ruiner les suivantes. Il faut d'abord extraire : convertir un fichier numérisé, un formulaire ou un tableau en données structurées, ce que prend en charge la reconnaissance documentaire de Studio. Il faut ensuite constituer un corpus interrogeable, en découpant les documents, en les dotant de métadonnées et en gérant leur cycle de vie, rôle des bibliothèques de Studio. Il faut enfin rechercher et répondre, en combinant recherche lexicale et recherche vectorielle, puis en construisant une réponse qui cite ses sources et sait reconnaître qu'elle n'en a pas.

Parce que la qualité d'un système de réponse documentaire se joue rarement sur le modèle et presque toujours en amont : une extraction approximative ou un découpage mal calibré produisent des réponses fausses qu'aucun choix de modèle ne rattrapera. Parce que la recherche dense, souvent présentée comme supérieure, échoue précisément là où la recherche lexicale réussit, et que l'enjeu est de savoir quand combiner les deux. Parce qu'un système qui invente plutôt que d'admettre son ignorance est inexploitable en entreprise, et que ce comportement se conçoit, se mesure et se corrige. Ces deux jours privilégient une chaîne managée de bout en bout plutôt que l'assemblage de briques indépendantes, et se terminent sur l'évaluation chiffrée du système produit.