RAG n'a jamais été l'objectif final. La mémoire dans les agents IA est la direction vers laquelle tout se dirige. Laissez-moi décomposer cette évolution de la manière la plus simple possible. RAG (2020-2023) : - Récupérer des informations une fois, générer une réponse - Pas de prise de décision, juste récupérer et répondre - Problème : Récupère souvent un contexte non pertinent RAG agentique : - L'agent décide *si* la récupération est nécessaire - L'agent choisit *quelle* source interroger - L'agent valide *si* les résultats sont utiles - Problème : Toujours en lecture seule, ne peut pas apprendre des interactions Mémoire IA : - Lire ET écrire dans des connaissances externes - Apprend des conversations passées - Se souvient des préférences des utilisateurs, du contexte passé - Permet une véritable personnalisation Le modèle mental est simple : ↳ RAG : lecture seule, à coup unique ↳ RAG agentique : lecture seule via des appels d'outils ↳ Mémoire d'agent : lecture-écriture via des appels d'outils ...