Dans la série Le saviez-vous ?, nous décryptons les technologies clés derrière Aplysia, notre solution d’IA conçue pour le secteur hôtelier. Vous vous souvenez peut-être de notre article précédent sur les Grands Modèles de Langage (LLM), ces moteurs puissants qui alimentent l’IA moderne. Mais les LLM ont leurs limites : ils ne peuvent pas accéder à de nouvelles informations après leur entraînement, et ils peuvent parfois se tromper.
C’est là qu’intervient la Génération Augmentée par Récupération (RAG). Cette technologie alimente Aplysia 3, la dernière évolution de notre IA, et représente une avancée majeure dans la manière dont les hôtels peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle.
Plutôt que de s’appuyer uniquement sur des connaissances statiques, RAG permet à l’IA d’accéder en temps réel au contenu le plus pertinent de votre hôtel, comme les questions fréquentes, les guides pour les clients ou les politiques de réservation. Le résultat ? Des réponses rapides, précises et contextualisées, qui paraissent à la fois personnalisées et fiables.
Décomposons cela ensemble.
Les LLM ont transformé notre façon d’interagir avec la technologie, en alimentant aussi bien des chatbots que des outils d’analyse de données. Mais ils ne sont pas parfaits. Une fois entraîné, un LLM n’a plus accès à de nouvelles connaissances. Il ne connaîtra pas vos politiques mises à jour, vos offres saisonnières ou vos derniers menus, à moins d’être entièrement réentraîné. Il ne disposera pas non plus des détails spécifiques qui comptent vraiment pour votre hôtel. Et c’est normal. Les LLM ne sont pas conçus pour tout savoir. Leur but est de comprendre le langage, de générer du contenu et de s’adapter au contexte.
C’est là qu’intervient une approche plus intelligente : la Génération Augmentée par Récupération (RAG). Plutôt que de s’appuyer uniquement sur les données préexistantes du modèle, la RAG accède à des informations fraîches et pertinentes issues de vos propres sources. Au lieu de deviner, le modèle va récupérer exactement ce dont il a besoin dans des documents comme des guides pour les clients, des FAQ ou des procédures internes, et utilise ce contenu pour répondre avec précision.
Pour les hôtels, c’est une avancée majeure. Les versions précédentes d’Aplysia utilisaient des instructions structurées pour intégrer des informations personnalisées, et cela fonctionnait plutôt bien dans une certaine mesure. Le problème : ces instructions ne peuvent contenir qu’une quantité limitée de texte. C’est là que les bases de données vectorielles entrent en jeu. Elles permettent au modèle de filtrer de grandes quantités d’informations et d’en extraire rapidement ce qui est nécessaire, de manière efficace.
Le résultat ? Des réponses claires et précises, adaptées à vos clients et à votre équipe, qui font gagner du temps et améliorent l’expérience de chacun.
Imaginez que vous avez un énorme manuel d’hôtel. Plutôt que de feuilleter chaque page pour trouver le bon détail, votre IA s’adresse à un bibliothécaire intelligent qui va chercher instantanément la section la plus pertinente. C’est exactement ce que fait une base de données vectorielle.
Lorsque vous importez le contenu de votre hôtel, comme vos politiques internes, les questions fréquentes de vos clients ou des informations sur votre établissement, le système le divise en parties plus petites et transforme chacune d’elles en un vecteur. Les vecteurs sont des représentations numériques qui capturent le sens du contenu. Les idées similaires sont regroupées, ce qui permet à l’IA de savoir où chercher lorsqu’un client pose une question.
Voici comment cela fonctionne :
Ainsi, l’IA ne dépend ni de sa mémoire ni de suppositions : elle va chercher la réponse dans votre contenu réel, et répond avec clarté et assurance.
Cette partie est un peu technique, mais cela vaut la peine de comprendre ce qui se passe en coulisses lorsque Aplysia 3 répond à une question.
RAG signifie :
Voici comment fonctionne le processus complet :
Intégrer une RAG à votre système d’IA offre des avantages concrets et mesurables, en particulier dans le secteur hôtelier, où la précision, la réactivité et la satisfaction client sont essentielles.
Voici quelques bénéfices clés :
Meilleure précision
Le système utilise le contenu réel et à jour de votre hôtel, et non uniquement les données apprises lors au départ. Cela réduit les risques d’erreurs et de réponses vagues.
Des réponses plus pertinentes
En accédant à des informations spécifiques et contextuelles, la RAG permet à l’IA de refléter fidèlement vos politiques, vos offres et vos paramètres actuels, évitant ainsi les réponses génériques.
Toujours à jour
Tout changement apporté au contenu de votre hôtel est immédiatement pris en compte par le chatbot, sans qu’il soit nécessaire de réentraîner l’IA.
Plus de facilité d’audit
Comme le système récupère des documents réels durant le processus, il devient plus simple de tracer l’origine des informations, renforçant la transparence et la confiance.
Flexible et prêt pour l’avenir
La récupération et la génération de contenu sont gérées séparément, ce qui vous permet de mettre à jour les informations ou d’améliorer le modèle sans avoir à reconstruire l’ensemble du système.
Économie de tokens
Plutôt que d’inclure tout le contenu dans une seule requête, la RAG sélectionne uniquement ce qui est pertinent, réduisant ainsi la taille de chaque requête, améliorant la performance et optimisant les coûts.
Bien que la RAG corrige de nombreux problèmes liés aux modèles de langage traditionnels, cette technologie comporte aussi certaines considérations importantes à garder en tête :
La qualité des réponses dépend de votre contenu
L’IA ne peut utiliser que les informations disponibles. Si les documents sont incomplets, incohérents ou peu clairs, cela peut entraîner des erreurs ou des réponses inadaptées.
Vitesse variable
Le processus de recherche dans la base de données avant la génération de la réponse peut allonger légèrement le temps de réponse par rapport à un chatbot traditionnel – bien que cette différence soit souvent minime.
La structure du contenu est importante
Pour un fonctionnement optimal, les documents doivent être bien rédigés et faciles à diviser en fragments. Un format mal structuré ou des textes trop complexes peuvent nuire à la qualité de la réponse fournie.
Ces limites sont généralement faciles à gérer, en veillant à la qualité du contenu et en surveillant les performances. Aplysia 3 intègre des outils dédiés pour cela, comme la visibilité sur les contenus utilisés et le suivi des questions restées sans réponse.
Les Grands Modèles de Langage sont très puissants, mais à eux seuls, ils n’offrent pas la précision, le contexte ni l’actualisation constante dont les hôtels ont besoin.
La Génération Augmentée par Récupération (RAG) comble cette lacune. En allant chercher des contenus réels dans les documents de votre hôtel, elle permet à l’IA de fournir des réponses plus intelligentes et fiables, de réduire les erreurs, d’augmenter la satisfaction des clients et de donner à votre équipe un meilleur contrôle sur les informations partagées.
Avec Aplysia 3, cette technologie est pleinement intégrée à la solution HiJiffy. Les mises à jour sont instantanées, le contenu est simple à gérer, et le chatbot s’adapte à la configuration unique de votre établissement, que vous gériez un hôtel ou une cinquantaine.
En résumé, la technologie RAG transforme l’IA en un outil plus pratique, plus personnalisé, et bien mieux adapté à la réalité du secteur hôtelier.
Cet article est basé sur les contributions techniques de Vanda Azevedo, de l’équipe IA de HiJiffy.
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