Comment Google simplifie le RAG et l’IA sur-mesure pour votre entreprise

Imaginez une IA qui connaît déjà toute votre entreprise : vos documents, vos process, vos offres, vos projets. Une IA capable de répondre uniquement à partir de VOS informations, sans installation complexe ni budget délirant.

C’est exactement ce que permet le nouveau RAG de Google par API, intégré à l’écosystème Gemini / Vertex AI. Google gère toute la partie technique (chunking, embeddings, indexation, stockage), vous ne payez que l’indexation des documents… pour un coût jusqu’à 25 à 50 fois inférieur à certaines solutions classiques.

Rappel : c’est quoi un RAG ?

Le RAG (pour Retrieval-Augmented Generation) est une méthode qui permet à une IA de répondre à partir de vos propres documents plutôt qu’uniquement de sa connaissance générale.

Le fonctionnement classique d’un RAG

Traditionnellement, mettre en place un RAG, c’est technique et coûteux :

• Indexation: vous envoyez vos documents (PDF, docs, etc.).
• Chunking: le texte est découpé en petits morceaux (par exemple tous les 200 ou 300 caractères).
• Embeddings: chaque chunk est transformé en vecteur (une suite de chiffres représentant le sens du texte).
• Base vectorielle: ces vecteurs sont stockés dans une base spécialisée (Pinecone, Supabase, Qdrant, etc.).
• Recherche: à chaque question, la requête est convertie en vecteur, comparée à ceux de la base, puis l’IA rédige une réponse à partir des morceaux les plus pertinents.

Résultat : c’est puissant, mais il faut gérer l’infrastructure, les coûts de base de données, le dimensionnement, et beaucoup de technique. Jusqu’ici, c’était surtout réservé aux grosses boîtes bien équipées.

Ce que Google change avec son nouveau RAG

Avec le RAG par API de Google, tout cela est simplifié et largement automatisé. Vous envoyez vos fichiers, Google s’occupe du reste.

1. Chunking dynamique et intelligent

Au lieu de découper vos documents de manière fixe (tous les 200 caractères par exemple), Google applique un chunking dynamique grâce à ses modèles d’embeddings. Concrètement :

• la taille des chunks s’adapte au contexte et à la structure du document ;
• certains passages peuvent faire 100 caractères, d’autres 200, 300, 400, selon la logique du contenu ;
• vous obtenez un meilleur découpage, donc une meilleure qualité de recherche et de réponse.

Plus besoin de vous prendre la tête avec les bons paramètres de chunking : Google les gère pour vous.

2. Recherche sémantique plutôt que par mots-clés

Dans une base vectorielle classique, on reste souvent assez proche d’une logique « mots-clés améliorée ».

Avec le RAG de Google, la recherche est pleinement sémantique:

• vous posez une question en langage naturel ;
• Gemini transforme cette question en requête sémantique ;
• les meilleurs passages sont retrouvés en fonction du sens, pas uniquement des mots exacts.

Cela augmente fortement la pertinence des réponses, surtout sur des questions complexes ou formulées de manière imprécise.

3. Une IA qui ne répond que sur vos documents

Cette IA ne va pas chercher des informations sur le web ou dans des bases externes comme ChatGPT en mode généraliste. Elle ne répond que sur :

• vos fichiers indexés ;
• vos données métier ;
• vos procédures internes, offres, tarifs, projets, etc.

Avantages :

• moins d’hallucinations;
• réponses fiables car ancrées dans vos contenus ;
• parfait pour un usage interne entreprise ou des applications métier.

Exemple concret : une IA qui comprend vos documents

Imaginons que vous ayez un PDF qui présente votre entreprise : vos services, votre équipe, vos projets clients, vos cas d’usage.

Avec le RAG de Google :

1. Vous uploadez ce PDF dans un store de recherche de fichiers (file search store) sur Google Cloud.
2. Google stocke le fichier, le découpe, crée les embeddings et l’indexe automatiquement.
3. Vous interrogez ce store via une API ou un agent de chat (Gemini par exemple).

Vous pouvez alors poser des questions comme :

• « Qui est l’expert automatisation dans l’agence ? »
• « Quel est le principal gain apporté par le projet Lexibot pour le cabinet de notaires ? »

L’IA va chercher précisément dans votre document et répondre par exemple :

« L’expert automatisation chez Velios est Baptiste Simar, également PDG et cofondateur de l’entreprise. »

Ou encore :

« Le principal gain du projet est une réduction jusqu’à 40 % du temps de traitement des dossiers, ainsi qu’une amélioration de l’homogénéité des analyses. »

C’est exactement le type de scénario que l’on peut mettre en place avec les fichiers internes d’une entreprise.

Architecture simplifiée avec le RAG Google

Étape 1 : création du store de recherche

Vous commencez par créer un file search store, c’est l’environnement dans lequel Google va stocker et indexer vos fichiers.

Étape 2 : upload du fichier

Vous envoyez votre document (PDF, Excel, texte, etc.) vers ce store :

• l’upload envoie le fichier brut ;
• un second appel importe et indexe le fichier (c’est là que les embeddings et le chunking sont réalisés).

Ces deux étapes sont distinctes : l’une stocke, l’autre déclenche l’indexation.

Étape 3 : requête sur le store

Une fois le fichier indexé, vous pouvez le tester avec une requête de type :

« What is this document about ? »

L’API retourne alors un résumé du document, ou des passages précis, que vous pouvez ensuite utiliser dans une réponse générée par un modèle comme Gemini.

Formats de fichiers, limites et coûts

Formats compatibles

Le RAG de Google accepte de nombreux formats de fichiers, notamment :

• PDF ;
• fichiers texte ;
• fichiers Excel et autres formats structurés ;
• et globalement la plupart des formats textes utilisés en entreprise.

Limites techniques

• taille maximale par fichier : 100 Mo environ ;
• stockage gratuit jusqu’à 1 Go de données avec un compte Google Cloud de base.

Tarification

La grande force de l’offre de Google, ce sont les coûts :

• stockage des fichiers : gratuit jusqu’à 1 Go ;
• embeddings lors des requêtes: gratuits ;
• coût d’indexation: environ 0,15 $ par million de jetons.

Sur des volumes raisonnables, on arrive à des coûts annuels autour de 200 $ là où certaines solutions concurrentes peuvent monter autour de 5000 $ pour des usages comparables. Le facteur d’économie peut atteindre x25.

Sécurité des données et conformité

En utilisant Vertex AI en mode payant, Google s’engage contractuellement à :

• ne pas utiliser vos données pour entraîner ses modèles ;
• protéger vos informations dans un cadre sécurisé et professionnel.

C’est un point crucial pour les entreprises manipulant des données sensibles : cabinets juridiques, notaires, PME industrielles, santé, etc.

Cas d’usage concrets en entreprise

1. Assistant interne de connaissances

Vous pouvez créer un assistant IA qui connaît :

• vos offres, vos prix, vos conditions ;
• vos procédures internes ;
• vos documents RH, supports de formation, etc.

Les équipes lui posent des questions en langage naturel, l’IA répond en s’appuyant uniquement sur vos documents. Fini les heures perdues à chercher dans des dossiers partagés.

2. Analyse automatique de documents métiers

Comme dans l’exemple du cabinet de notaires :

• vous uploadez une convention de divorce ou un contrat ;
• le RAG identifie automatiquement les clauses importantes ;
• il extrait les bonnes informations (dates, montants, parties, conditions, etc.).

Cela permet de :

• réduire de 30 à 40 % le temps de traitement ;
• améliorer l’homogénéité des analyses ;
• systématiser la relecture et la comparaison de documents.

3. Intégration dans des applications et automatisations

Tout fonctionne par API. Vous pouvez donc :

• intégrer le RAG Google dans une application web ou mobile (avec du code Python, JavaScript, etc.) ;
• l’utiliser dans des workflows d’automatisation (par exemple avec n8n ou d’autres outils no-code/low-code) ;
• déclencher des analyses de documents à chaque upload client, chaque nouveau contrat, chaque rapport.

Vous n’avez pas besoin de devenir développeur : il s’agit essentiellement de requêtes HTTP, que l’on peut souvent encapsuler dans des outils no-code.

L’importance des métadonnées

Dans tout système RAG, y compris celui de Google, les métadonnées jouent un rôle clé.

Une métadonnée, c’est une information à propos d’un fichier : par exemple pour une image :

• le titre ;
• le format ;
• la date de création ;
• la taille, les dimensions, etc.

Pour un document métier, cela peut être :

• le type de document (contrat, facture, procédure) ;
• le client concerné ;
• la date de signature ;
• le service interne propriétaire du document.

Bien renseigner les métadonnées permet de :

• filtrer plus facilement les résultats ;
• combiner recherche sémantique et critères métier ;
• structurer mieux votre base de connaissance.

Pourquoi cette technologie est une opportunité

Ce nouveau RAG de Google change la donne pour les TPE, PME et indépendants :

• plus de barrière technique: Google gère le chunking, les embeddings, la base ;
• coûts maîtrisés: facturation à l’indexation, stockage gratuit jusqu’à 1 Go ;
• intégration simple via API, compatible avec de nombreux outils ;
• sécurité et contrat clair sur l’usage des données.

Vous pouvez dès maintenant construire une IA qui :

• connaît toute la data de votre entreprise ;
• répond uniquement en fonction de vos documents ;
• peut être intégrée dans vos outils internes ou vos produits.

Ceux qui tireront parti de ce type de solutions n’auront pas forcément besoin de coder : ils devront surtout savoir choisir les bons outils et les interconnecter intelligemment.

Et maintenant, que faire ?

Pour aller plus loin, vous pouvez :

• tester un template prêt à l’emploi (workflow et agent IA) pour prendre en main la solution ;
• expérimenter avec quelques documents internes (présentation d’entreprise, procédures, FAQ clients) ;
• identifier 1 ou 2 cas d’usage concrets dans votre activité (support client, juridique, RH, technique).

Les entreprises qui mettront en place ce type d’IA spécialisée, connectée à leurs documents, prendront une longueur d’avance sur leur marché.