Le RAG vectoriel montre ses limites sur les raisonnements complexes. Découvrez comment le Knowledge Graph (GraphRAG) permet à l'IA de 'connecter les points' de vos données.
C'est le constat frustrant de cette fin d'année 2025. Vous avez indexé toute votre documentation technique dans une base vectorielle (Pinecone, Qdrant ou Weaviate). Votre Chatbot répond parfaitement à "Quelle est la pression du pneu X ?".
Mais dès que vous demandez : "Quel est l'impact de la pénurie du composant A sur la maintenance préventive du système B ?", l'IA hallucine ou répond "Je ne sais pas".
Pourquoi ? Parce que la recherche vectorielle trouve des similitudes, pas des connexions.
Bienvenue dans l'ère du GraphRAG. Chez Iskar.ai, nous migrons actuellement 40% de nos clients industriels vers cette architecture hybride. Voici pourquoi vous devriez vous y intéresser.
Le problème du "Flat Retrieval"
Le RAG classique (2023-2024) coupe vos documents en morceaux (chunks) et les transforme en vecteurs.
Si le morceau A parle de "Pénurie" et le morceau B de "Maintenance", mais qu'ils sont dans deux PDF différents, le lien sémantique est faible. L'IA ne peut pas "sauter" d'un concept à l'autre.
C'est ce qu'on appelle l'échec du raisonnement multi-sauts (Multi-hop reasoning).
La solution : Structurer le savoir avec un Knowledge Graph
Le GraphRAG ne se contente pas de stocker du texte. Il extrait des Entités (Personnes, Pièces, Lieux) et des Relations (Est situé à, Provoque, Appartient à) pour construire un graphe de connaissances.
Comparatif Technique : Vector vs Graph
| Critère | Vector RAG (Classique) | GraphRAG (Avancé) |
|---|---|---|
| Méthode | Proximité mathématique (Cosinus) | Traversée de liens (Arêtes/Nœuds) |
| Question Type | "C'est quoi X ?" | "Comment X influence Y ?" |
| Coût d'indexation | Faible | Élevé (Extraction LLM nécessaire) |
| Qualité Réponse | Factuelle, locale | Globale, systémique |
Quand passer au GraphRAG ? (Checklist DSI)
Ne jetez pas votre base vectorielle. Le GraphRAG est une surcouche coûteuse en tokens d'indexation. Il est indispensable uniquement si :
- Vos données sont très interconnectées : Chaînes logistiques, enquêtes criminelles, recherche pharmaceutique.
- Vous avez besoin de réponses "Grand Angle" : Résumer des tendances sur 500 documents disparates.
- L'hallucination est interdite : Le Graphe force l'IA à suivre un chemin logique existant.
Le conseil de l'expert : Commencez par une approche hybride. Utilisez les vecteurs pour trouver les documents candidats, et le Graphe pour affiner le contexte envoyé au LLM.
Conclusion
Le RAG n'est pas mort, il se structure. En 2026, une base de connaissances d'entreprise qui n'est qu'un "sac de vecteurs" sera obsolète pour les tâches d'analyse stratégique.
Vous sentez que votre RAG plafonne ?
Nous pouvons auditer votre architecture et prototyper une couche de Graphe sur vos données actuelles.
Passez à l'architecture supérieure ou relisez notre guide sur l'Observabilité.
