Résumé
Cette fiche présente la Génération Augmentée de Récupération (RAG), un processus conçu pour optimiser les performances des sociétés de gestion. Il met en évidence la surabondance de documents non structurés dans ce secteur et le défi de l’accès rapide à l’information pertinente. La RAG est expliquée comme la combinaison de la recherche de contenu pertinent et de la génération de réponses claires en langage naturel. Le texte détaille les avantages clés de la RAG, incluant le gain de temps, la fiabilisation des analyses et la facilitation de la transmission des connaissances, avec des cas d’usage concrets pour différentes fonctions au sein d’un gestionnaire de fonds. Il conclut par une description du fonctionnement de la RAG en quatre étapes et des conseils pour son déploiement réussi.
5 minutes pour comprendre un concept qui va transformer votre organisation
Introduction : des documents partout, peu de temps pour les lire
Dans une société de gestion, chaque opération produit une masse de documents :
- Présentations de cibles, Due Diligence, rapports ESG
- Statuts, pactes, reporting LPs
- Mémos d’investissement, slides comité, audits externes
- Fonds de fonds / GP Stakers : datasheets de centaines de participations
👉 En réalité, 80 % de l’information utile est cachée dans des documents non structurés : PDF, Word, PowerPoint…
Et personne n’a le temps de tout relire.
C’est ici que la RAG (Retrieval-Augmented Generation) entre en jeu : une technologie qui permet à une IA de répondre à vos questions sur vos propres documents… en citant ses sources.
RAG, c’est quoi ?
La RAG est un processus qui optimise le résultat d’un modèle de langage. Il peut répondre à vos questions sur vos propres documents, en allant chercher les bons passages avant de générer une réponse plus précise et plus fiable.
Une RAG combine deux briques :
- Retrieval : aller chercher dans vos documents les contenus les plus pertinents à la question.
- Generation : produire une réponse claire en langage naturel, basée sur ces contenus.
Elle peut lire un pacte, scanner un rapport ESG, retrouver une clause, ou répondre à un LP sur le contenu réel d’un memo.
Pourquoi c’est stratégique pour une société de gestion ?
✅ Gagner du temps
- Résumer une data room de 300 documents
- Répondre aux questions d’un LP sans devoir tout relire
- Identifier rapidement les clauses clés d’un pacte
✅ Fiabiliser l’analyse
- Réponses sourcées (“selon le rapport d’impact 2024, page 9…”)
- Réduction des erreurs humaines
✅ Mieux transmettre l’information
- Un analyste part ? La reprise de ses dossiers est facilitée
- Le middle peut continuer à produire notices et reporting sans friction
Cas d’usage concrets
Comment ça fonctionne concrètement ?
- Indexer les documents (avec une base vectorielle type Pinecone, Weaviate ou FAISS)
- Utiliser un LLM (Mistral, OpenAI,, Claude…) relié à cette base
- Créer une interface utilisateur pour poser des questions (Portail LP, Messagerie, Backoffice,…)
- Afficher la réponse et les sources documentaires
Exemple : “Quels sont les objectifs carbone de la cible X ?” → L’agent RAG va chercher dans le rapport ESG et répondre précisément, avec citation
Ce qu’il faut pour se lancer
- Avoir une organisation documentaire claire : noms de fichiers, tags, OCR si besoin
- Commencer petit, par exemple sur un fonds ou une ligne métier, avec un périmètre de 20 documents
- Choisir une solution RAG ou un partenaire (SaaS ou sur-mesure) si possible souverain
- Définir les cas d’usage avec les métiers, les prioriser en établissant des scores d’impact
- S’assurer de la sécurité et de la confidentialité des données lors du déploiement
- Mesurer la valeur : taux d’adoption, temps gagné…
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