RAG expliqué pour les marketeurs non techniques - quel impact réel sur notre stratégie de contenu ?

Je vais expliquer RAG de la façon la plus simple possible.

L’analogie avec la bibliothèque :

Imaginez qu’une IA soit une personne très intelligente ayant lu des millions de livres il y a des années (données d’entraînement). Elle peut répondre à beaucoup de questions de mémoire.

Mais si vous demandez quelque chose qui s’est passé la semaine dernière ? Elle ne sait pas – elle ne se souvient que de ce qu’elle a lu auparavant.

RAG, c’est comme donner à cette personne une assistante bibliothécaire.

Quand vous posez une question, la bibliothécaire court chercher les livres pertinents et tend les pages adéquates à la personne intelligente. Elle peut alors répondre en utilisant à la fois ses connaissances ET les informations actuelles.

Comment ça fonctionne techniquement (simplifié) :

1. Vous posez une question
2. Un système de récupération cherche du contenu pertinent (votre site, des articles, des docs)
3. Des extraits pertinents sont extraits et transmis à l’IA
4. L’IA génère une réponse à l’aide de ces extraits récupérés
5. Elle cite la source des informations

Pour les créateurs de contenu :

Votre contenu peut être « récupéré » et utilisé pour répondre à des questions immédiatement – pas seulement s’il entre dans les données d’entraînement.

C’est pourquoi la structure du contenu est si importante. Le système de récupération doit pouvoir trouver votre contenu ET en extraire les bonnes parties.

Je traduis ça en actions concrètes pour la stratégie de contenu.

Ce qui rend un contenu compatible RAG :

1. Structure claire des sections

   • Chaque section doit répondre à une question précise
   • Utilisez des titres descriptifs
   • Commencez par la réponse, puis développez

2. Clarté sémantique

   • Annoncez explicitement les sujets (« Cet article explique… »)
   • Utilisez une terminologie cohérente partout
   • Définissez les termes lors de leur introduction

3. Format adapté à la découpe

   • Paragraphes compréhensibles isolément
   • Chaque section doit pouvoir être extraite
   • Listes et tableaux pour infos discrètes

4. Bonnes métadonnées

   • Titres clairs décrivant le contenu
   • Meta descriptions précises
   • Balises schema appropriées

Le point clé :

Les systèmes RAG ne lisent pas tout votre article. Ils extraient les parties spécifiques jugées pertinentes pour une requête. Chaque section doit pouvoir fonctionner seule.

Pensez : « Si une IA extrait seulement ce paragraphe pour répondre à une question, est-ce qu’il a du sens tout seul ? »

Avis de rédacteur technique. Nous optimisons pour RAG depuis plus d’un an.

Ce qui a fonctionné :

• Transformation de la documentation narrative en format questions-réponses quand possible
• Chaque section est devenue une unité d’information complète
• Phrases d’accroche claires au début de chaque section
• Nommage cohérent pour toutes les fonctionnalités et concepts

Ce qui n’a pas fonctionné :

• Explications longues et continues qui s’appuient les unes sur les autres
• Informations importantes cachées au 5e paragraphe d’une section
• Titres vagues comme « Aperçu » ou « Prochaines étapes »
• Compter sur le contexte des sections précédentes

Le modèle mental :

Faites comme si votre contenu allait être découpé en morceaux de 500 mots et que chaque morceau devait avoir un sens seul. Parce que c’est ce que fait RAG en pratique.

Consultant SEO ici. Je vais expliquer la différence RAG vs SEO.

SEO traditionnel :

• Optimisation pour le classement de la page
• Construction d’autorité via des liens entrants
• Ciblage de mots-clés spécifiques
• Objectif : se classer haut dans les résultats de recherche

Optimisation RAG :

• Optimisation pour la récupération au niveau des sections
• L’autorité compte mais différemment (être dans des sources indexées de qualité)
• Ciblage sémantique des sujets et concepts
• Objectif : être récupéré et cité pour les requêtes pertinentes

Il y a des recoupements mais ce n’est pas identique :

Une page peut être n°1 sur Google mais peu récupérée par RAG (si elle est mal structurée).

Une page peut être invisible sur Google mais récupérée en permanence par Perplexity (si elle répond bien à des questions précises).

La passerelle :

Faites les deux. Une bonne structure de contenu aide à la fois le SEO traditionnel et la récupération RAG. Le travail RAG supplémentaire concerne surtout l’optimisation au niveau des sections.

Côté plateforme : chaque système IA utilise RAG différemment.

Perplexity : RAG pur. Recherche le web en temps réel pour chaque requête. Le contenu frais est crucial.

Google AI Overviews : RAG à partir de l’index de recherche Google. Le SEO traditionnel reste important pour être indexé.

ChatGPT : Principalement basé sur les données d’entraînement. Utilise RAG seulement avec la fonction navigation. Moins sensible au contenu frais.

Claude : Semblable à ChatGPT. Dispose maintenant de la recherche web mais base principale = données d’entraînement.

Ce que ça implique :

Là où vous voulez apparaître détermine quoi prioriser :

• Perplexity = contenu frais, bien structuré, accessible au crawl
• Google AI = SEO traditionnel + bonne structure
• ChatGPT = construction d’autorité sur le long terme + inclusion dans les données d’entraînement

Différentes plateformes, priorités d’optimisation différentes.

Petit ajout technique sur les « embeddings » puisque ça revient souvent.

Que sont les embeddings ?

Votre contenu est converti en une liste de nombres (généralement 768 à 1536 nombres par extrait). Ces nombres représentent le « sens » du texte.

Comment la récupération les utilise :

Quand vous posez une question, elle aussi devient une série de nombres. Le système trouve les extraits dont les chiffres sont les plus proches de ceux de la question.

Pourquoi c’est important pour le contenu :

Si votre contenu est confus, les embeddings sont brouillons. Si votre contenu aborde clairement un sujet, les embeddings sont propres et correspondent bien aux requêtes.

Conséquence pratique :

Écrivez clairement. Indiquez explicitement le sujet. Utilisez une terminologie courante.

Ne soyez pas trop subtil ou indirect. Les maths fonctionnent mieux quand le sens est évident.

Point de vue agence. Nous avons conçu des audits de contenu spécifiques RAG pour nos clients.

Ce que nous évaluons :

1. Indépendance des sections – Chaque section peut-elle tenir seule ?
2. Clarté des titres – Les titres décrivent-ils réellement le contenu ?
3. Placement des réponses – Les réponses clés sont-elles au début des sections ?
4. Cohérence terminologique – Même terme utilisé partout ?
5. Accessibilité au crawl – Les systèmes IA peuvent-ils accéder au contenu ?

Problèmes fréquents trouvés :

• Excellent contenu dans des PDFs difficilement accessibles pour l’IA
• Informations clés dans des images sans texte alternatif
• Réponses importantes enfouies au milieu de longues sections
• Titres qui ne correspondent pas au contenu (ex. : « Mise en route » pour des sujets avancés)

La solution :

Souvent, il s’agit de restructurer le contenu existant, pas d’en créer du nouveau. La plupart des sites ont une bonne information, juste mal présentée pour la récupération RAG.

Ce fil a été extrêmement instructif. Voici mon résumé pour les autres marketeurs de contenu :

Ce que RAG signifie pour nous :

RAG, c’est la façon dont l’IA trouve et utilise notre contenu en temps réel. C’est le mécanisme derrière les citations IA.

Actions clés :

1. Structurer le contenu en extraits exploitables – Chaque section doit fonctionner seule
2. Commencer par les réponses – Info clé d’abord, explications ensuite
3. Utiliser des titres clairs et descriptifs – Indiquer à l’IA le sujet de chaque section
4. Maintenir la cohérence terminologique – Même vocabulaire pour les mêmes concepts
5. Garantir l’accessibilité au crawl – L’IA doit pouvoir accéder à votre contenu
6. Penser au niveau section, pas page – Optimisez chaque extrait individuellement

Le modèle mental :

Votre contenu peut être découpé en morceaux et chaque morceau récupéré pour répondre à une question précise. Optimisez en tenant compte de cette réalité.

Outils :

Utilisez Am I Cited pour voir quel contenu est effectivement récupéré et cité. Faites de la rétro-ingénierie sur ce qui fonctionne.

Merci à tous pour les explications !