Mistral AI lance Agentic Search, une technologie capable de naviguer dans des documents, d'en extraire les informations pertinentes et surtout d'en vérifier les sources. Une approche qui entend corriger certaines faiblesses du RAG traditionnel et affiche des gains spectaculaires sur plusieurs benchmarks documentaires.
La recherche documentaire dopée à l'IA franchit une nouvelle étape. Mistral AI mise sur une nouvelle approche. Plutôt que de fournir au modèle quelques extraits issus d'une recherche initiale, le système est capable d'explorer les documents jusqu'à trouver les éléments nécessaires pour répondre à une question.
Baptisée Agentic Search, cette fonctionnalité est accessible via Mistral Search Toolkit et Library, mais également dans Mistral Studio et Le Chat. Elle s'appuie sur cinq capacités : recherche, ouverture, navigation, exploration et capture. L'IA peut ainsi consulter directement un fichier, aller jusqu'à une page ou un tableau précis, puis rechercher un élément particulier pour vérifier une information.
Mistral AI revendique des progrès importants lors de ses évaluations internes. Sur FinanceBench, un benchmark consacré aux questions-réponses à partir de documents financiers, la précision serait passée de 26,7 % à 86 % avec Agentic Search.
Le test porte sur 150 questions fondées sur 368 documents déposés auprès de la SEC américaine, représentant environ 53 900 pages. Sur OfficeQA Pro, qui met notamment l'accent sur les documents riches en tableaux, le score serait passé de 6,3 % à 51,9 %, soit un gain de 45,6 points.
Ces résultats ont été obtenus avec les paramètres de recherche par défaut de Mistral Search Toolkit, sans optimisation spécifique. Mistral indique avoir utilisé notamment Mistral Medium 3.5 ainsi qu'un modèle plus important de GLM.
Cette approche marque une différence importante avec le RAG traditionnel (Retrieval-Augmented Generation). Dans une architecture classique, le système récupère des fragments jugés pertinents dans un index, puis les transmet au modèle pour générer une réponse.
Cette mécanique atteint toutefois ses limites lorsque l'information recherchée n'apparaît pas dans les premiers résultats, ou lorsqu'elle est répartie entre plusieurs documents. Les tableaux, notes de bas de page, annexes ou clauses contractuelles peuvent notamment compliquer la recherche.
Avec Agentic Search, le modèle peut modifier sa requête, ouvrir un document, parcourir différentes sections et comparer plusieurs sources. Il peut également rechercher une expression dans un fichier afin de confirmer un élément avant de formuler sa réponse.
Cette capacité de vérification constitue l'un des principaux arguments de Mistral. L'IA ne cherche plus seulement une information, elle peut aussi remonter jusqu'aux éléments permettant de l'étayer.
Cette exploration supplémentaire ne signifie pas nécessairement davantage de coûts. Mistral affirme au contraire avoir réduit la latence au 90e percentile jusqu'à 39,6 % et la consommation de tokens jusqu'à environ un tiers, notamment en évitant les recherches répétitives.
L'approche est destinée à des environnements où les documents sont volumineux ou particulièrement sensibles : informations financières, contrats juridiques, spécifications techniques, documents administratifs ou fichiers numérisés.
Autre avantage mis en avant : Agentic Search ne nécessite ni nouvel entraînement ni configuration spécifique du modèle. Le système conserve les index existants et peut théoriquement bénéficier des progrès futurs des modèles en matière de raisonnement et d'utilisation d'outils.
Mistral estime ainsi que la recherche agentique peut dépasser certaines limites structurelles du RAG actuel. L'entreprise reconnaît toutefois que les performances peuvent encore être améliorées en adaptant le système aux besoins de chaque cas d'usage.
Apple Music, d'ici la fin de l'année, imposera un étiquetage visible pour toute musique générée par intelligence artificielle.
Les trois quarts des entreprises ont constaté que les licenciements liés à l'IA coûtaient plus cher que ce qu'ils permettaient d'économiser, et pas moins de neuf entreprises sur dix y réfléchiraient à deux fois si elles pouvaient revenir en arrière.
Les chercheurs d'Incogni analysent 13 plateformes d'IA et les risques potentiels que chacune d'entre elles fait peser sur votre vie privée. Plus la plateforme est importante, plus le risque est élevé – à une exception près.
Google tire parti de notre rapport difficile à la technologie pour vendre ses nouveaux smartphones – ce rapport qu’il a lui-même contribué à créer.
J'ai testé les principaux outils de synthèse vocale basés sur l'IA actuellement disponibles afin de déterminer lequel offre la meilleure précision, la meilleure protection de la vie privée, les meilleures corrections et la meilleure productivité au quotidien, sans ralentir le travail proprement dit.
Tous les nouveaux modèles ne sont pas forcément à la hauteur de leur réputation. Notre outil de suivi compare chaque nouveauté à ses concurrents, pour que vous sachiez quels modèles méritent votre attention.
Vous avez besoin d'aide en matière d'IA dans Microsoft 365, mais Copilot ne vous convainc pas ? Claude AI peut vous aider à créer, modifier et analyser des documents. Voici comment.
Économisez votre argent, préservez votre vie privée et protégez la planète. Cette IA à installer offre plusieurs avantages que vous ne trouverez pas avec des modèles plus traditionnels comme ChatGPT.
Les deux sont incroyablement performants, mais les options d'abonnement, les environnements de développement et les avantages cachés de chaque écosystème pourraient faire en sorte que l'un d'entre eux vous convienne mieux personnellement.
Dans Google Workspace, Gemini a accès par défaut à Gmail, Docs, Agenda, Chat et bien d'autres services. Voici pourquoi cela est important et comment les administrateurs peuvent désactiver cette fonctionnalité dès aujourd'hui.
Alors qu’Assistant s’apprête à disparaître, remplacé par Gemini, cette application, qui préserve vos données privées, constitue une option intéressante. Malgré, toutefois, quelques bémols.
J'ai utilisé l’outil d’intelligence artificielle Cowork d’Anthropic pour automatiser un flux de travail, et le résultat s'est avéré remarquablement efficace, mais cela a mis en évidence quatre inconvénients majeurs.
