Qu'est-ce que le Grounding ?
Le Grounding est une technique consistant à fournir aux modèles IA des données factuelles et actuelles comme contexte avant de générer une réponse. L'objectif : le modèle base sa réponse sur des informations réelles, et non sur une « mémoire » potentiellement obsolète issue des données d'entraînement.
Grounding et hallucinations
Les hallucinations IA (génération d'informations fausses mais vraisemblables) sont l'un des plus grands problèmes de déploiement en entreprise. Le Grounding minimise ce risque : le modèle reçoit des documents spécifiques, des données de bases de données, des résultats de recherche et doit baser sa réponse sur les matériaux fournis.
Méthodes de Grounding
Les approches courantes incluent : le RAG (recherche de documents pertinents et inclusion dans le prompt), le function calling (le modèle interroge des API pendant la génération de réponse), les graphes de connaissances (sources de faits structurées) et le tool use (le modèle utilise calculatrices, bases de données, moteurs de recherche).