Grounding Long Documents: Résumé hiérarchique et RAG pour les grands modèles linguistiques

Les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent générer des réponses impressionnantes, mais ils ont un problème caché : ils ne se souviennent pas de tout. Même les modèles les plus récents, capables de traiter jusqu’à un million de tokens, échouent souvent avec des documents de plus de 100 pages. Pourquoi ? Parce que copier-coller tout un manuel juridique ou un rapport financier dans un prompt ne donne pas une réponse fiable - ça donne une hallucination. La solution ? Grounding. Pas juste un mot à la mode, mais une méthode concrète pour ancrer les réponses de l’IA dans des documents réels.

Le problème des longs documents

Imaginez que vous travaillez dans un cabinet d’avocats. Un client vous envoie un contrat de 150 pages. Vous demandez à votre LLM : « Quelles sont les clauses de résiliation ? » Le modèle répond avec une phrase qui semble juste. Mais en vérifiant, vous découvrez qu’il a mélangé deux sections différentes, inventé un délai de préavis qui n’existe pas, et ignoré une clause cruciale en annexe. C’est ce qu’on appelle une hallucination. Selon une étude de Stanford HAI en 2024, sans ancrage, les LLM commettent jusqu’à 27 % d’hallucinations dans les documents complexes.

Les modèles ne peuvent pas lire 150 pages en une fois. Même avec des fenêtres de contexte de 32 000 tokens, le problème n’est pas la taille - c’est la cohérence. Quand vous coupez un document en morceaux, vous perdez les liens entre les paragraphes. Une clause mentionnée à la page 20 peut être cruciale pour comprendre une autre à la page 120. Sans structure, l’IA ne voit que des fragments. Et des fragments, ce n’est pas de la compréhension.

Comment le RAG hiérarchique résout ce problème

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) classique récupère des morceaux de texte pertinents et les envoie à l’IA pour qu’elle réponde. Mais avec des documents longs, ça ne suffit pas. Le RAG hiérarchique ajoute une couche : il résume d’abord, puis il cherche.

Voici comment ça marche en pratique :

1. Le document est divisé en blocs de 1 000 à 2 000 tokens (environ 750 à 1 500 mots), avec un chevauchement de 200 tokens pour ne pas couper des phrases importantes.
2. Chaque bloc est résumé par un LLM. Ce n’est pas un résumé humain - c’est une version condensée, fidèle, qui garde les faits clés, les noms, les dates, les obligations.
3. Les résumés sont stockés dans une base de données vectorielle, avec des métadonnées qui indiquent leur origine (ex : « section 4.2 du contrat X »).
4. Quand une question est posée, le système cherche d’abord dans les résumés, pas dans les blocs bruts.
5. Si la réponse nécessite plus de contexte, il récupère les blocs originaux correspondants.
6. Enfin, le LLM génère la réponse en s’appuyant sur les résumés ET les extraits originaux.

Cette approche réduit les hallucinations de 41 % selon Aisera, et améliore la précision des réponses de 32 % par rapport à une simple recherche dans des morceaux de texte.

La méthode Map/Reduce : la technique la plus efficace

La méthode la plus utilisée dans les entreprises est le Map/Reduce, inspirée des systèmes de traitement de données massives. Voici comment elle fonctionne :

• Map : chaque bloc de document est traité en parallèle. Un LLM résume chaque bloc indépendamment. C’est la phase « map ». Google Cloud a montré que cette approche réduit le temps de traitement de 63 % par rapport à une méthode séquentielle.
• Reduce : les résumés des blocs sont ensuite regroupés en sections plus grandes (ex : chapitres), puis résumés à nouveau. Ce deuxième résumé capture les liens entre les parties du document.
• Final : un dernier résumé au niveau du document entier est créé, qui résume les résumés. C’est la couche la plus haute.

Quand un utilisateur pose une question, le système commence par chercher dans le résumé du document entier. Si la réponse est trop vague, il descend au niveau des résumés de section. Si besoin, il va chercher les blocs originaux. Ce système en couches permet d’aller vite sans perdre en précision.

Les pièges courants et comment les éviter

Ce n’est pas magique. Beaucoup d’équipes échouent en implémentant ce système. Voici les erreurs les plus fréquentes :

• Chaque bloc trop grand : si vous mettez 5 000 tokens par bloc, le résumé devient trop vague. L’IA perd les détails importants. Optez pour 1 000-2 000 tokens.
• Pas de chevauchement : couper une phrase entre deux blocs fait perdre du sens. Un chevauchement de 15-20 % est essentiel.
• Ignorer les entités : si vous ne gardez pas les noms, les dates, les chiffres dans les résumés, l’IA ne peut pas répondre avec précision. Des outils comme LlamaIndex permettent d’extraire automatiquement les entités (personnes, organisations, montants) pendant le résumé.
• Ne pas tester la cohérence : un résumé de section peut être correct, mais s’il contredit un autre résumé, c’est un désastre. Des équipes comme Microsoft utilisent des algorithmes de clustering sémantique pour regrouper les résumés similaires et détecter les contradictions.

Selon les données de GitHub, 41 % des problèmes de RAG viennent de la perte de cohérence entre les morceaux. La solution la plus efficace ? Intégrer l’extraction d’entités dès le début.

Qui utilise ça ? Et pourquoi ça marche

Les entreprises qui ont adopté cette méthode ne la lâchent plus. Dans les services financiers, les résumés hiérarchiques permettent de vérifier automatiquement les conformités réglementaires. Aux États-Unis, la SEC exige depuis janvier 2025 que chaque réponse générée par l’IA soit tracée jusqu’à sa source. Le RAG hiérarchique est la seule méthode qui le permet.

Un cas concret : une banque d’investissement traitait 800 contrats par mois. Chaque contrat prenait 45 minutes à analyser manuellement. Avec un pipeline RAG hiérarchique, le temps est tombé à 8 minutes. Le taux d’erreurs est passé de 18 % à 3 %. L’équipe a passé trois semaines à ajuster la taille des blocs et le chevauchement. Mais maintenant, le système tourne en production, 24/7.

Les avocats utilisent la même méthode pour analyser les précédents juridiques. Les médecins, pour résumer des dossiers patients de plusieurs centaines de pages. Même les grandes entreprises de tech, comme Mozilla et Instagram, utilisent des variantes de cette approche pour gérer leurs milliers de documents internes.

Les outils pour commencer

Vous n’avez pas besoin de tout construire depuis zéro. Trois outils dominent le marché :

• LangChain : le plus populaire. Il a des templates prêts à l’emploi pour le Map/Reduce. La documentation est claire, mais il faut connaître Python.
• LlamaIndex : plus orienté performance. Il gère mieux l’extraction d’entités et le clustering sémantique. Idéal pour les documents techniques.
• Vespa : moins connu, mais très rapide pour les requêtes en temps réel. Utilisé par des entreprises comme Spotify pour des cas de recherche complexe.

Les deux premiers sont open source. Le troisième est une solution cloud. Selon les données de GitHub, LangChain a 87 000 étoiles, LlamaIndex 52 000. Ce n’est pas juste du nombre - c’est la communauté qui fait la différence. Si vous bloquez, vous trouverez une solution sur Stack Overflow ou Reddit.

Coût, compétences et retour sur investissement

Implémenter ça demande du temps. Une équipe expérimentée met 2 à 3 semaines pour un système de base. Ensuite, 1 à 2 semaines pour l’optimisation. Le coût ? Entre 35 et 50 heures de travail pour configurer les blocs, les résumés et la recherche.

Mais le retour est clair. Selon Gartner, le marché du RAG a atteint 2,4 milliards de dollars en 2024, avec une croissance de 68 % par an. Les entreprises qui l’ont adopté voient une réduction de 40 % du temps de traitement des documents. Pour un cabinet juridique ou une banque, ça représente des millions d’euros par an.

Les compétences requises ?

• Connaissance intermédiaire du traitement du langage naturel (NLP)
• Expérience avec les bases de données vectorielles (Chroma, Pinecone, Weaviate)
• Compétence en prompt engineering pour les résumés

Ce n’est pas pour les débutants. Mais si vous avez déjà travaillé avec des LLM, vous pouvez apprendre en deux semaines.

Qu’est-ce qui vient ensuite ?

Les prochaines évolutions vont encore améliorer ça. Google Cloud a lancé en novembre 2024 une fonctionnalité qui ajuste automatiquement la taille des blocs selon le type de document. Microsoft propose maintenant d’expander la requête de l’utilisateur en 3 variantes sémantiques pour trouver plus de bons résultats.

D’ici 2026, selon Forrester, 95 % des implémentations RAG utiliseront un système à trois niveaux : résumé de bloc, résumé de section, résumé de document entier. Ce n’est plus une option - c’est la norme.

Le vrai défi aujourd’hui ? Mesurer l’efficacité. Seulement 32 % des entreprises ont des métriques standardisées pour dire si leur RAG fonctionne bien. C’est pourquoi les outils de validation vont devenir un marché de 1,2 milliard de dollars d’ici 2026.

Conclusion : ce n’est pas une option, c’est une nécessité

Les LLM sont puissants. Mais sans ancrage, ils sont dangereux. Dans un monde où les documents sont de plus en plus longs, où les enjeux sont plus élevés, et où les régulations exigent de la traçabilité, le RAG hiérarchique n’est pas une technique avancée - c’est le minimum.

Vous ne pouvez plus vous permettre de laisser une IA répondre à une question sur un contrat sans savoir d’où elle tire sa réponse. Le résumé hiérarchique, c’est la clé pour transformer les LLM de générateurs d’hallucinations en assistants fiables.

C’est l’avenir. Et il est déjà là.