Stratégies de découpage qui améliorent la qualité de récupération dans les systèmes RAG pour grands modèles linguistiques
Stratégies de découpage qui améliorent la qualité de récupération dans les systèmes RAG pour grands modèles linguistiques
Renee Serda
févr.. 28
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Quand un modèle linguistique massive comme GPT-4 ou Llama 3 cherche une réponse dans une base de documents, il ne lit pas tout le texte d’un coup. Il récupère des morceaux. Ces morceaux s’appellent des chunks. Et la façon dont vous les découpez détermine si la réponse sera juste, utile, ou complètement fausse. La plupart des équipes utilisent une méthode par défaut : couper tous les documents en morceaux de 512 ou 1024 tokens. Mais ce n’est pas la meilleure façon. En réalité, le découpage correct peut améliorer la précision de récupération de jusqu’à 27,8 %, selon les recherches de Stanford. Voici comment faire mieux.
Le problème avec les morceaux fixes
La méthode la plus répandue consiste à couper les textes en morceaux de taille fixe - souvent 512, 1024 ou 2048 tokens. C’est simple, rapide, et facile à implémenter. Mais elle a un défaut majeur : elle ne respecte pas le sens.
Prenons un exemple réel : un contrat juridique. Si vous coupez juste après le mot « obligation », vous perdez la suite : « de verser 15 000 euros avant le 30 juin ». Le modèle voit un morceau incomplet. Il répond mal. Ou pire : il invente une réponse. C’est ce qu’on appelle une hallucination.
Des tests menés par NVIDIA en octobre 2024 sur sept jeux de données montrent que cette méthode atteint une précision moyenne de 0,645. Pas mal, mais pas optimale. Et surtout, elle varie beaucoup selon le type de document. Dans un rapport financier, elle marche bien. Dans un manuel médical avec des tableaux et des paragraphes, elle échoue souvent.
Le découpage par page : la méthode la plus efficace
La stratégie qui sort du lot ? Le découpage par page. Pas par token. Pas par phrase. Par page physique du document.
Pourquoi ? Parce qu’une page, dans un document structuré, est souvent une unité sémantique. Elle contient un titre, un paragraphe, une illustration, une légende - tout ce qui va ensemble. Un ingénieur chez JPMorgan Chase a testé cette méthode sur des documents de conformité financière. Résultat : une amélioration de 22,3 % de précision par rapport aux morceaux de 1024 tokens.
NVIDIA l’a confirmé : sur la plupart des jeux de données, le découpage par page a atteint une précision moyenne de 0,648, la plus élevée de toutes les méthodes testées. Et ce n’est pas un hasard. Dans les documents de droit, de santé ou de finance, les pages sont conçues pour être lues comme des unités cohérentes. Couper à l’intérieur, c’est détruire le contexte.
Le recouvrement : ce que personne ne fait, mais que tout le monde devrait
Même avec un découpage par page, il reste un problème : les transitions. Que se passe-t-il si une idée importante commence à la fin d’une page et se termine au début de la suivante ? Le modèle ne la voit pas.
La solution ? Le recouvrement. Ajouter 10 à 20 % de texte en double entre deux chunks. Pas pour économiser de la mémoire. Pour garder le contexte.
Weaviate a mesuré que cette simple technique améliore la qualité de récupération de 14,3 % sur des documents variés. Dans un manuel de chimie, une réaction chimique peut s’étendre sur deux paragraphes. Sans recouvrement, le modèle ne la comprend pas. Avec 15 % de recouvrement, il la reconnaît. Et ça marche aussi sur les PDF, les rapports, les contrats.
Microsoft recommande de l’appliquer systématiquement. Et pour cause : sans recouvrement, vous perdez des informations critiques - surtout dans les documents techniques.
Le découpage sémantique : quand l’IA découpe pour vous
Et si on laissait l’IA décider où couper ?
Le découpage sémantique utilise des embeddings pour trouver les points naturels de rupture. Il analyse le sens du texte, pas juste la longueur. Si un paragraphe change de sujet, il crée un nouveau chunk. C’est comme si un humain relisait le texte et le divisait en idées.
Les résultats sont impressionnants : une amélioration de 19,6 % de précision sur les documents techniques. Une étude de F22 Labs montre que cette méthode réduit les erreurs de 31 % sur des articles scientifiques.
Mais il y a un prix : 43 % plus de temps de traitement. Si vous traitez 10 000 documents par jour, ça peut devenir un goulot d’étranglement. Ce n’est donc pas adapté aux applications en temps réel. Mais pour les systèmes de recherche interne, les bases de connaissances médicales ou les assistants juridiques, c’est un excellent choix.
Le découpage basé sur la structure : pour les documents complexes
Certains documents ne sont pas des textes linéaires. Ils ont des titres, des sous-titres, des tableaux, des listes. Un rapport annuel, un manuel de procédure, un protocole clinique - ces formats nécessitent une approche différente.
Le découpage basé sur la structure utilise les balises du document :
,
,
,
. Il garde chaque section intacte. Une table reste une table. Un paragraphe ne se sépare pas de sa légende.
Microsoft recommande cette méthode pour les documents semi-structurés. Et les données le confirment : sur des documents mixtes (texte + tableaux), elle améliore la précision de 15,8 % par rapport aux morceaux fixes.
Un ingénieur chez Databricks a rapporté sur un forum qu’après avoir adopté cette méthode, ses systèmes de recherche interne ont vu une réduction de 31,5 % des hallucinations. Pourquoi ? Parce que les tableaux ne sont plus déchiquetés. Les titres restent liés à leurs contenus. Le modèle comprend mieux ce qu’il lit.
Le découpage avec un modèle linguistique : puissant, mais coûteux
Et si on utilisait un modèle linguistique pour décider où couper ?
C’est ce que propose le découpage LLM-based. Un petit modèle (comme Llama 3 8B) lit un document et décide, phrase par phrase, où placer les limites. Il peut détecter des transitions subtiles : un changement de ton, un argument qui s’affaiblit, une nouvelle section implicite.
IBM a testé cette méthode sur des contrats juridiques. Résultat : 15,2 % de précision en plus. Parfait pour les documents complexes où chaque mot compte.
Mais le coût ? 68 % plus de temps de prétraitement. Si vous avez des millions de documents à traiter, ça devient prohibitif. Et ça ne s’adapte pas aux applications en temps réel.
C’est une solution de niche. Pour les équipes qui ont besoin d’une précision maximale, et qui peuvent attendre quelques heures pour indexer leurs documents. Pas pour un chatbot client.
La méthode hybride : le meilleur des deux mondes
La plupart des équipes avancées n’utilisent pas une seule méthode. Elles combinent.
Stanford a montré qu’en combinant découpage par page + découpage sémantique, la précision monte de 27,8 % sur les publications médicales. Pourquoi ? Parce que la page donne la structure, et la sémantique affine les limites.
Voici comment ça marche en pratique :
Commencez par découper par page (structure).
Pour chaque page, utilisez un modèle d’embedding pour détecter les sous-sections naturelles (sémantique).
Créez un chunk par sous-section, avec 15 % de recouvrement.
C’est plus lent que le découpage fixe, mais bien plus précis. Et ça fonctionne sur n’importe quel type de document : rapports, manuels, contrats, articles scientifiques.
Cette méthode est de plus en plus adoptée. Selon Databricks, 87 % des entreprises qui utilisent RAG en production combinent au moins deux stratégies. Ce n’est plus une option. C’est la norme.
Comment choisir la bonne stratégie ?
Il n’y a pas de réponse universelle. Mais voici un guide simple :
Documents structurés (PDF, rapports, contrats) → Utilisez le découpage par page + 15 % de recouvrement.
Textes techniques (articles scientifiques, manuels) → Combinez découpage par page et découpage sémantique.
Documents avec tableaux et listes → Utilisez le découpage basé sur la structure (balises HTML ou Markdown).
Documents très longs (livres, thèses) → Découpez par chapitre, puis par section, avec recouvrement.
Applications en temps réel → Évitez le découpage LLM-based. Préférez le découpage par page avec recouvrement.
Les pièges à éviter
Beaucoup d’équipes pensent que le découpage est un réglage secondaire. C’est une erreur. Voici les erreurs les plus courantes :
Utiliser la taille par défaut : 512 ou 1024 tokens ne marchent pas pour tout. Testez.
Ne pas utiliser de recouvrement : vous perdez des informations critiques.
Ne pas tester avec vos propres données : ce qui marche pour un document financier ne marche pas pour un manuel médical.
Ignorer la qualité du texte d’entrée : un PDF mal scanné ou un texte mal nettoyé détruit n’importe quelle stratégie.
Comment commencer ?
Vous n’avez pas besoin d’un outil sophistiqué. Voici un plan simple en 3 étapes :
Prenez 5 documents représentatifs de votre base de données.
Testez 3 stratégies : découpage par page (avec 15 % de recouvrement), découpage fixe (1024 tokens), découpage sémantique (si vous avez les ressources).
Utilisez 10 questions réelles que vos utilisateurs posent. Mesurez la précision de chaque méthode.
Pinecone a publié un outil gratuit en octobre 2024 appelé « Chunking Strategy Selector » qui analyse votre document et vous recommande la meilleure méthode. Il est basé sur 27 caractéristiques de structure. Un bon point de départ.
Le futur : le découpage adaptatif
En 2026, les meilleures équipes ne choisissent plus une stratégie. Elles changent en fonction de ce qu’elles cherchent.
NVIDIA a lancé en novembre 2025 un système appelé « Adaptive Chunking Framework ». Il analyse le document, puis la question. Si la question porte sur un tableau, il découpe en unités de table. Si c’est un paragraphe, il garde les paragraphes entiers. Il ajuste même le recouvrement selon la complexité.
Résultat : 32,5 % de précision en plus que les méthodes statiques.
Gartner prédit que d’ici 2027, 90 % des systèmes RAG utiliseront ce type de découpage dynamique. Ce n’est plus une innovation. C’est l’avenir.
Quelle est la meilleure taille de chunk pour un modèle RAG ?
Il n’y a pas de taille universelle. Pour la plupart des documents, 1024 tokens avec 15 % de recouvrement est un bon point de départ. Mais pour les documents structurés (contrats, rapports), le découpage par page est souvent plus efficace. Testez avec vos propres données : la meilleure taille dépend de votre contenu, pas du modèle.
Le recouvrement (overlap) est-il vraiment nécessaire ?
Oui. Sans recouvrement, les informations qui traversent les limites des chunks sont perdues. Une phrase qui commence à la fin d’un chunk et se termine au début du suivant devient incomplète. Weaviate a montré que 10 à 20 % de recouvrement améliore la précision de 14,3 %. C’est un coût négligeable pour un gain majeur.
Le découpage sémantique est-il trop lent pour la production ?
Cela dépend. Si vous avez des millions de documents à indexer une fois par jour, oui, c’est lent. Mais si vous traitez quelques milliers de documents par semaine, et que la précision est critique (comme en santé ou en droit), alors oui, ça vaut le coup. L’important est de ne pas l’utiliser pour les requêtes en temps réel, mais pour l’indexation en arrière-plan.
Pourquoi les grandes entreprises utilisent-elles des méthodes hybrides ?
Parce que les documents réels sont complexes. Un seul document peut contenir du texte, des tableaux, des graphiques et des listes. Aucune méthode unique ne gère tout. En combinant découpage par page (structure) et découpage sémantique (sens), elles obtiennent la meilleure précision possible. 87 % des entreprises en production utilisent déjà cette approche.
Dois-je utiliser un outil spécialisé comme Weaviate ou Pinecone ?
Pas nécessairement. Vous pouvez commencer avec LangChain et tester manuellement. Mais si vous gérez plus de 10 000 documents, les outils comme le Chunking Strategy Selector de Pinecone ou l’optimiseur de Weaviate vous font gagner des semaines de tests. Ils analysent la structure de vos documents et recommandent la meilleure stratégie. C’est un investissement qui rapporte rapidement.
Prochaines étapes
Si vous utilisez RAG aujourd’hui, voici ce que vous devez faire maintenant :
Identifiez vos 5 documents les plus critiques.
Testez le découpage par page avec 15 % de recouvrement contre votre méthode actuelle.
Utilisez 10 questions réelles pour mesurer la précision.
Si la précision augmente de plus de 5 %, adoptez-la.
Envisagez un découpage hybride si vos documents sont variés.
Le découpage n’est pas une étape technique secondaire. C’est le fondement de la qualité de votre RAG. Et comme l’a dit une équipe de recherche NVIDIA : « La stratégie de découpage qui fonctionne pour un document ne fonctionne pas pour un autre. » Votre système mérite mieux que le réglage par défaut.
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