Septembre 2025
Guide pratique : Évaluation des Chaînes de RAG
Ce guide pratique propose un cadre méthodologique pour évaluer la qualité d’une chaîne RAG (Retrieval-Augmented Generation) : constitution d’un jeu de test (Ground Truth), évaluation séparée du retrieval et de la génération, prise en compte des réponses avec citations, choix des métriques adaptées et comparaison d’outils (open source et commerciaux). Il inclut une matrice de comparaison, des jeux de données recommandés et des résultats d’analyse orientés industrialisation (test ponctuel vs monitoring).
Publication
A propos
L’évaluation des chaînes de RAG est une condition de passage du prototype à l’industrialisation : elle permet de mesurer la pertinence des documents retrouvés (retrieval), la qualité et la fidélité des réponses générées (generation), ainsi que la robustesse des réponses « avec citations ». Ce guide pratique fournit une méthodologie pas-à-pas : définition d’un jeu de test (Ground Truth), description des variantes de pipelines (indexation, pré-traitements, génération), puis choix des métriques adaptées (MRR, NDCG, groundedness, answer relevance, etc.). Il propose aussi un panorama d’outils d’évaluation, en distinguant frameworks open source et solutions commerciales, et une matrice de comparaison pour sélectionner l’outil selon le contexte (test ponctuel vs monitoring). Enfin, le document partage des résultats et implications pratiques, et invite les équipes à contribuer à l’enrichissement des analyses.
Grands chapitres :
- Méthodologie : Construction du jeu de test, principes d’indexation, pré-traitements et déroulé d’une question-réponse.
- Évaluation d’un système RAG : Évaluation retrieval, évaluation des citations, évaluation conjointe réponse+citation et optimisation par points de variation.
- Jeux de données : Recommandations de datasets et pistes d’autogénération de jeux de tests.
- Métriques : Métriques retrieval, métriques génération, métriques globales et métriques « avec citations ».
- Outils : Panorama des solutions (open source et commerciales) et matrice comparative.
- Résultats & analyse : Résultats, analyses de performance et implications pratiques (industrialisation, monitoring).
Remerciements
Pilotes du rapport :
- Alban Petit, AI Research Engineer – Konverso
- Amédée Potier, CTO and co-founder – Konverso
Contributeurs membres du HFIA :
- Alban Petit, AI Research Engineer – Konverso
- Amédée Potier, CTO and co-founder – Konverso
- Julien Raige-Verger, Data Scientist – Médiamétrie
- Nicolas Pierrot, Data Engineer – Konverso
- Thibault Chazal, co-fondateur – Digital Product Studio
