Définition complète
Le grounding (ancrage) est la technique consistant a contraindre un modèle de langage a baser ses réponses sur des sources de données spécifiques et verifiables. Au lieu de générer des réponses à partir de sa seule memoire (sujette aux hallucinations), le modèle s'appuie sur des documents fournis (RAG), des bases de connaissances, ou des résultats de recherche. Le grounding augmente la fiabilite et permet de citer les sources des informations fournies.
Questions fréquentes
Pourquoi le grounding est-il important pour les chatbots d'entreprise ?
Sans grounding, un LLM peut inventer des informations plausibles mais fausses (hallucinations) : de mauvaises clauses de contrat, des procédures inexistantes, des tarifs errones. Le grounding force le modèle a s'appuyer sur la documentation officielle de l'entreprise, reduisant drastiquement ce risque. C'est essentiel pour les domaines règlementés (assurance, banque, sante).
Comment implémenter le grounding dans un chatbot ?
L'implementation passe par : une base de connaissances indexée (documents officiels, FAQ, procédures), une recherche sémantique sur cette base lors de chaque requête (RAG), l'injection des extraits pertinents dans le prompt du LLM, et l'instruction au modèle de ne répondre qu'à partir de ces sources. Les citations de source dans les réponses renforcent la confiance.
Le grounding elimine-t-il totalement les hallucinations ?
Non, le grounding reduit fortement les hallucinations mais ne les elimine pas a 100%. Le modèle peut encore mal interpreter les sources, combiner des informations de facon erronee, ou extrapoler. Les bonnes pratiques incluent : limiter la creativite du modèle (temperature basse), forcer les citations, et maintenir une supervision humaine pour les decisions critiques.