Le grounding, ou ancrage, désigne le processus qui consiste à connecter les réponses d'un modèle d'IA générative à des sources d'information externes et vérifiables. Au lieu de générer du contenu uniquement à partir de sa mémoire d'entraînement, le modèle consulte des bases de données internes, des documents ou des moteurs de recherche pour appuyer ses réponses sur des faits actualisés et traçables.
Les modèles de langage comme ChatGPT, Claude ou Gemini accumulent lors de leur entraînement des connaissances générales issues de milliards de textes publics. Ils apprennent à prédire le mot suivant dans une phrase en détectant les régularités statistiques du langage.
Cette approche produit du texte fluide et cohérent, mais crée trois problèmes pour les entreprises qui déploient ces modèles tels quels.
Problème 1
Les modèles inventent des informations plausibles mais fausses. Ce sont les fameuses hallucinations de l’IA. Un modèle interrogé sur le chiffre d'affaires trimestriel d'une société peut fabriquer un montant en combinant des patterns financiers appris, sans disposer de la donnée réelle.
Les taux d'hallucination varient selon les domaines : 6,4 % sur les sujets juridiques, 4,3 % sur les sujets médicaux, 0,8 % sur les questions de culture générale (étude AllAboutAI 2025).
Problème 2
Les modèles ignorent les données privées de l’entreprise. Ils sont entraînés sur des corpus publics et ne connaissent ni les contrats clients, ni les politiques internes, ni les historiques de support, ni les bases produits d'une société donnée. Une question sur la politique de congés restera sans réponse fiable si le modèle n'accède pas aux documents RH de l’entreprise.
Problème 3
Les modèles possèdent des connaissances figées dans le temps. Chaque modèle est entraîné sur un corpus qui s'arrête à une certaine date. Un modèle interrogé sur un événement postérieur à sa période de formation produira très probablement une hallucination.
L'ancrage résout une grande partie de ces trois problèmes en injectant dans le prompt du modèle les informations pertinentes extraites de sources externes au moment de la requête.
💡 Grounding vs fine-tuning
Le fine-tuning consiste à modifier les paramètres internes du modèle en le réentraînant sur un corpus métier (contrats d'assurance, dossiers médicaux, jurisprudence). Le grounding consiste plutôt à injecter temporairement l'information pertinente dans le prompt sans toucher au modèle. Le fine-tuning améliore la compréhension du vocabulaire spécialisé, le grounding fournit les données actualisées nécessaires à la réponse. Les deux approches se complètent.
Grounding : pourquoi et comment l'appliquer dans votre entreprise ?
Le grounding améliore drastiquement l'utilité de l'IA dans l’entreprise, de la TPE à la multinationale, car il permet d’aligner (jusqu’à une certaine mesure) les réponses du chatbot avec la réalité du terrain. C’est pourquoi le grounding est un pilier des formations IA de Moon. Cette technique se déploie généralement en 6 étapes.
Étape 1 : choisir la solution technique de grounding
Le grounding nécessite une plateforme qui peut indexer vos documents et les interroger. Par exemple :
- ChatGPT Enterprise : indexe automatiquement vos documents Google Drive, SharePoint ou OneDrive ;
- Google Vertex AI : connecte Gemini à vos bases de données et documents ;
- Solutions spécialisées : Pinecone, Weaviate, Glean proposent des systèmes de grounding configurables et plus poussés.
Le choix dépend de vos outils existants, de votre volume de données et de vos contraintes de sécurité. Les consultants Moon peuvent vous accompagner sur cette partie technique.
Étape 2 : identifier les sources à connecter
Listez les sources que votre chatbot (ChatGPT, Claude, Gemini ou autre) devra consulter pour produire des réponses pertinentes pour votre cas d’usage :
- Si c'est un cas d'usage RH : règlement intérieur, convention collective, guides de procédures…
- Si c'est un cas d'usage de support client : base de connaissances produit, FAQ, tickets résolus, manuels techniques…
- Si c'est pour de l'analyse commerciale : CRM, tableaux de bord de ventes, comptes-rendus clients…
Ces sources peuvent être dans Google Drive, SharePoint, Confluence, Notion, bases SQL, fichiers Excel ou PDF.
Étape 3 : connecter les sources
Connectez vos comptes (Google Drive, SharePoint...) à la solution de grounding choisie. La plateforme indexe automatiquement vos documents et les découpe en morceaux exploitables.
Étape 4 : tester les réponses
Posez des questions à votre chatbot pour vérifier qu'il récupère les bonnes sources et génère des réponses pertinentes. Ajustez les paramètres si nécessaire.
Étape 5 : déployer et superviser
Donnez accès au chatbot à vos équipes et surveillez la qualité des réponses. Collectez les retours utilisateurs pour identifier les cas où le grounding ne fonctionne pas correctement ou encore pour améliorer la qualité des documents sur lesquels il se base pour répondre.
💡 Point de vigilance : le grounding ne supprime pas les hallucinations
Même avec des sources fiables injectées dans le prompt, les chatbots peuvent encore inventer des détails lors de la reformulation ou combler des lacunes d'information par des hallucinations. La supervision humaine est incontournable pour les décisions critiques.
