AI·rete·RAG combine moteur de règles Rete et RAG pour décisions déterministes

Présentation

AI·rete·RAG est présenté comme un système qui produit des décisions déterministes tout en les expliquant en langage naturel. Le projet associe deux concepts bien établis : le moteur de règles Rete, utilisé depuis les années 1970 pour le filtrage de faits, et la technique Retrieval‑Augmented Generation (RAG), qui enrichit les modèles de génération de texte avec du contenu récupéré. Le slogan « Deterministic decisions, told in plain language » résume l’objectif : garantir la reproductibilité d’une décision tout en offrant une justification lisible par un humain.

Architecture et fonctionnement

Le cœur du système repose sur le Rete network, une structure de nœuds qui mémorise les faits déjà évalués et évite les recomparaisons redondantes. Chaque règle est exprimée sous forme de condition‑action ; lorsqu’une condition correspond à un fait, le nœud déclenche l’action, générant ainsi une décision binaire ou catégorielle. Cette approche assure que, pour un même jeu d’entrée, le moteur produit toujours le même résultat, d’où le qualificatif « déterministe ». En parallèle, le composant RAG interroge une base de documents (par exemple, des manuels d’entreprise ou des articles de référence) afin de récupérer les passages pertinents au contexte de la règle déclenchée. Ces passages sont ensuite injectés dans un modèle de langage (souvent un LLM de type GPT) qui génère une explication en texte clair. Le flux typique est donc : fait → Rete → décision → récupération → LLM → explication.

Analyse des impacts

Le couplage Rete‑RAG répond à deux exigences majeures des systèmes décisionnels : traçabilité et compréhensibilité. La traçabilité provient du caractère déterministe du moteur ; chaque décision peut être retracée à une règle précise et à un ensemble de faits stockés dans le réseau. La compréhensibilité découle de l’étape RAG, qui fournit les sources exactes utilisées pour justifier la décision. Cette double chaîne de preuve est particulièrement utile dans les secteurs réglementés (finance, santé) où les audits exigent une justification documentée. En outre, le recours à un LLM permet de reformuler les justifications techniques en langage accessible, réduisant le besoin d’intervention d’experts pour interpréter les règles.

Limites et perspectives

Malgré ces atouts, le modèle présente des contraintes. Le réseau Rete, bien que performant pour des ensembles de règles modérés, peut devenir lourd en mémoire lorsque le nombre de faits dépasse plusieurs millions, ce qui augmente le temps de propagation. Du côté du RAG, la qualité de l’explication dépend de la pertinence et de l’actualité des documents indexés ; un corpus obsolète peut conduire à des justifications inexactes, même si la décision elle‑même reste correcte. Enfin, l’intégration d’un LLM introduit une variabilité de style et, dans certains cas, des hallucinations textuelles ; il faut donc prévoir des mécanismes de validation post‑génération. Les développements futurs pourraient inclure une optimisation du graphe Rete (partitionnement, parallélisation) et un filtrage dynamique des sources RAG afin de garantir que seules les références validées alimentent le générateur de texte.