\section{Systèmes de Génération et Grands Modèles de Langue Augmentés par Extraction (RAG et RALLM)}

    \subsection{Besoin et Définition}
        \begin{verbatim}
- Les modèles profonds apprennent sur les données [ref à récupérer]
- Le problème des modèles génératifs : hallucination et connaissance bornée dans 
le temps [ref à récupérer]
- Il y a quelques années, on a cherché à associer un base de connaissances à ces 
modèles [Lewis+20] (= définition de RAG)
- Ces approches peuvent être appliquées aux tâches et modèles du TALN : RALLM
        \end{verbatim}
        Les modèles d'apprentissage profond tels que les Réseaux de neurones profond, Réseaux Convolutionnels ou les Réseaux basés sur le mécanisme d'attention constituent leur connaissances à partir des données utilisées pour les entraîner. Cependant, leurs connaissances et leur capacité d'extrapolation sont limités. Cela rend ces modèles vulnérables à l'obsolescence des résultats et aux hallucinations \md{reference valable à trouver}. Pour traiter ces problématiques, \cite{lewis_retrieval-augmented_2020} propose d'associer une base de donnée et un modèle d'extraction des données de cette base à un modèle génératif. La base de donnée permet d'entretenir plus facilement les connaissances du modèle obtenu afin de limiter l'obsolescence des résultats et/ou grandir la base de connaissance selon le besoin ou la tâche visée.\\
        Les systèmes combinant un modèle d'extraction (\textit{retrieval} en anglais) et un modèle génératif sont appelées systèmes RAG (Retrieval Augmented by Generation). La question ou requête de l'utilisateur est fournie au modèle d'extraction qui récupère les documents ou extraits de documents pertinent au regard de la question. Ces documents ainsi que la question sont alors donnés au générateur qui produit le résultat final. Ce processus est schématisé dans le Figure~\ref{fig:ArchiRAG}

        \begin{figure}\begin{center}
            \includegraphics[width=0.6\textwidth]{images/DefRAG.drawio.png}
            \caption{Schema de l'architecture RAG proposée par \cite{lewis_retrieval-augmented_2020}}
            \label{fig:ArchiRAG}
        \end{center}\end{figure}

        Les systèmes RAG peuvent être appliqués à de nombreuses tâches générant différents types de données. \md{liste et definition des pricipales tâches aperçues durant le stage} Lorsque le modèle génératif est un Grand Modèle de Langue (LLM), on parle de systèmes RA-LLM \cite{fan_survey_2024}.



    \subsection{L'architecture des modèles RA-LLM}

        \md{Cette sous-section est un résumé de \cite{fan_survey_2024}}

        \begin{verbatim}
Description de l'archi de façon plus avancée
- Ces modèles peuvent être utilisés pour différents types de tâches (voir tableau 
csv sur RAGRights)
- Avec le temps, l'idée de [Lewis+20] a été adaptée et augmentée de composants 
supplémentaires
- [Fan+23] propose la structure générique ... (exploiter slides Séminaire CA)
        \end{verbatim}


        L'intuition de compléter un modèle génératif avec une base de donnée comme proposé par \cite{lewis_retrieval-augmented_2020} a été reprise à plusieurs reprises. Des stratégies et éléments complémentaires ont été ajoutés à ces systèmes pour faciliter la symbiose entre les deux composants principaux. \cite{fan_survey_2024} propose une nouvelle généralisation de cette famille de modèle illustré par la Figure~\ref{fig:ArchiRALLM}

        \begin{figure}
                \includegraphics[width=\textwidth]{images/DefRAGAvance_integration.drawio.png}
                \caption{Architecture généralisée des systèmes RA-LLM proposée par \cite{fan_survey_2024}}
                \label{fig:ArchiRALLM}
        \end{figure}

        \paragraph{Extracteur} On peut distinguer les extracteurs (aussi appelés retriever) en deux groupes. Les \textit{Sparse retrievers} tels que TF-IDF ou BM25 \md{refs!} exploitent des statistiques sur les documents pour identifier les plus pertinents au regard de la question. Les \textit{Dense retrievers} projettent les documents et les questions dans un espace latent au sein duquel les documents pertinents sont identifiés. On retrouve deux principaux fonctionnements pour ces extracteurs. Les \textit{bi-encodeurs} projettent les documents et les questions séparément alors que les \textit{cross-encodeurs} les projettent sous forme de paires (question, document).

        \paragraph{Augmentation pré-extraction} Pour permettre une meilleure exploitation des informations disponibles dans la question, certains travaux proposent différentes stratégies de complétion et/ou reformulation de la question sous forme d'une requête. Le framework Rewrite-Retrieve-Read \md{[98 ds Fan+24]} propose de reformuler la question à l'aide d'un autre LLM pour la désambiguïser. L'approche de Query2Doc \md{[156 dans Fan+24]} consiste en générer des pseudo-documents qui pourraient correspondre aux documents pertinents à extraire et de les ajouter à la question avant de donner le tout à l'extracteur. L'objectif est de fournir des indices supplémentaires pour assurer une meilleure pertinence des documents extraits.\\
        \md{Ajouter une remaque sur l'echelle des documents (chunk, token, entity)}

        \paragraph{Augmentation post-extraction} Pour que les documents extraits soient exploités le mieux possible, plusieurs travaux s'intéressent à des techniques d'augmentation de cet ensemble d'extraits. Cela peut passer par le classement des documents du plus pertinent eu moins pertinent, le ré-ajustement du classement lorsqu'il existe, la combinaison des résultats de plusieurs extracteurs, la reformulation et/ou la synthèse des documents extraits.

        \paragraph{Générateur} \cite{fan_survey_2024} distingue les générateurs en deux groupes en fonction de l'accessibilité des paramètres : \textit{parameter accessible} pour les modèles locaux modifiables pour lesquels on dispose des paramètres et \textit{parameter inaccessible} pour les modèles dont les paramètres ne sont pas publics, qui sont généralement accessibles par API.

        \paragraph{Intégration} Une fois les documents récupérés et augmentés, il faut les fournir au générateur. \cite{fan_survey_2024} distingue trois stratégies d'intégration. L'\textit{intégration en entrée} consiste à combiner les documents et la question (généralement à l'aide d'une template de prompt) avant de la fournir au générateur. L'\textit{intégration en sortie} consiste à prendre en compte le ou les documents à la fin du processus de génération à l'aide d'un processus de fusion. L'\textit{intégration dans les couches intermédiaires} injecte les documents encodés dans les couches intermédiaires du générateur.\\
        Un autre élément à prendre en compte dans l'intégration des documents au cours de la génération est la fréquence et donc le nombre d'extractions effectués pour une question. Le recours à la génération peut  se faire avec une fréquence fixée (une seule fois, tout les n token,...) ou être déclenchée au cours de la génération (par un modèle annexe, par la génération d'un token spécifique, en fonction d'un logit,...).

        \md{Parler de l'entrainement de ces architectures ?}


    \subsection{Architectures aperçues au cours du stage}

        \begin{verbatim}
Au delà de l'innovation de l'architecture, on retrouve des innovations sur plusieurs 
caractéristiques de ces modèles : [R24/04] [R16/02]
- Multimodal [Liu+25]
- Chain of Thought [Xu+24]
- Gestion BDD dynamique [Zhu25](https://arxiv.org/abs/2508.05662)
- BDD sparse et interprétable [Prouteau]???
        \end{verbatim}




    \subsection{Architecture et Modèles utilisées au cours du stage}

        \begin{verbatim}
Dans le cadre du stage, 
- travailler sur une adaptation du modèle RAG4HN. [Tran+25] 
- _description de l'architecture RAG4HN_ + parallèle avec l'architecture générique 
de [Fan+23]
- L'extracteur de RAG4HN est mE5 [Wang+25b] (version multilingue de E5 [Whang+25a])
        \end{verbatim}


\section{Interprétabilité pour les systèmes de RAG}

        Les systèmes RAG et RA-LLM comme une grande partie des modèles profonds actuels sont opaques. Il est difficile voire impossible de suivre leur raisonnement lors de leur utilisation. Dans certains contextes, cette opacité est problématique car les décisions prises peuvent avoir des conséquences importantes. Cette problématique illustre le besoin d'une Intelligence artificielle de confiance.

    \subsection{Trustworthy AI}

        \begin{verbatim}
La définition d'IA de confiance (Trustworthy AI) tend à varier en fonction des situation
et des utilisations de cette expression. Danss le contexte du Machine Learning, on désigne 
l'IA de confiance comme l'ensembles des systèmes d'IA dans lesquels il est légitime (dans 
le sens humainement entendable) d'avoir confiance. Le NIST (National Institute of Standards 
and Technology (US)) propose différents axes ou composantes de l'IA de confiance : ... [Ni+25] + [Ref citée par Ni+25 du NIST]
        \end{verbatim}

        La définition d'IA de confiance (Trustworthy AI) n'est pas fixée et change souvent en fonction des situations et contextes d'utilisations de cette expression. Dans le contexte du Machine Learning, on désigne l'IA de confiance comme l'ensembles des systèmes d'IA dans lesquels il est légitime (dans le sens humainement entendable) d'avoir confiance. \cite{ni_towards_2025} rappèle les composantes de l'IA de confiance proposés par Le NIST (National Institute of Standards and Technology (USA)):

        \begin{description}
                \item[Fiabilité] Le comportement d'un IA de confiance doit être systématiquement adapté, l'incertitude sur son comportement doit être quantifiable et quantifié et ses capacité de généralisation doivent être robustes.
                \item[Intimité] Une IA de confiance doit prévenir des risques pour les données des utilisateurs ainsi que pour les données sensibles contenues dans le modèle (issues de l'apprentissage ou de la base de donnée)
                \item[Explicabilité] Le processus de décision d'un IA de confiance doit être transparent et compréhensible pour l'utilisateur.
                \item[Justesse] Une IA de confiance doit minimiser les biais.
                \item[Justifiabilité] Une IA de confiance doit pouvoir justifier son bon comportement et notamment sa capacité à respecter les réglementations
                \item[Sécurité] Une IA de confiance doit détecter et prévenir les usages malicieux et cherchant à nuire.
        \end{description}

        Dans la suite, on s'intéresse aux différentes stratégies pour améliorer l'explicabilité des systèmes RAG et RA-LLM. 


    \subsection{Explicabilité pour le RAG}
        \begin{verbatim}
Dans la suite, nous nous concentrons sur l'explicabilité dans le contexte du RAG. [Ni+25] 
distingue deux temps pour l'explicabilité : Extraction et génération ... (prévoir la question 
de l'association/intégration des deux)
- Métrique ??
        \end{verbatim}


    \subsection{Interprétabilité Mécaniste}
        \begin{verbatim}
[Somvanshi+25]
- Interprétabilité vs Explicabilité
- Définition d'Interprétabilité Mécaniste et approches (Manual Circuit Tracing,
*Intervention-based technique*, Representation analysis, Toy Model and synthetic tasks)
        \end{verbatim}


    \subsection{Activation Patching}

        \begin{verbatim}
- Définition de activation patching [Chen+24] [R30/04] [Séminaire CA]
- MechIR [Parry+25] 
- Perturbation
- Données produites, visualisation et interprétation des graphiques
        \end{verbatim}