Grounding

Un modèle de langage apprend à partir d’une énorme masse de textes, puis il arrête d’apprendre. Sans aide, il ne peut répondre qu’avec cette mémoire. Le grounding lui donne du matériel frais.

Google le décrit comme le fait de récupérer des pages pertinentes et à jour dans son index de recherche, pour rendre les réponses IA plus exactes et plus actuelles. Les pages utilisées peuvent ensuite apparaître en liens à côté de la réponse.

Imaginez qu’on demande à un assistant IA à quelle heure ouvre une boulangerie du quartier. Un modèle qui répond de mémoire risque de deviner. Un modèle avec grounding cherche d’abord, trouve la page de la boulangerie et répond à partir d’elle, avec un lien.

Le grounding, c’est le moment où votre page peut être choisie. Google dit que ses fonctionnalités IA s’appuient sur ses systèmes de classement principaux pour récupérer les pages utilisées.

Bing le montre même : son rapport AI Performance affiche les « grounding queries », les formulations que l’IA a utilisées pour récupérer des pages ensuite citées.

Google emploie aussi ce mot pour Gemini. Le paramètre Google-Extended contrôle si Google peut utiliser votre contenu pour le grounding dans les applications Gemini.

• Assurez-vous que votre page peut être explorée et indexée. Google dit qu’une page doit être indexée et pouvoir afficher un extrait pour apparaître dans AI Overviews ou AI Mode.
• Placez la réponse à une question probable en texte simple au début d’une section.
• Tenez à jour sur votre propre site les faits comme les prix, les horaires et les adresses.
• Dans Bing Webmaster Tools, consultez le rapport AI Performance pour voir quelles pages ont été citées.

RAG

Le RAG est la technique, le grounding est ce qu’elle permet. Le guide de Google présente même le RAG comme « also known as grounding ».

L’entraînement

L’entraînement a lieu une fois, avant la sortie d’un modèle. Le grounding recommence à chaque question.