Initiation au LLM à l'aide de données Web en temps réel : un guide pratique
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Initiation au LLM à l'aide de données Web en temps réel : un guide pratique

Ryan Turner
Ryan Turner · Head of Innovation

Mise à la terre Il s'agit de la pratique consistant à construire la réponse d'un modèle à partir de documents sources actuels récupérés, plutôt qu'à partir de sa mémoire d'entraînement. C'est le moyen le plus fiable de réduire les « hallucinations », car le modèle cesse de deviner et commence à citer des preuves vérifiables. Les données Web en temps réel vont encore plus loin : vous vous basez sur ce qui est vrai à l'instant présent, et non sur un instantané figé au moment de l'entraînement.

Ce guide vous présente le processus pratique qu’un ingénieur doit suivre pour entraîner un modèle de langage de grande échelle (LLM) sur des données Web récentes. Il s’agit tout d’abord de déterminer quand des données récentes sont nécessaires, puis de les récupérer, de leur attribuer une traçabilité, de générer des résultats accompagnés de citations et, enfin, de procéder à une vérification. Chaque étape est concrète et s’accompagne d’une description des modes de défaillance auxquels les équipes sont confrontées en production.

Points clés à retenir
  • Le « grounding » remplace la mémoire du modèle par les documents sources récupérés, ce qui constitue le moyen le plus fiable de réduire les hallucinations.
  • La fraîcheur est tout aussi importante que la pertinence : une recherche obsolète fonde la réponse sur des faits anciens qui semblent fiables et exacts.
  • Veillez à ce que la traçabilité soit assurée tout au long du processus, afin que chaque affirmation soit accompagnée d'une source que l'utilisateur puisse vérifier.
  • En 2025, Gartner prévoyait que 40 % des applications d'entreprise intégreraient des agents IA dédiés à des tâches spécifiques d'ici fin 2026 ; le « grounding » est donc désormais indispensable.
  • Les équipes qui s'imposeront sont celles dont les agents resteront fiables ; Gartner prévoit que plus de 40 % des projets basés sur des agents seront annulés d'ici fin 2027.

Que signifie concrètement « ancrer un LLM » ?

L’ancrage contraint un modèle à fournir une réponse à partir des preuves fournies plutôt qu’à partir d’une mémoire paramétrique. Concrètement, vous récupérez des documents pertinents par rapport à la requête, vous les placez dans la fenêtre de contexte, puis vous demandez au modèle de répondre uniquement à partir de ces éléments, en citant ses sources. Le modèle devient alors un lecteur et un synthétiseur, et non plus un oracle. C’est précisément ce changement qui explique pourquoi l’ancrage permet généralement de réduire les hallucinations plus efficacement que n’importe quelle astuce de réglage des prompts.

Les données Web en temps réel constituent la base la plus solide pour tout ce qui est sensible au facteur temps : prix, actualités, documents, disponibilités, réglementations. Les poids du modèle datent de plusieurs mois, voire de plusieurs années, mais ce n’est pas le cas d’une page récupérée il y a deux secondes. Le coût réside toutefois dans l’ingénierie. Vous disposez désormais d’un pipeline de récupération, et son maillon le plus faible détermine le niveau maximal de qualité des réponses.

Ce point prend de plus en plus d'importance à chaque trimestre. Pour 2025, Gartner prévoit que D'ici fin 2026, 40 % des applications d'entreprise intégreront des agents IA dédiés à des tâches spécifiques, contre moins de 5 % en 2025.. La plupart de ces agents répondront à des questions concernant l'état actuel, et un agent non ancré qui invente cet état avec certitude est pire que l'absence d'agent. Pour découvrir l'architecture complète associée à ce sujet, consultez donner aux agents IA un accès en temps réel au Web.

Dans quels cas un modèle LLM a-t-il besoin de données Web récentes ?

Toutes les requêtes ne nécessitent pas une récupération, et l'ancrage systématique entraîne un gaspillage de latence et de jetons. C'est l'étape de détection qui en décide. En règle générale, acheminez une requête vers une récupération en temps réel lorsque la réponse dépend de faits qui évoluent, de faits ne figurant pas dans les données d'entraînement, ou de tout élément que l'utilisateur s'attend à ce qui soit d'actualité. Les connaissances stables et générales peuvent rester non ancrées. Un bon routeur est peu coûteux et vous évite d’avoir à effectuer une recherche sur le Web pour savoir « qu’est-ce qu’un hashmap ».

Dans la pratique, les indices indiquant qu’il faut « récupérer les données immédiatement » sont faciles à repérer : la requête contient des termes liés au temps (aujourd’hui, dernier, actuel, cette semaine), des entités nommées susceptibles de renvoyer des événements, des prix, des versions ou des chiffres récents, ou encore un domaine dont vous savez qu’il évolue rapidement. Un petit classificateur ou une invite « few-shot » gère très bien ce cas de figure. En cas de doute, récupérez l’information ; une réponse correcte, même légèrement plus lente, vaut mieux qu’une réponse erronée, même rapide.

La véritable raison pour laquelle il faut réussir cela, c'est la survie : c'est la fiabilité qui distingue les agents qui s'imposent de ceux qui sont éliminés. En 2025, Gartner a prédit que Plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici fin 2027, souvent pour une valeur peu claire et des contrôles insuffisants. S'appuyer sur des données récentes constitue un contrôle. D'après ce que nous observons dans les charges de travail des agents, c'est ainsi que vous rendez les réponses d'un agent vérifiables, plutôt que simplement plausibles.

Comment récupérez-vous des données récentes pour la mise à la terre ?

La récupération se déroule en deux étapes : il faut d'abord trouver les bonnes pages, puis transformer chaque page en texte épuré que le modèle peut lire. L'étape de recherche consiste en une requête de recherche. L'étape d'extraction permet de récupérer la page et de la réduire aux mots qui ont un sens. Si vous ne maîtrisez pas ces deux étapes, le modèle se basera sur les menus de navigation et les bannières de cookies au lieu de se concentrer sur la réponse.

Pour la recherche, envoyez une requête à un point de terminaison de recherche en reformulant l'intention de l'utilisateur sous forme de requête, puis récupérez les premiers résultats avec leurs titres et leurs URL. Pour comparer les différentes options proposées ici, consultez Web Search API pour les agents. Le module Web Render API de Massive expose un point de terminaison de recherche (/search) qui renvoie les résultats de recherche des principaux moteurs, avec une ciblage géographique, et awaiting=ai de devoir attendre jusqu'à une minute pour obtenir un aperçu généré par l'IA et awaiting=answers pour les blocs « Les internautes demandent également ».

Pour la fonction « fetch », récupérez les URL sélectionnées et convertissez-les au format Markdown, et non en HTML brut. Markdown Voici un format de texte simplifié qui conserve les titres, les listes et les liens tout en supprimant le balisage qui consomme des jetons et perturbe le modèle. La conversion du HTML en Markdown réduit considérablement le nombre de jetons utilisés par l'agent, souvent de plus de la moitié (dev.to, Outils de navigation pour les agents IA – 4e partie : se passer du navigateur). Le point de terminaison « Browsing » de Massive (/browser) renvoie format=markdown sous forme de résultat de première qualité ; vous obtenez ainsi un texte de page prêt à être traité par un LLM en un seul appel, sans avoir à exécuter votre propre navigateur sans interface graphique ni à effectuer de vérification de lisibilité.

Une mise en garde d'ordre pratique, toutefois : le Web ouvert riposte contre la collecte automatisée de données. En 2025, Cloudflare a commencé à le blocage par défaut des robots d'indexation basés sur l'IA sur environ 20 % du Web le 1er juillet, et a lancé une place de marché fonctionnant selon le principe du paiement à l'indexation. Un robot d'indexation naïf se heurte à des obstacles. Proxys résidentiels Il s'agit de connexions qui transitent par de véritables adresses IP d'appareils grand public plutôt que par des plages d'adresses de centres de données, ce qui leur permet d'accéder à des pages inaccessibles à partir d'une adresse IP de centre de données. Dans nos tests comparatifs de fournisseurs, le taux de réussite des adresses IP résidentielles sur les sites protégés est généralement bien supérieur à celui des adresses IP de centres de données, soit environ 85 à 99 % contre 20 à 40 %. Considérez cela comme le résultat de nos propres tests, et non comme une étude indépendante, mais l’écart est suffisamment constant pour que nous constations que les équipes adoptent des origines résidentielles dès qu’une cible commence à bloquer l’accès.

Comment intégrez-vous les informations de provenance aux données extraites ?

L'injection insère le texte extrait dans la consigne en lui conférant une structure suffisante pour que le modèle puisse à la fois l'utiliser et le citer. Provenance Il s'agit des métadonnées qui accompagnent chaque document : son URL source, son titre et l'horodatage de sa récupération. Enveloppez chaque document dans un bloc étiqueté contenant ces métadonnées, puis demandez au modèle de ne s'appuyer que sur ces blocs pour répondre et d'associer l'étiquette source à chaque affirmation. La provenance n'est pas un simple élément décoratif ; c'est ce qui rend la réponse vérifiable.

Organisez et sélectionnez soigneusement. Placez les extraits les plus pertinents en début de contexte, supprimez le reste et ne collez jamais un site dans son intégralité. Un contexte trop long dilue l’attention et incite le modèle à s’égarer. Par exemple, un ensemble restreint de trois à cinq extraits bien choisis s’avère généralement plus efficace qu’une vingtaine d’extraits bruyants. Pour plus de détails sur le découpage en extraits, le classement et l’indexation, consultez Mise en place d'un pipeline RAG à partir de données Web en temps réel.

Conservez l’horodatage de récupération à chaque étape du traitement. La perte d’actualité est le mode d’échec silencieux de l’ancrage : un pipeline qui récupère une page mise en cache datant du dernier trimestre ancrera la réponse sur des faits périmés qui semblent pourtant fiables et corrects. Par conséquent, vous devez apposer sur chaque bloc la date à laquelle il a été récupéré, privilégier les sources récentes et permettre au modèle de voir la date afin qu’il puisse signaler les informations obsolètes plutôt que de les masquer. D’après notre expérience, cette simple habitude consistant à ajouter un horodatage permet de détecter davantage de mauvaises réponses que n’importe quelle formulation de consigne.

Comment élaborez-vous et vérifiez-vous une réponse fondée ?

La génération et la vérification constituent une seule boucle, et non deux étapes distinctes. Demandez au modèle de répondre en s’appuyant strictement sur les sources fournies et de citer chaque affirmation en indiquant sa référence. Vérifiez ensuite le résultat avant qu’il ne parvienne à l’utilisateur. Chaque affirmation factuelle est-elle accompagnée d’une référence ? La source citée corrobore-t-elle réellement cette affirmation ? Une réponse qui ne cite aucune source, ou qui cite une source ne la corroborant pas, ne satisfait pas au critère de fondement, même si elle semble correcte. Il s’agit là du critère essentiel, et il convient de l’énoncer clairement : une réponse fondée est une réponse dans laquelle chaque affirmation correspond à une source extraite qui la corrobore véritablement, où les citations sont présentes et analysables par une machine, et où un réviseur n’ayant jamais vu la requête d’origine pourrait remonter jusqu’à la preuve justifiant chaque affirmation. Si l’une de ces conditions n’est pas remplie, vous devez régénérer la réponse ou la refuser, plutôt que de proposer une supposition hasardeuse.

La vérification peut être peu coûteuse et automatique. Analysez les citations, vérifiez que chacune correspond bien à un extrait récupéré, puis rejetez ou régénérez l’affirmation lorsqu’elle n’est pas étayée. Pour les cas plus importants, lancez un deuxième passage du modèle qui relit chaque source et évalue si celle-ci corrobore l’affirmation. Cela permet de détecter les cas subtils où le modèle s’appuie de manière approximative sur une source réelle, tout en affirmant quelque chose que cette source n’a jamais dit.

En revanche, lorsque les résultats les plus récents possibles du modèle constituent eux-mêmes la « vérité de référence », vous pouvez les récupérer directement. Le point de terminaison du chat IA de Massive (/ai) fournit les suggestions générées par ChatGPT, Gemini, Perplexity et Copilot, classées par zone géographique et provenant d'appareils utilisés par de vrais utilisateurs, ainsi qu'un sources charge utile et un subqueries tableau. Cela s'avère utile lorsque vous devez vous baser sur ce qu'indique un modèle public à un moment donné, et non sur le contenu d'une page.

Sources

Foire aux questions

Le « grounding » correspond-il à la méthode RAG ?+

La méthode RAG est l'une des approches courantes pour mettre en œuvre l'ancrage. L'ancrage consiste à répondre en s'appuyant sur des informations extraites plutôt que sur la mémoire. La méthode RAG (retrieve, augment, generate) est le modèle que la plupart des équipes utilisent pour y parvenir. Cela dit, vous pouvez également mettre en œuvre l'ancrage à l'aide d'appels directs à des outils ou de requêtes API en temps réel, sans recourir à un magasin de vecteurs.

Pourquoi la fraîcheur est-elle si importante pour l'ancrage ?+

En effet, une réponse assurée qui repose sur des informations obsolètes est plus difficile à repérer qu’une supposition évidente. La récupération d’informations obsolètes s’appuie sur des données qui étaient autrefois exactes ; le résultat semble donc étayé et correct, alors qu’il est erroné. Par conséquent, indiquez la date de récupération de chaque bloc d’informations et privilégiez les sources récentes.

Le fait de rester ancré permet-il d'éliminer complètement les hallucinations ?+

Non. L'ancrage réduit considérablement les hallucinations, mais ne les élimine pas pour autant. Un modèle peut toujours mal interpréter une source ou affirmer quelque chose que celle-ci n'a jamais dit. C'est pourquoi l'étape de vérification existe : elle permet de s'assurer que chaque affirmation correspond bien à une source qui la corrobore réellement avant de fournir la réponse.

Pourquoi ne pas simplement utiliser la fonction de navigation intégrée au modèle ?+

La navigation intégrée est une « boîte noire » que vous ne pouvez ni paramétrer, ni mettre en cache, ni géolocaliser, ni vérifier. En revanche, le fait de maîtriser la boucle de récupération vous permet de contrôler l'actualité, la provenance, la qualité de la source et l'accès aux pages qui bloquent les robots d'indexation par défaut. Pour les agents de production, ce contrôle fait la différence entre des réponses vérifiables et des réponses plausibles.