Le grounding consiste à ancrer les réponses d'un modèle d'IA sur des sources factuelles et vérifiables — documents internes, bases de données — plutôt que de le laisser générer « de mémoire ».
C'est le principal rempart contre les hallucinations : en forçant le modèle à s'appuyer sur des passages récupérés (RAG) et en citant ses sources, on rend les réponses vérifiables et fiables. Indispensable en entreprise.
→ Le grounding en pratique : RAG en production.
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