Le routing de modèles IA consiste à diriger une requête vers le modèle le plus pertinent pour une tâche donnée

Définition et principes fondamentaux du routing de modèles IA

Le routing de modèles IA est une discipline d’ingénierie avancée qui consiste à concevoir un système capable d’analyser une requête utilisateur et de la diriger dynamiquement vers le modèle d’intelligence artificielle le plus pertinent pour la traiter. Loin d’être un simple aiguillage technique, ce processus constitue une couche d’orchestration cognitive. Il permet de substituer à l’approche monolithique, où un unique grand modèle généraliste (LLM) traite toutes les demandes, une architecture plus fine, efficace et économiquement viable. En pratique, il s’agit de gérer un portefeuille de modèles aux capacités et aux coûts variés, et de sélectionner pour chaque tâche la ressource la plus juste.

Cette approche granulaire est fondamentale pour l’industrialisation de l’IA en entreprise. Elle répond à la nécessité de ne pas sur-solliciter des modèles puissants et onéreux pour des tâches simples, tout en garantissant que les requêtes les plus complexes bénéficient de la puissance de calcul et des capacités de raisonnement nécessaires. Le routing de modèles IA transforme ainsi une collection de modèles disparates en un système d’intelligence unifié et optimisé.

Au-delà de l’aiguillage : une orchestration intelligente

Le routing de modèles IA ne se limite pas à une simple redirection de flux. Il s’agit d’une orchestration qui analyse la sémantique, l’intention et la complexité de chaque requête pour prendre une décision éclairée. Ce système intelligent agit comme un répartiteur expert qui maximise la performance globale de l’écosystème IA. Plutôt que de dépendre d’un seul modèle aux compétences étendues mais non spécialisées, cette approche s’appuie sur la complémentarité d’un ensemble d’agents.

L’objectif est d’assurer que chaque interaction soit traitée par le modèle le plus adéquat, en fonction de critères prédéfinis. Cette allocation dynamique des ressources cognitives permet d’atteindre un niveau de pertinence et d’efficacité inaccessible aux architectures monolithiques. Comme le souligne une publication sur arXiv, la force d’un système d’agent intelligent réside dans sa capacité à interpréter l’intention humaine et à mobiliser les ressources appropriées, ce qui est l’essence même du routing. Les principes directeurs de cette orchestration sont les suivants :

• Spécialisation des tâches : Diriger les requêtes vers des modèles plus petits et spécialisés (par exemple, pour la traduction, la génération de code ou la synthèse) dès que possible.
• Gestion de la complexité : Réserver les modèles de langage à grande échelle (LLM) les plus puissants pour les tâches exigeant un raisonnement profond ou une créativité avancée.
• Optimisation des ressources : Utiliser des modèles plus légers et rapides pour les interactions à faible latence, comme celles des chatbots ou des assistants conversationnels.
• Fiabilisation des réponses : Acheminer les requêtes nécessitant une factualité absolue vers des modèles connectés à des bases de connaissances via des techniques comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Contrôle de la conformité : Orienter les requêtes traitant des données sensibles vers des modèles souverains ou déployés localement (on-premise) pour garantir la sécurité et la confidentialité.

L’arbitrage du triptyque : qualité, coût et vitesse

Au cœur de toute stratégie de routing de modèles IA se trouve un arbitrage permanent entre trois contraintes fondamentales : la qualité de la réponse, le coût de l’inférence et la vitesse d’exécution. Un système de routage efficace n’est pas celui qui privilégie un seul de ces axes, mais celui qui trouve le point d’équilibre optimal pour chaque cas d’usage. Une requête simple pour extraire une date d’un texte ne justifie pas l’appel à un modèle coûteux et lent, tandis qu’une demande de planification stratégique complexe ne peut se satisfaire d’une réponse rapide mais superficielle.

Le pilotage de cet équilibre est un enjeu majeur pour le retour sur investissement des projets d’IA. Il s’agit de s’assurer que les ressources de calcul, souvent facturées à l’usage (par exemple, au nombre de jetons traités), sont allouées de manière judicieuse. Une orchestration IA performante doit intégrer cette dimension économique dès sa conception. Le tableau suivant détaille les composantes de ce triptyque.

Axe d’optimisation	Description	Indicateur clé
Qualité	Précision, pertinence et factualité de la réponse générée. Cet axe garantit que le modèle sélectionné possède les capacités cognitives nécessaires pour répondre correctement à la complexité de la requête.	Taux d’achèvement de la tâche, score de pertinence, taux d’hallucination.
Coût	Coût financier direct de l’appel au modèle, généralement lié au nombre de jetons en entrée et en sortie. L’optimisation des coûts vise à utiliser le modèle le moins cher capable de satisfaire les exigences de qualité.	Coût par requête, coût total de possession (TCO) de la solution IA.
Vitesse (Latence)	Temps total écoulé entre l’envoi de la requête et la réception de la réponse complète. Cet axe est critique pour les applications en temps réel et l’expérience utilisateur.	Latence de bout en bout (en millisecondes), temps de réponse au premier jeton.

Le mécanisme de décision au cœur du processus de routage

Le succès d’un système de routing de modèles IA repose entièrement sur la robustesse de son mécanisme de décision. Ce processus, qui doit s’exécuter en quelques millisecondes, détermine la trajectoire de chaque requête à travers l’écosystème de modèles disponibles. Il se décompose en deux phases critiques : l’analyse approfondie de la requête entrante, puis l’application d’une stratégie de sélection pour choisir le modèle sous-jacent le plus adapté.

Cette logique de décision est ce qui distingue une véritable orchestration d’un simple répartiteur de charge. Elle ne se contente pas de mesurer la disponibilité des ressources, mais interprète le besoin métier pour y allouer la compétence IA la plus pertinente. La performance de ce mécanisme conditionne directement l’efficacité, le coût et la pertinence de l’ensemble du système d’intelligence artificielle.

Analyse et classification de la requête utilisateur

La première étape, fondamentale, consiste à comprendre la nature de la demande de l’utilisateur. Avant même d’envisager quel modèle utiliser, le système doit déconstruire et contextualiser la requête. Cette phase d’analyse préliminaire est déterminante pour la pertinence de la décision de routage.

Pour fournir un exemple concret, l’orchestrateur CMLE d’Algos engage un processus de déconstruction et de contextualisation radicale. Chaque requête est d’abord décomposée en micro-tâches, puis enrichie en consultant des sources de savoirs internes (bases de données de l’entreprise, CRM, ERP) et externes (sources réglementaires, API publiques). Cette analyse sémantique approfondie permet d’identifier plusieurs dimensions clés de la requête :

1. Identification de l’intention : Le système détermine l’objectif principal de l’utilisateur (par exemple, « résumer un texte », « traduire », « générer du code », « répondre à une question factuelle »). Des classificateurs d’intention, souvent des modèles légers et rapides, sont utilisés à cette fin.
2. Évaluation de la complexité : La requête est analysée pour estimer le niveau de raisonnement requis. Des facteurs comme la longueur du texte, la présence de concepts abstraits ou la nécessité de croiser plusieurs informations sont pris en compte.
3. Extraction du contexte et des entités : Le système identifie les informations cruciales contenues dans la requête (noms, dates, lieux, contraintes spécifiques) qui orienteront le choix du modèle ou des sources de données à consulter.
4. Définition des exigences de performance : En fonction du canal d’interaction (par exemple, une application de chat en temps réel versus un traitement par lots), le système peut inférer des contraintes de latence.

Stratégies de sélection du modèle IA le plus adapté

Une fois la requête analysée et qualifiée, le système de routage applique une logique de sélection pour déterminer la destination finale. Plusieurs stratégies, de la plus simple à la plus sophistiquée, peuvent être mises en œuvre, souvent de manière complémentaire au sein d’une architecture agentique. Le choix de la stratégie dépend de la maturité du système et de la complexité des cas d’usage à couvrir.

Ces stratégies permettent de traduire les résultats de l’analyse en une décision opérationnelle : acheminer la requête vers le bon agent expert. La recherche académique explore activement ces mécanismes, notamment les approches de type Mixture of Experts (MoE) qui intègrent des décisions de routage au sein même du modèle, comme l’a démontré l’université de Stanford. Les approches les plus courantes incluent :

• Routage basé sur des règles explicites : Il s’agit de la méthode la plus simple, où des règles prédéfinies associent une intention à un modèle spécifique. Par exemple : SI intention = "traduction" ALORS utiliser Modèle_Traduction_A. Cette approche est facile à mettre en œuvre et transparente, mais manque de flexibilité.
• Routage prédictif (méta-modèle) : Un modèle d’apprentissage automatique, appelé méta-modèle ou routeur, est entraîné pour prédire quel modèle sous-jacent sera le plus performant pour une requête donnée. Il apprend des interactions passées pour optimiser continuellement ses décisions.
• Routage en cascade : La requête est d’abord envoyée au modèle le plus rapide et le moins cher. Si la qualité de la réponse est jugée insuffisante (par un autre modèle ou sur la base d’un score de confiance), la requête est automatiquement acheminée vers un modèle plus puissant, et ainsi de suite.
• Routage basé sur la performance et le coût : Le système évalue en temps réel un score pour chaque modèle disponible, combinant sa performance historique sur des tâches similaires, son coût actuel et sa latence. La requête est dirigée vers le modèle obtenant le meilleur score composite. Cette approche dynamique permet d’optimiser le triptyque qualité-coût-vitesse en continu.

Bénéfices stratégiques et impacts opérationnels

L’implémentation d’une stratégie de routing de modèles IA dépasse le simple cadre de l’optimisation technique. Elle génère des bénéfices stratégiques directs et mesurables, impactant à la fois la structure de coûts de l’entreprise, la performance de ses services et l’expérience de ses utilisateurs finaux. En traitant l’intelligence artificielle non comme une ressource brute mais comme un portefeuille de compétences à allouer judicieusement, le routage transforme le potentiel de l’IA en valeur économique et opérationnelle tangible.

Optimisation des coûts et maîtrise de la charge de calcul

L’avantage le plus immédiat du routing de modèles IA est l’optimisation drastique des coûts opérationnels. Les grands modèles de langage (LLM) de pointe sont extrêmement coûteux à opérer, que ce soit via des API tierces ou sur une infrastructure propriétaire. Diriger systématiquement 100 % des requêtes vers ces modèles, indépendamment de leur complexité, conduit à une explosion des dépenses sans gain de qualité proportionnel pour les tâches simples.

Le routing prévient cette sur-sollicitation en réservant les modèles onéreux aux seuls cas où leur puissance est indispensable. Pour la majorité des requêtes plus simples, des modèles plus petits, open-source ou spécialisés, bien moins coûteux, sont suffisants. Cette allocation intelligente des ressources a un impact direct sur le coût total de possession (TCO) des solutions d’IA.

Maîtrise du TCO grâce à l’orchestration Une approche non optimisée, où un LLM généraliste traite toutes les requêtes, peut rapidement devenir insoutenable financièrement. En revanche, un système de routing intelligent permet une allocation fine des ressources. Pour illustrer, l’orchestration cognitive mise en œuvre par Algos permet à ses clients de réduire le coût total de possession de leurs solutions d’IA jusqu’à 70 %. Cette performance est atteinte en dirigeant la majorité des tâches vers des agents spécialisés et des modèles plus légers, réservant les LLM de pointe à moins de 20 % des cas qui le justifient réellement.

Amélioration de la performance et de la satisfaction utilisateur

Au-delà des économies, le routing de modèles IA améliore significativement la qualité et la rapidité des réponses fournies. En dirigeant une requête vers un modèle spécifiquement entraîné pour cette tâche (par exemple, un modèle de génération de code pour une requête de programmation), la pertinence et la précision de la réponse sont bien supérieures à celles d’un modèle généraliste. Cette adéquation parfaite entre la tâche et la compétence se traduit par une expérience utilisateur de meilleure qualité.

Des réponses plus rapides et plus précises augmentent la confiance des utilisateurs dans le système et favorisent son adoption. La performance globale du service est rehaussée, ce qui est crucial pour les applications critiques ou en contact direct avec les clients. Des études, comme celles publiées par l’ACM, montrent que l’optimisation du routage peut améliorer drastiquement les latences perçues par les utilisateurs, ce qui est un facteur clé de satisfaction. Les principaux leviers d’amélioration sont :

• Réduction de la latence : Les modèles plus petits et spécialisés répondent beaucoup plus rapidement, ce qui est essentiel pour les interfaces conversationnelles fluides.
• Augmentation de la pertinence : Un agent expert fournit une réponse plus approfondie et factuelle dans son domaine de compétence qu’un modèle généraliste.
• Hausse du taux d’achèvement des tâches : Des réponses plus précises permettent aux utilisateurs d’atteindre leurs objectifs plus rapidement et avec moins d’itérations, ce qui est un indicateur clé de l’efficacité d’un workflow d’agents IA.
• Personnalisation de l’expérience : Le routage peut prendre en compte le profil de l’utilisateur ou son historique pour diriger sa requête vers le modèle le plus susceptible de comprendre son contexte spécifique.

Architectures et approches de mise en œuvre technique

La mise en œuvre d’un système de routing de modèles IA peut suivre différentes approches architecturales, chacune présentant des avantages et des inconvénients en fonction du contexte, de la complexité et des objectifs de scalabilité. Le choix entre un modèle centralisé, où un unique routeur prend toutes les décisions, et une approche décentralisée de système multi-agents IA, est l’une des décisions structurantes. Quelle que soit l’approche retenue, un ensemble de composants technologiques essentiels est nécessaire pour construire une solution robuste et performante.

Modèles centralisés versus systèmes multi-agents

Le débat architectural oppose principalement deux visions. Le routeur centralisé agit comme un point de contrôle unique, analysant chaque requête entrante et la distribuant à l’un des modèles de son portefeuille. C’est une approche simple et facile à superviser. Par contraste, un système multi-agent repose sur une collaboration décentralisée. Une requête complexe peut être décomposée et ses sous-tâches traitées par différents agents spécialisés qui communiquent entre eux.

L’approche multi-agents, bien que plus complexe, offre une flexibilité et une puissance de raisonnement supérieures pour les problèmes composites. Des frameworks permettent aujourd’hui de faciliter la coordination d’agents IA au sein de tels systèmes. Par exemple, la solution Lexik d’Algos est un framework propriétaire conçu pour structurer, relier et gouverner des systèmes d’agents intelligents capables d’exécuter des tâches métier complexes de manière autonome et collaborative. Le tableau ci-dessous compare ces deux approches.

Approche	Avantages	Inconvénients	Cas d’usage type
Routeur centralisé	Simplicité de conception et de maintenance. Supervision et journalisation centralisées. Prise de décision rapide pour les requêtes simples.	Point de défaillance unique (SPOF). Moins flexible pour les tâches complexes nécessitant plusieurs étapes. Difficulté à évoluer si la logique de routage devient très complexe.	Chatbots simples, classification de tickets de support, routage basé sur l’intention pour des tâches bien définies.
Système multi-agent	Grande flexibilité et modularité. Capacité à traiter des problèmes complexes par décomposition. Résilience accrue (pas de SPOF). Spécialisation poussée de chaque agent.	Complexité de conception et d’orchestration. Nécessite un protocole de communication robuste entre les agents. Difficulté à déboguer et à garantir un comportement prédictible.	Analyse financière complexe, planification logistique, systèmes de diagnostic, automatisation de processus métier.

Composants essentiels d’une solution de routage

Quelle que soit l’architecture choisie, la construction d’une solution de routing de modèles IA fonctionnelle et scalable repose sur plusieurs briques technologiques interdépendantes. Ces composants assurent la réception, l’analyse, la redirection et le suivi de chaque requête, garantissant le bon fonctionnement et la performance de l’ensemble du dispositif.

L’orchestration d’agents IA est un domaine technique qui exige une ingénierie rigoureuse. Le processus de bout en bout, de la requête initiale à la réponse finale, doit être instrumenté pour permettre une supervision fine et des ajustements continus. Les composants fondamentaux sont les suivants :

1. Passerelle API (API Gateway) : C’est le point d’entrée unique pour toutes les requêtes des utilisateurs. Elle est responsable de l’authentification, de la gestion des autorisations, de la limitation du débit et de la transmission des requêtes au moteur de classification.
2. Moteur de classification et d’analyse : Ce module reçoit la requête brute et l’enrichit. Il identifie l’intention, évalue la complexité, extrait les entités et prépare un ensemble de métadonnées qui seront utilisées par la logique de routage.
3. Module de logique de routage : C’est le cœur du système. Il applique les stratégies de sélection (basées sur des règles, prédictives, etc.) en utilisant les métadonnées fournies par le moteur d’analyse pour choisir le modèle ou l’agent le plus approprié.
4. Pool de modèles et d’agents : Il s’agit du portefeuille de tous les modèles IA (LLM, SLM, modèles spécialisés) disponibles, chacun exposé via une interface standardisée (généralement une API) que le routeur peut appeler.
5. Outils de journalisation et de supervision (Logging & Monitoring) : Chaque décision de routage, chaque appel de modèle, ainsi que les métriques de performance (latence, coût, qualité) sont enregistrés. Ces données sont cruciales pour l’analyse des performances, le débogage et l’amélioration continue du système.

Sélection et évaluation continue des modèles sous-jacents

Un système de routing de modèles IA n’est performant que si le portefeuille de modèles qu’il orchestre est pertinent et bien géré. La simple mise en place d’un routeur ne suffit pas ; il est impératif de constituer un éventail varié et complémentaire de modèles spécialisés et de mettre en place un processus de supervision continue pour évaluer leur performance en temps réel. Cette gestion dynamique du « pool » de modèles est la clé pour maintenir l’efficacité du système sur le long terme et l’adapter à l’évolution rapide des technologies d’IA.

Constitution d’un portefeuille de modèles spécialisés

L’un des principes fondateurs du routing de modèles IA est de ne pas dépendre d’un unique grand modèle généraliste. Il est stratégique de constituer un portefeuille diversifié, combinant des modèles de différentes tailles, origines (propriétaires, open-source) et spécialisations. Cette approche permet de couvrir un large spectre de tâches tout en optimisant le triptyque qualité-coût-vitesse. La recherche sur les modèles de langage à grande échelle montre que l’optimisation des flux de données est aussi cruciale que la taille du modèle.

Pour illustrer cette démarche, Algos s’appuie sur une sélection rigoureuse des modèles de langage (LLM et SLM) classés dans le top 3 mondial selon les benchmarks académiques les plus exigeants. Ce socle de puissance cognitive est complété par un ensemble d’agents IA spécialisés, ou « micro-experts », conçus sur mesure pour des tâches spécifiques. Cette combinaison garantit à la fois une capacité de raisonnement de pointe et une efficacité maximale pour les tâches récurrentes. La constitution d’un portefeuille efficace implique de considérer :

• Les grands modèles généralistes (LLM) : Sélectionner un ou deux modèles de pointe (par exemple, de familles comme GPT, Claude, Gemini, Llama) pour les tâches complexes nécessitant un raisonnement avancé et de la créativité.
• Les petits modèles de langage (SLM) : Intégrer des modèles plus légers et rapides, souvent open-source, optimisés pour des tâches spécifiques comme la classification, la synthèse ou la conversation à faible latence.
• Les modèles experts : Déployer des modèles spécialisés dans un domaine précis, comme la génération de code (par exemple, Code Llama), la traduction, l’analyse de sentiments ou le traitement de documents (OCR).
• Les modèles souverains ou locaux : Inclure des modèles pouvant être hébergés sur une infrastructure privée ou dans un cloud souverain pour garantir la confidentialité des données sensibles.
• Les modèles multimodaux : Ajouter des modèles capables de traiter et de générer non seulement du texte, mais aussi des images, du son ou de la vidéo, pour les cas d’usage qui le requièrent.

Mesure de la performance en temps réel et ajustement

Le déploiement d’un système de routing de modèles IA n’est pas un projet ponctuel, mais un processus itératif. Les performances des modèles évoluent, de nouveaux modèles apparaissent, et les besoins des utilisateurs changent. Il est donc indispensable de mettre en place une supervision continue pour mesurer l’efficacité de l’ensemble du dispositif et ajuster la logique de routage en conséquence.

Cette supervision doit aller au-delà des métriques techniques comme la latence ou le taux d’erreur. Il est essentiel d’évaluer la pertinence métier des réponses. C’est dans cette optique qu’Algos a développé un indicateur propriétaire, l’Indice de Performance Cognitive (IPC). Cet indice, calculé en temps réel par le CMLE Orchestrator, ne se contente pas de mesurer la vitesse ou le coût. Il évalue l’adéquation cognitive de chaque modèle pour une micro-tâche donnée, en pondérant la précision, la factualité et l’efficience. Le pilotage des agents IA sur la base de l’IPC permet au système d’ajuster dynamiquement ses stratégies de routage pour garantir en permanence le meilleur résultat possible, de manière totalement transparente pour l’utilisateur.

Supervision et ajustement dynamique Une boucle de rétroaction continue est essentielle pour la pérennité d’un système de routage. Cela inclut le suivi de la précision des décisions du routeur lui-même, la mesure de la latence de bout en bout pour chaque type de requête, et l’évaluation continue de la performance (qualité, coût, vitesse) de chaque modèle individuel. Les tableaux de bord de supervision doivent permettre d’identifier les modèles sous-performants, de tester de nouveaux candidats et d’ajuster les règles de routage pour refléter les apprentissages tirés de l’exploitation en production.

Défis, limites et perspectives d’évolution

Bien que le routing de modèles IA offre des avantages considérables, sa mise en œuvre présente des défis techniques et organisationnels. La gestion de la complexité inhérente à ces systèmes, la maîtrise de la latence additionnelle et la garantie de la transparence des décisions sont des obstacles à ne pas sous-estimer. Parallèlement, la discipline évolue rapidement, avec l’émergence de routeurs auto-apprenants et une intégration de plus en plus profonde avec des techniques d’enrichissement contextuel comme le RAG.

Gestion de la complexité et de la latence de routage

L’introduction d’une couche de routage entre l’utilisateur et les modèles IA ajoute nécessairement un niveau de complexité à l’architecture globale. Cette couche supplémentaire peut également induire une latence additionnelle, car la requête doit être analysée et classifiée avant d’être envoyée au modèle final. La minimisation de cet impact est un enjeu clé. Des travaux de recherche, comme ceux de l’université Carnegie Mellon sur les problèmes de routage en temps réel, explorent des algorithmes pour optimiser ces processus.

Assurer la maintenabilité et la transparence du système est également un défi majeur, en particulier lorsque la logique de routage devient sophistiquée. Le débogage d’un système d’agents orchestrés peut s’avérer complexe. Le tableau suivant résume les principaux défis et les stratégies pour les atténuer.

Défi	Impact potentiel	Stratégie d’atténuation
Latence de routage	Augmentation du temps de réponse total, dégradation de l’expérience utilisateur pour les applications en temps réel.	Utiliser des modèles de classification très légers et rapides. Optimiser l’infrastructure réseau. Mettre en cache les décisions de routage pour les requêtes récurrentes.
Complexité de la maintenance	Difficulté à mettre à jour la logique de routage, à ajouter de nouveaux modèles ou à déboguer le système.	Adopter une architecture modulaire. Utiliser des fichiers de configuration pour gérer les règles de routage plutôt que de les coder en dur. Mettre en place une journalisation détaillée.
Transparence des décisions	Difficulté à comprendre pourquoi une requête a été dirigée vers un modèle spécifique, ce qui peut être problématique pour l’audit et la conformité.	Journaliser explicitement la raison de chaque décision de routage. Fournir des outils de visualisation du parcours de la requête. Implémenter des mécanismes d’explicabilité (XAI).
Dérive des modèles (Model Drift)	La performance d’un modèle peut se dégrader avec le temps, rendant les décisions de routage basées sur ses performances passées obsolètes.	Mettre en place une supervision continue des performances de chaque modèle. Ré-évaluer périodiquement les modèles par rapport à un jeu de données de référence (benchmark).

Vers des routeurs auto-apprenants et l’intégration de la méthode RAG

L’avenir du routing de modèles IA s’oriente vers des systèmes de plus en plus autonomes et contextuels. Les routeurs de nouvelle génération ne se contenteront plus d’appliquer des règles statiques, mais seront capables d’apprendre et d’adapter leurs stratégies en temps réel. En s’appuyant sur l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), ces routeurs pourront ajuster dynamiquement leurs décisions en fonction du retour obtenu sur la qualité des réponses, optimisant ainsi continuellement le rapport performance/coût.

Une autre évolution majeure est la synergie croissante avec la technique RAG (Retrieval-Augmented Generation). Le RAG permet d’ancrer les réponses des modèles dans des sources de données factuelles et propriétaires. L’intégration du RAG au processus de routage permet une analyse contextuelle bien plus fine. Par exemple, après avoir récupéré les documents pertinents, le routeur peut décider d’envoyer la requête et ces documents vers un modèle spécialisé dans la synthèse de sources multiples.

Synergie entre RAG et Routage L’intégration du RAG enrichit considérablement les capacités du routage. Le processus de récupération d’informations devient une étape clé de l’analyse de la requête. Il permet non seulement de fournir un contexte au modèle final, mais aussi d’informer la décision de routage elle-même. Pour illustrer, le moteur RAG avancé OmniSource Weaver d’Algos est conçu pour s’intégrer nativement à l’orchestrateur. Il garantit que les extraits les plus pertinents des documents sources de l’entreprise sont identifiés avant que le routeur ne sélectionne l’agent expert le plus apte à les synthétiser, assurant une pertinence factuelle absolue. Cette approche holistique, combinant récupération d’information et orchestration des LLM, représente l’avenir des systèmes d’IA d’entreprise.