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Avant de toucher au prompt ou au modèle de retrieval, le vrai problème est souvent beaucoup plus en amont, là où personne ne regarde : ce que vos documents sont réellement devenus une fois parsés. Garbage in, garbage out.\n\nCe talk part du débogage concret d'un pipeline RAG en production. Premier réflexe : inspecter visuellement ce qu'un pipeline de document understanding moderne a réellement extrait, et tracer chaque élément jusqu'à sa position d'origine via ses bounding boxes. C'est ce que fait l'outil (open source, license MIT) que je développe autour de Docling. On voit alors ce qui casse en silence : tableaux aplatis, ordre de lecture rompu, structure perdue. Des erreurs qu'aucune métrique de retrieval ne vous signalera.\n\nUne fois l'extraction fiabilisée, le problème se déplace : que faire de ce contenu ? Le RAG classique le découpe en chunks. Et c'est là que ça se complique, moins sur le choix de la stratégie de découpage que sur le versioning. Quand un document évolue, il faut le re-découper, le re-embedder et réconcilier le tout sans laisser de vecteurs orphelins. Cette dette de maintenance est rarement le sujet des talks RAG, c'est pourtant elle qui coûte cher en production. Et c'est en la maîtrisant, autant que le parsing en amont, qu'on a fait passer notre système en production à 95% de bonnes réponses.\n\nC'est cette douleur du versioning qui amène la dernière partie : et si on ne découpait plus du tout ? C'est l'idée du RAG chunkless, un concept porté par l'équipe Docling (IBM Research) et présenté lors d'un webinar LF AI & Data : plutôt qu'un découpage arbitraire, un agent parcourt directement la structure parsée du document. Le projet qui porte ce travail, docling-agent, est encore en cours, et j'y contribue. Côté Docling Studio, j'apporte la couche visuelle : voir l'agent raisonner et naviguer dans le document plutôt que le deviner depuis des logs. On verra ce que ça simplifie, mais aussi ses limites : chunkless ne veut pas dire sans unité de récupération, la question de ce qu'on indexe et de ce qu'on renvoie reste entière. Je présenterai l'état actuel de la réflexion, sans prétendre que c'est une solution universelle.\n\nLe tout illustré par une démonstration live sur documents réels, cas qui passent et cas qui cassent. Vous repartez avec un outil open source et une méthode pour déboguer votre RAG là où ça compte vraiment : en amont.","2026-08-01T14:07:05.190Z","2026-08-02T13:32:26.348Z","2026-08-01T14:07:05.185Z",false,"standard",{"id":67,"name":68,"conferenceHallId":57,"description":57,"createdAt":69,"updatedAt":70,"publishedAt":71,"color":72},100,"Data & Machine Learning","2026-08-01T13:51:15.703Z","2026-08-02T17:14:15.226Z","2026-08-01T13:58:24.157Z","#7ec3ca",[74],{"id":75,"name":76,"bio":77,"address":78,"photoUrl":79,"conferenceHallId":80,"github":81,"twitter":57,"company":82,"createdAt":83,"updatedAt":83,"publishedAt":84,"linkedin":85,"website":86},931,"Pier-Jean Malandrino","Pier-Jean Malandrino, CTO de SCUB (ESN basée à Bordeaux et Angoulême). Je conçois et déploie des systèmes RAG en production, dont une plateforme servant environ 1 000 techniciens terrain (retrieval hybride BM25 + pgvector sur infrastructure GPU dédiée) : Isiadoc.\n\nJ'ai d'autres expériences de la GenAI en production, notamment autour de l'agentique avec Mailvista.\n\nContributeur reconnu dans l'écosystème Docling, le projet open source de parsing documentaire d'IBM Research. Peter Staar (IBM Research, figure de référence du projet) m'a sollicité pour une vidéo de démonstration de Docling-Studio destinée à la chaîne YouTube officielle de Docling.\n\nPar ailleurs, j'accompagne Karate Labs (éditeur open source du framework de test Karate) comme advisor sur l'automatisation de tests pilotée par IA.\n\nAmbassadeur IA pour le programme « Osez l'IA » du Ministère de l'Économie, et Core Member DZone (une trentaine d'articles sur le RAG, l'IA appliquée et l'architecture logicielle).","Bordeaux, France","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocK74Mc77ZhXRUIUvJnjvSj4ziwbtH3ST8Dw3TJrO7eZghJ3DhY4=s96-c","cmqp9w6u3019z01kxt6nauuay","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpjmalandrino","SCUB","2026-08-01T10:53:57.422Z","2026-08-01T10:53:57.421Z","https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fpier-jean-malandrino\u002F","https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@pmalandrino",{"id":88,"conferenceHallId":89,"name":90,"description":91,"createdAt":92,"updatedAt":93,"publishedAt":93,"duration":94},41,"3439b584-eaed-5840-b7db-ab8cc75ce076","Conférence","45 minutes pour avoir un bon aperçu. La conférence vous permet d'aborder un sujet plus en profondeur.","2022-10-28T04:38:54.646Z","2022-10-28T04:38:54.649Z","45min",{"id":96,"startSlot":97,"endSlot":98,"name":99,"naturalId":100,"createdAt":101,"updatedAt":102,"publishedAt":103},62,"10:25:00","11:10:00","Conférences et ateliers - 10h25","Conférences et ateliers - début 10h25","2023-09-01T07:45:40.840Z","2026-08-01T17:30:58.204Z","2026-08-01T17:17:35.719Z",{"id":105,"name":106,"createdAt":107,"updatedAt":108,"publishedAt":109,"iframeId":110},14,"Amphi B","2022-10-28T04:38:54.540Z","2026-08-01T17:26:05.436Z","2022-10-28T04:38:54.546Z","4wLjS0XHSCM",{"id":11,"date":12,"createdAt":112,"updatedAt":113,"publishedAt":114,"year":115,"youtubePlaylistUrl":57,"picturesGalleryUrl":57,"placeName":116,"placeAddress":117,"placeUrl":118,"duration":119},"2024-11-09T16:48:18.747Z","2026-08-02T13:25:15.830Z","2026-02-10T15:23:19.806Z","2026","ENSEIRB-MATMECA","1 Avenue du Dr Albert Schweitzer, 33400 Talence","https:\u002F\u002Fmaps.app.goo.gl\u002FdZMB4YFLcWm3jmTx6",2,{},1785690961288]