Question
L'IA ne trouve pas l'information dans mon document
L'information est dans le fichier mais l'IA répond qu'elle ne la trouve pas : les causes possibles, dans l'ordre où les vérifier, et le remède à chacune.
Mis à jour le
Si l'information est bien dans votre document et que l'outil d'intelligence artificielle (IA) dit ne pas la trouver, la cause est presque toujours l'une de celles-ci. Le texte n'a pas été lu, par exemple dans un scan, une image ou un tableau. La recherche n'a pas retenu le bon passage. Vos mots diffèrent de ceux du document. Ou le document interrogé n'est pas la bonne version. Vérifiez dans cet ordre : chaque étape prend une minute et règle la majorité des cas.
D'abord, une bonne nouvelle
Un outil qui répond « je ne trouve pas » vaut mieux qu'un outil qui invente. Anthropic, l'éditeur de Claude, recommande d'autoriser explicitement le modèle à dire qu'il ne sait pas, car cela réduit nettement les informations erronées. Le problème à régler est donc l'accès à l'information, pas la prudence de l'outil.
Les causes, dans l'ordre où les vérifier
| N° | Cause | Test rapide | Remède |
|---|---|---|---|
| 1 | Le texte n'existe pas pour l'outil (scan, photo) | Essayer de sélectionner une phrase dans le PDF | Passer le document en reconnaissance de caractères |
| 2 | L'information est dans un tableau ou une image | Elle n'apparaît pas en texte suivi | Reprendre le tableau dans un tableur ou en texte |
| 3 | Le passage n'a pas été retenu par la recherche | La réponse cite d'autres passages | Reformuler avec les mots exacts du document |
| 4 | Vos mots ne sont pas ceux du document | Vous dites « pénalité », il dit « indemnité » | Employer le vocabulaire du document |
| 5 | Le document n'est pas dans le lot interrogé, ou pas à jour | L'outil cite une ancienne version | Ajouter ou remplacer le document |
| 6 | La question est trop vague | La réponse part dans tous les sens | Préciser document, période, sujet |
| 7 | L'information n'y est vraiment pas | Recherche manuelle infructueuse | Chercher dans une autre source |
1 et 2 : le texte n'a pas été lu
Le guide de la direction générale des Entreprises (DGE), publié en novembre 2024, décrit la première étape de préparation : convertir les documents en texte. Il faut au besoin passer par la reconnaissance optique de caractères, qui transforme un document scanné en texte. Sans cette étape, l'outil voit une image et ne peut rien y chercher.
Même converti, un document peut rester difficile. La DGE note une performance moindre sur les documents qui mêlent texte, images et tableaux, et indique que ces systèmes sont en général plus performants sur le texte que sur les tableaux. Si votre information est une ligne d'un tableau dans un rapport PDF, reprenez ce tableau dans un tableur et interrogez-le là.
3 et 4 : la recherche est passée à côté
L'outil ne lit pas tout le document à chaque question. Il cherche les morceaux les plus proches de votre question et ne garde souvent qu'un nombre fixe d'entre eux, comme l'explique la DGE. Deux raisons peuvent lui faire manquer le bon passage, selon le même guide :
- la recherche par mots n'est pas robuste aux synonymes : « résiliation » ne trouve pas « dénonciation » ;
- la recherche par le sens peut passer à côté d'une formulation trop différente.
Le remède est de reprendre les mots du document. Si vous connaissez l'intitulé de la clause, citez-le : « que dit l'article “Durée et résiliation” ? ». Pour en savoir plus sur ces deux façons de chercher, voyez mots-clés ou question.
Dans les données chiffrées, le même problème prend une autre forme. Dans Power BI, Microsoft souligne d'un double trait rouge les mots qu'il ne trouve pas dans les données. Il cite deux causes : un terme propre au métier qui n'apparaît nulle part, ou des champs mal nommés.
5 : le mauvais document, ou une ancienne version
Si le document a été modifié ou ajouté récemment, l'outil travaille peut-être encore sur l'ancienne version. La DGE compte parmi les bonnes pratiques d'entretien l'intégration régulière de nouveaux documents. Elle précise aussi qu'un grand volume de nouveaux documents peut demander une nouvelle phase de préparation. Vérifiez la date du document cité dans la réponse, et que le bon fichier se trouve dans le dossier interrogé.
6 : la question est trop vague
« Que dit le contrat ? » sur un dossier de quarante contrats a peu de chances d'aboutir. L'éditeur Qlik cite l'ambiguïté parmi les limites de ces outils : sans période ni périmètre, l'outil doit deviner. Précisez le document, la partie et l'information voulue : « Dans le contrat de location du véhicule utilitaire signé en 2026, quel est le montant de la franchise ? ».
Une question de diagnostic utile
Quand rien ne marche, demandez à l'outil : « Cite mot pour mot les trois passages les plus proches de ma question, avec le nom du document. » Vous voyez immédiatement ce qu'il a trouvé. Ce sont peut-être les mauvais documents (cause 5), d'autres mots (cause 4), ou rien d'exploitable (causes 1 et 2). Anthropic conseille cette méthode des citations exactes pour ancrer les réponses dans le texte réel.
Pour éviter que le problème revienne, appliquez la méthode préparer ses données. Si vous interrogez beaucoup de fichiers à la fois, voyez interroger plusieurs documents. Les particularités des PDF sont détaillées sur NL-Q PDF.
Questions fréquentes
Mon PDF est bien envoyé, pourquoi l'IA ne le lit-elle pas ?
S'il s'agit d'un scan, c'est une image : il doit d'abord être converti en texte par reconnaissance de caractères. Essayez de sélectionner une phrase dans le PDF ; si c'est impossible, la cause est probablement là.
Est-ce mauvais signe que l'IA réponde « je ne trouve pas » ?
Non, c'est souvent préférable à une réponse inventée. Anthropic recommande justement d'autoriser le modèle à dire qu'il ne sait pas.
Sources
Pages consultées pour écrire cet article :
- https://www.entreprises.gouv.fr/files/files/Publications/2024/Guides/20241127-bro-guide-ragv4-interactif.pdf
- https://learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/natural-language/q-and-a-intro
- https://platform.claude.com/docs/fr/test-and-evaluate/strengthen-guardrails/reduce-hallucinations
- https://www.qlik.com/blog/natural-language-query-analytics