RAG entreprise pour PME B2B : architecture et coûts 2026

Le RAG (Retrieval Augmented Generation) permet à une PME B2B de brancher un modèle IA sur ses propres données (CRM, documents, base support) sans fine-tuning coûteux. Guide 9Squad : architecture opérationnelle, stack EU (Mistral, pgvector, Qdrant), coûts 2026, 5 cas d'usage chiffrés (commercial, support, recherche CRM) et conformité RGPD.

À retenir

Le RAG (Retrieval Augmented Generation) permet à une PME B2B de brancher un modèle IA sur ses propres données (CRM, documents, base support) sans fine-tuning coûteux.
9Squad audite votre patrimoine documentaire, conçoit l'architecture RAG (stack EU, vector DB, garde-fous RGPD) et déploie un premier cas d'usage — sprint 6 à 12 semaines..

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Sujets traités

définition et architecture en 4 étapes
RAG vs fine-tuning
stack 2026 recommandée PME
coûts détaillés
5 cas d'usage prioritaires
5 pièges courants
conformité RGPD + AI Act

Pour aller plus loin avec 9Squad

9Squad audite votre patrimoine documentaire, conçoit l'architecture RAG (stack EU, vector DB, garde-fous RGPD) et déploie un premier cas d'usage — sprint 6 à 12 semaines.

Questions fréquentes

Combien coûte un RAG en PME en 2026 ?

Build initial 10-30 k€, run 500-2000 €/mois (50-100 utilisateurs, 5000 questions/mois). Variables : embeddings, vector DB, tokens LLM, hébergement.

RAG ou fine-tuning : que choisir ?

RAG pour 95 % des cas PME B2B (mise à jour temps réel, sources citées, -60-80 % hallucinations). Fine-tuning seulement pour tone of voice strict ou classification fine.

Quelle stack RAG pour conformité RGPD France ?

Embeddings Mistral Embed (EU), vector DB Qdrant Cloud EU ou pgvector self-hosted, LLM Mistral Large ou Claude via AWS EU, monitoring journalisé.