Qu’est-ce que le RAG et pourquoi est-il important pour les entreprises ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche qui combine les capacités d’un modèle de langage avec une base documentaire spécifique. Concrètement, cela permet de générer des réponses basées sur des données réelles (ex. contrats, manuels techniques, rapports internes) plutôt que sur la seule “mémoire” du modèle. Pour les entreprises, cela signifie des réponses plus fiables, traçables et adaptées à leur contexte métier, réduisant les risques d’erreurs et renforçant la confiance dans les outils d’IA.

En quoi Marker est-il différent des outils classiques d’extraction de PDF ?

Les parseurs classiques comme pdfplumber ou PyPDF2 se contentent d’extraire du texte brut, souvent désorganisé, perdant la structure des titres, tableaux et notes. Marker, lui, conserve la hiérarchie logique du document, gère correctement les listes, titres et tableaux, et permet une sortie structurée (JSON, Markdown). Cela donne des chunks beaucoup plus exploitables dans un pipeline RAG, ce qui améliore la qualité des réponses générées par l’IA.

Quels bénéfices concrets une PME peut-elle tirer de Marker ?

Une PME peut transformer ses documents (factures, catalogues, manuels, présentations) en une base exploitable par un chatbot interne. Cela permet de réduire les coûts de support, de faciliter l’accès rapide à l’information, et d’améliorer la formation des employés. Marker étant adapté aux structures plus petites (licence autorisée pour celles sous 2M USD de CA), il représente un levier d’innovation accessible, sans devoir investir massivement dans des solutions propriétaires complexes.

Marker peut-il être utilisé dans un contexte légal ou réglementaire ?

Oui, c’est même un de ses atouts majeurs. Marker permet de conserver la structure des documents juridiques (articles, clauses, annexes), rendant l’indexation et la recherche beaucoup plus fiables. Un avocat ou un service conformité peut interroger un corpus juridique via un chatbot basé sur RAG sans craindre de pertes d’information. Cela facilite l’audit, la traçabilité et la conformité réglementaire.

Quelle est la particularité de la licence de Marker ?

Marker est open-source pour son code, mais les poids des modèles (weights) sont sous licence CC-BY-NC-SA-4.0. Cela signifie qu’un usage recherche et personnel est libre. Les PME et startups de moins de 2M USD de chiffre d’affaires annuel et de financement VC/angel peuvent l’utiliser commercialement, à condition de ne pas concurrencer l’API Datalab. Les grandes entreprises doivent souscrire à une licence commerciale (dual-license). Cela rend Marker à la fois accessible et durable pour financer son développement.

Comment Marker s’intègre-t-il dans un pipeline RAG existant ?

Marker intervient à l’étape d’ingestion des documents. Concrètement, il convertit les fichiers PDF, Word, PowerPoint en données structurées. Ces données sont ensuite découpées (chunking) et envoyées dans une base vectorielle comme pgvector, Weaviate ou Pinecone. Le modèle de langage interroge alors cette base via le RAG pour générer des réponses contextualisées. Marker améliore la qualité de l’input, ce qui rejaillit directement sur la pertinence de l’output.

Quelles entreprises devraient envisager Marker dès maintenant ?

Les organisations qui manipulent un volume important de documents — cabinets juridiques, écoles et universités, services RH, PME industrielles avec beaucoup de manuels — sont les premières bénéficiaires. Toute entreprise ayant besoin de transformer ses documents en assistants intelligents (chatbots, bases de connaissances) a un intérêt direct à intégrer Marker.

Marker : un nouvel allié pour des RAG en entreprise plus intelligents et fiables

Introduction

Le RAG en entreprise (Retrieval-Augmented Generation) est devenu un pilier incontournable de l’IA moderne. Il permet de connecter un modèle de langage à une base documentaire afin de générer des réponses précises, basées sur des données factuelles.

Mais un problème majeur persiste : la qualité de l’ingestion des documents IA. Les PDF, Word ou PowerPoint sont souvent mal structurés, ce qui conduit à des réponses approximatives. C’est ici que Marker (GitHub) s’impose comme une solution innovante, transformant un simple PDF en base de données exploitable par l’IA.

Qu’est-ce que Marker ?

Marker est un outil open-source développé par Datalab qui révolutionne l’extraction PDF intelligente et la structuration de documents pour l’IA. Contrairement à des parseurs classiques comme pdfplumber ou PyPDF2, Marker va beaucoup plus loin :

Support multi-formats : PDF, DOCX, PPTX et plus.
Extraction enrichie : titres, paragraphes, tableaux, listes, notes de bas de page.
Préservation du contexte : conservation d’une structure logique, essentielle pour la création d’embeddings de qualité.
Flexibilité : export en JSON, Markdown, ou tout format directement intégrable dans une base vectorielle telle que pgvector.

Pourquoi Marker change la donne pour le RAG en entreprise

Un pipeline RAG performant ne dépend pas uniquement du modèle de langage, mais aussi de la qualité des données indexées. Marker améliore cette étape critique :

Meilleure précision du chunking : segmentation fidèle des documents, évitant des coupes hasardeuses.
Gestion avancée des tableaux et schémas : transformation en texte structuré, utile pour l’automatisation de bases de connaissance.
Réduction du bruit : fini les artefacts d’extraction qui polluent les recherches vectorielles.

Avec Marker, une entreprise obtient une base documentaire beaucoup plus fiable, garantissant des réponses RAG précises, contextualisées et exploitables au quotidien.

Cas d’usage concrets

PME industrielles : transformer des manuels techniques en un assistant IA documents entreprise pour les équipes terrain.
Cabinets juridiques : ingestion de contrats et textes légaux en base de connaissance consultable via un chatbot IA.
Formation & éducation : intégration de cours et présentations dans une plateforme RAG pour étudiants.
Support client : ingestion des FAQ et guides techniques afin d’optimiser l’automatisation de bases de connaissance.

Pourquoi SamionX s’y intéresse

Chez SamionX, nous accompagnons les entreprises dans la mise en place de solutions RAG fiables et adaptées à leur secteur. Marker s’inscrit parfaitement dans cette vision :

Il permet une ingestion documentaire plus robuste, optimisée pour l’IA.
Il offre un gain de temps considérable face aux extractions manuelles.
Il garantit la mise en place de solutions respectueuses de la conformité réglementaire européenne (AI Act).

En intégrant Marker dans nos solutions, nous permettons aux entreprises de disposer d’un assistant IA documentaire fiable, prêt pour le futur du travail.

Note sur la licence

Marker adopte une approche hybride :

Code : open-source (Apache/GPL), librement utilisable.
Weights (poids des modèles) : sous licence CC-BY-NC-SA-4.0, limitant certains usages commerciaux.

Conditions pratiques :

Recherche et usage personnel : toujours autorisés.
Startups et PME : usage commercial autorisé si CA < 2 M USD et financement VC/angel < 2 M USD, hors concurrence directe avec l’API Datalab.
Grandes entreprises : une licence commerciale (dual-license) est requise.

Ce modèle permet aux startups et PME d’explorer Marker librement, tout en garantissant la pérennité du projet via une monétisation adaptée aux grands groupes.

Conclusion

Marker représente une révolution dans la structuration documentaire pour le RAG. Plus qu’un extracteur, il devient un outil de transformation PDF et DOCX en données IA structurées.

En le combinant à des moteurs vectoriels comme pgvector, Weaviate ou Pinecone, les entreprises peuvent bâtir une base de connaissance intelligente au service de leurs équipes, clients et partenaires.

👉 Chez SamionX, Marker fait partie des outils que nous intégrons dans nos solutions RAG. Mais il n’est qu’une pièce du puzzle : notre véritable valeur ajoutée réside dans notre expertise, notre capacité à assembler les bons outils (open-source et propriétaires), à adapter les solutions au contexte métier, et à garantir la conformité réglementaire européenne (AI Act, RGPD).

C’est cette combinaison — savoir-faire + technologies — qui permet à nos clients de transformer leurs documents en un assistant IA documentaire fiable, sécurisé et adapté à leur activité.

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Marker : un nouvel allié pour des RAG en entreprise plus intelligents et fiables

Introduction

Qu’est-ce que Marker ?

Pourquoi Marker change la donne pour le RAG en entreprise

Cas d’usage concrets

Pourquoi SamionX s’y intéresse

Note sur la licence

Conditions pratiques :

Conclusion

Glossaire

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David Herreman

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