RAG et MCP : l'IA réinvente la recherche métier juridique et financière - 1ère partie

L’essor des IA génératives et agentiques bouleverse le paysage de la recherche d’information spécialisée. Dans les domaines juridique, financier ou scientifique, les éditeurs enrichissent progressivement leurs plateformes de fonctionnalités fondées sur l’IA : recherche en langage naturel, interfaces conversationnelles, synthèse automatique ou comparaison de documents.

Parallèlement, une nouvelle génération d’assistants est capable de traiter des besoins complexes, d’explorer des corpus spécialisés et de restituer des réponses argumentées et sourcées. Cette évolution ne signe pas pour autant la disparition des bases documentaires traditionnelles. Bien au contraire : ce qui change profondément, c’est la manière d’accéder à ces ressources et de les exploiter. Deux approches occupent aujourd’hui une place importante : le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et, plus récemment, le MCP (Model Context Protocol).

Illustration générée par Gemini.

Cet article propose d’en expliquer le fonctionnement et les enjeux avant de dresser un panorama des solutions de recherche fondées sur l’IA dans deux domaines : l’information juridique et le renseignement financier. Un second article, à paraître prochainement, sera consacré aux outils de recherche et d’analyse d’articles scientifiques et techniques.

RAG et MCP : sélectionner un contexte pertinent d’un côté, connecter et agir de l’autre

L’IA devient un nouvel intermédiaire documentaire entre l’utilisateur et les sources spécialisées. Pour travailler sur des informations fiables, un modèle de langage doit d’une part accéder à des corpus, et à des outils externes d’autre part. Le RAG permet au modèle de construire sa réponse à partir d’informations préalablement recherchées dans un corpus documentaire. Le MCP standardise la manière dont une application d’IA accède à des données, des ressources et des outils externes.

Dans la suite de cet article, Véronique Mesguich explique le fonctionnement du RAG et du protocole MCP, puis compare les stratégies IA des éditeurs juridiques LexisNexis, Lefebvre Dalloz, Lamy et Lextenso, des legaltech Doctrine, Lexbase, Ordalie et Juri'Predis, de l'infrastructure publique Légifrance, et des fournisseurs de renseignement financier Altares-Dun & Bradstreet, Moody's, Ellisphere, Bloomberg, Pappers, PrivCo et Global Database.

Article de Véronique Mesguich, NETSOURCES nᵒ 183, juillet-août 2026.