OKF vs RAG : deux façons de donner du savoir aux agents IA en 2026

Notre Recommandation

OKF et RAG sont des couches complémentaires, non des rivales. Choisissez OKF lorsque vos agents ont besoin d'un savoir curé, stable et digne de confiance — schémas de tables, définitions de métriques, chemins de jointure, runbooks — rédigé en markdown et versionné dans Git. Il ne demande ni embeddings, ni base vectorielle, ni SDK, et l'efficacité en tokens rapportée, environ 70 fois supérieure, vient du fait que les agents lisent un ensemble curé tel quel au lieu de rechercher et de reclasser. Choisissez le RAG lorsque le savoir est trop vaste ou trop mouvant pour être curé à la main : tickets de support, PDF, documentation produit qui change d'heure en heure. La maturité du RAG est réelle — des années d'outillage éprouvé et, bien mené, des taux d'hallucination ramenés sous 1 % grâce à un ancrage solide. La réponse honnête pour la plupart des systèmes d'agents en 2026, c'est « les deux » : OKF comme cerveau numérique curé auquel vos agents se fient par défaut, le RAG comme couche de récupération dynamique pour tout ce qui est trop volumineux à rédiger. OKF n'est qu'une ébauche v0.1 — voyez-le comme un pari d'avenir à faible risque : ce n'est que du markdown, l'adopter pour votre contexte curé ne coûte presque rien aujourd'hui et vous prépare au jour où l'écosystème mûrira. C'est exactement ainsi que Context Studios structure le savoir des agents pour ses clients.