Exploration de Spring AI et RAG pour la traduction automatisée :
POC technique
L’intelligence artificielle générative devient un levier majeur pour automatiser des tâches répétitives et améliorer la qualité des résultats.
Dans le cadre d’une veille technologique, nous avons exploré la faisabilité d’un workflow de traduction automatisée basé sur Spring AI, afin de tester son intégration dans un environnement Java et ses capacités à manipuler des modèles de langage avancés.
L’objectif de ce POC est purement expérimental : valider la faisabilité technique et identifier les bénéfices potentiels pour des projets futurs.
Mise en place du POC
Le POC repose sur :
- L’implémentation d’un service Java utilisant Spring AI pour interagir avec des modèles de langage.
- L’expérimentation de différents modèles LLM et de stratégies de génération de texte pour observer leur comportement et leur qualité.
Cette approche permet de tester les fonctionnalités clés de Spring AI et d’évaluer la simplicité d’intégration dans un environnement Java standard.
Spring AI : une alternative Java prometteuse
Spring AI est une extension de l’écosystème Spring qui simplifie l’intégration des modèles d’IA générative dans des applications Java.
Avantages identifiés :
- Intégration native Spring : cohérence avec l’écosystème, autoconfiguration et gestion des properties.
- Abstraction des LLMs : le même code peut fonctionner avec différents modèles (OpenAI, Gemini, etc.), facilitant l’évolutivité et la portabilité.
- Simplicité de mise en œuvre : API intuitive pour les développeurs Java/Spring.
- Support du RAG : architecture Retrieval Augmented Generation intégrée pour enrichir les résultats générés.
- Projet maintenu par l’équipe Spring : gage de pérennité et de qualité
Limites actuelles de Spring AI
•Sortie récente : disponible officiellement depuis mai 2025, donc peu de retours terrain à grande échelle.
Exploration du RAG (Retrieval Augmented Generation)
Le RAG permet d’augmenter la performance des modèles génératifs en leur fournissant des informations contextuelles externes lors de la génération.
Dans notre POC, nous avons simulé un workflow RAG avec :
- Une base de données vectorielle MongoDB.
- Des exemples de textes pour guider le modèle et améliorer la cohérence et le style.
Comparaison : avec et sans RAG
Sans RAG :
- Résultats fonctionnels et sens respecté
- Style et cohérence limités
Avec RAG :
- Qualité améliorée et fluidité renforcée
- Structure et style proches des exemples fournis
- Cohérence terminologique améliorée
Le POC montre que l’approche RAG permet d’obtenir un rendu plus naturel et précis, même dans un contexte expérimental
Conclusion
Ce POC confirme que Spring AI est une technologie prometteuse pour intégrer des modèles génératifs dans des applications Java.
Couplée à une approche RAG, elle permet d’améliorer significativement la qualité et la cohérence des textes générés.
Cette exploration technologique valide la pertinence de Spring AI pour des projets expérimentaux et mérite un suivi attentif pour de futures applications.