Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est devenu un standard pour donner du contexte à un agent IA. Au cœur du RAG : la base vectorielle. L’écosystème s’est stabilisé en 2025 — voici notre lecture pour une PME française qui veut éviter les pièges.
L’option par défaut : pgvector sur Postgres
Si vous avez déjà du Postgres, l’extension pgvector est imbattable en simplicité. Pas de nouveau service à gérer, queries SQL standards, sauvegarde intégrée. Performant jusqu’à 10 millions de vecteurs sans problème. Solution recommandée pour 80% des projets PME.
Qdrant : le choix self-host français
Qdrant est open source, performant, et a une équipe avec une forte présence en Europe. Self-hostable sur OVH ou Scaleway pour 30-80€/mois. Bonne option pour des projets qui dépassent les capacités de pgvector ou qui ont des contraintes de souveraineté strictes.
Pinecone : robuste mais cher
Service managé américain, très fiable, bon outillage. Pour des volumes au-delà de 50 millions de vecteurs, c’est sérieux. En dessous, le coût est rarement justifié par rapport à pgvector ou Qdrant.
Le critère qui compte vraiment
Ce n’est pas la performance brute (toutes les solutions sont rapides aujourd’hui), c’est la qualité de votre indexation : chunks bien découpés, métadonnées riches, embeddings adaptés à votre domaine. 90% des projets RAG qui sous-performent ont un problème d’indexation, pas de base vectorielle.
