En tant que décideur technologique ou chef d'entreprise, vous savez à quel point il est essentiel d'obtenir des réponses précises et rapides.
Mais voici le problème : seuls 20 % des dirigeants affirment que leur organisation excelle dans la prise de décision, et la plupart admettent qu'une grande partie de leur temps est gaspillée, perdue dans le processus plutôt que consacrée à l'obtention de résultats.
Peut-être parce que les méthodes traditionnelles (des heures de recherche ou des systèmes d'IA limités par des modèles linguistiques pré-entraînés obsolètes) sont souvent insuffisantes et ne vous apportent pas la clarté dont vous avez besoin.
C'est là que la génération augmentée par la récupération (RAG) brille vraiment.
Elle ne fonctionne pas uniquement avec des informations préchargées, mais extrait activement les données les plus pertinentes en temps réel à partir de sources fiables : bibliothèque de connaissances interne, tendances externes, rapports sectoriels, documents pertinents ou systèmes de commentaires des clients.
Le marché mondial de la génération augmentée par la récupération devrait connaître une croissance sans précédent de 44,7 % par an jusqu'en 2030, alimentée par les avancées dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et la demande croissante de solutions d'intelligence artificielle plus intelligentes.
Vous souhaitez découvrir un exemple de génération augmentée par la récupération ? Dans cet article de blog, vous verrez comment la génération augmentée par la récupération aide déjà des leaders comme vous à personnaliser les expériences, à améliorer les analyses et à réaliser l’automatisation des flux de travail critiques.
⏰ Résumé en 60 secondes
- La génération augmentée par la récupération améliore la précision, l'efficacité et la prise de décision, vous donnant ainsi un avantage concurrentiel.
- La génération augmentée par la recherche (RAG) est une approche d'IA combinant la recherche d'informations et la génération de texte.
- Le RAG récupère les données pertinentes de différentes sources de données afin de générer des réponses précises, contextuelles et informatives.
- Elle aide l'IA à produire des réponses actuelles sans avoir recours à des données d'entraînement exhaustives ou à des mises à jour manuelles.
- Les principaux cas d'utilisation de la génération augmentée par récupération comprennent la réponse à des questions, la génération de contenu, les recommandations personnalisées et l'analyse de données.
- Vous souhaitez mettre en œuvre la technologie RAG ? Commencez par définir vos objectifs, choisir les bons outils (les fonctionnalités d'IA de ClickUp AI font des merveilles dans ce domaine !) et mesurer les performances de la technologie RAG.
- La qualité, l'intégration et les performances des données sont des points faibles courants de l'adoption du RAG, mais ils peuvent être résolus grâce à une stratégie intelligente.
Qu'est-ce que la génération augmentée par la récupération (RAG) ?
La génération augmentée par la recherche (RAG) est une technique qui combine la puissance d'un modèle linguistique à grande échelle (LLM) avec la capacité d'accéder à des informations externes et de les traiter.
Imaginez le scénario suivant : vous posez une question et, au lieu de se baser uniquement sur ce pour quoi elle a été entraînée, l'IA puise dans des sources de données en temps réel (articles de recherche, articles d'actualité, bases de données vectorielles) et génère une réponse hautement spécifique et personnalisée.
Cette approche hybride améliore les capacités de l'IA en combinant la récupération et la génération. Elle garantit que les réponses sont pertinentes, récentes et précises.
Importance de la génération augmentée par la récupération dans l'amélioration des capacités de l'IA
L'impact réel de la génération augmentée par la récupération est immense. Pourquoi ? Parce qu'elle résout l'un des plus grands problèmes des systèmes d'IA traditionnels : leur incapacité à générer des réponses actualisées sans données d'entraînement exhaustives ou saisie manuelle.
Grâce à la génération augmentée par la récupération, l'IA peut rechercher, récupérer et générer des réponses basées sur des informations précises en temps réel, ce qui en fait un outil puissant pour tout, des études de marché au service client.
Elle rend l'IA beaucoup plus réactive, adaptative et, en fin de compte, utile, car elle est :
- Toujours à jour : vous avez besoin d'informations sur les cours boursiers du jour, les dernières avancées médicales ou les résultats sportifs d'hier ? Le RAG ne se contente pas de deviner, il récupère exactement les informations dont vous avez besoin.
- Contexte approfondi : extraire des données est une chose, mais la technologie RAG comprend le contexte spécifique, mélangeant les faits et le langage de manière si fluide que ses réponses semblent provenir d'un expert humain.
- Capable de gérer la complexité : c'est dans la résolution de problèmes nécessitant une recherche et une interprétation sémantiques que le RAG excelle véritablement. Il est conçu pour la complexité, et pas seulement pour les requêtes simples.
Comment fonctionne la génération augmentée par la récupération ?
La puissance du RAG se résume en trois étapes simples :
- Comprendre la question : le RAG ne se contente pas d'entendre votre question, il comprend ce que vous demandez. Cela signifie qu'il saisit le contexte spécifique, le ton et même les nuances subtiles.
- Récupération des données : à l'aide d'outils de recherche contextuelle, le RAG explore ses sources connectées, qu'il s'agisse d'une base de données, d'un moteur de recherche ou d'une bibliothèque de fichiers PDF. Il ne s'agit pas de deviner, mais de trouver.
- Élaborer la réponse parfaite : à partir des informations récupérées, le système d'IA générative RAG intervient pour assembler une réponse précise, claire et adaptée à votre requête.
Exemples clés d'application de la génération augmentée par la récupération
Le potentiel de la génération augmentée par la récupération n'est pas seulement théorique : il a déjà un impact tangible dans de nombreux secteurs.
Qu'il s'agisse de répondre à des requêtes complexes, de créer du contenu personnalisé ou de fournir des informations à la vitesse de l'éclair, le RAG prouve que l'IA peut être inestimable dans les applications du monde réel.
Voici quelques exemples clés de l'impact déjà rencontré par la technologie RAG dans divers champs :
Réponse aux questions
La génération augmentée par la récupération transforme la manière dont nous obtenons de nouvelles données, en particulier dans les champs où la précision et l'actualité des informations sont cruciales, tels que :
Santé
Les médecins n'ont plus besoin de passer au crible d'innombrables études pour trouver les dernières recherches sur une maladie rare. La génération augmentée par la recherche permet d'extraire des informations des revues médicales et des études cliniques les plus récentes, facilitant ainsi les diagnostics et les décisions thérapeutiques.
📌 Elsevier, une société mondiale spécialisée dans l'information médicale et l'analyse de données, a lancé ClinicalKey AI. Cet outil exploite l'IA générative pour aider les cliniciens à accéder rapidement aux dernières recherches médicales. Il est conçu pour fournir des réponses fondées sur des preuves à des questions cliniques et est optimisé pour les requêtes en langage naturel.
Recherche juridique
Au lieu de fouiller dans d'épais ouvrages juridiques ou dans une jurisprudence obsolète, les avocats peuvent utiliser la génération augmentée par la recherche pour extraire en temps réel des précédents juridiques et des lois, ce qui rend leurs recherches plus efficaces et plus précises.
Service client
Oubliez les réponses génériques des chatbots. Les systèmes de service client basés sur la génération augmentée par la récupération peuvent extraire des données à partir de sources en temps réel, fournissant ainsi aux clients des réponses spécifiques, précises et adaptées au contexte, adaptées à leurs besoins individuels.
📌 Grace est une assistante IA ClickUp qui aide les utilisateurs potentiels et actuels de ClickUp à résoudre leurs problèmes en leur fournissant davantage d'informations sur les nombreuses fonctionnalités et capacités de ClickUp en matière de productivité.
Création de contenu
Qu'il s'agisse de créer un slogan marketing accrocheur ou de générer des articles approfondis, la génération augmentée par la récupération comble le fossé entre le contenu généré par l'IA et le contenu humain.
Voici comment elle facilite la création de contenu :
Journalisme
Les journalistes peuvent rapidement rassembler des faits pertinents à partir des dernières actualités ou recherches. Cela leur permet de rédiger des articles avec des informations complètes et en temps réel. La génération augmentée par la recherche ne se contente pas de répondre à des questions, elle aide les journalistes à raconter des histoires d'actualité et bien documentées.
Marketing
La génération augmentée par la récupération est un outil d'IA puissant pour les spécialistes du marketing. Elle les aide à extraire des données en temps réel sur les sujets tendance, l'activité des concurrents et le sentiment des consommateurs afin de créer des campagnes publicitaires ou des publications sur les réseaux sociaux très performantes.
Éducation
Les enseignants comme les élèves peuvent tirer parti de la capacité du RAG à générer des dissertations, des rapports ou même des quiz, en s'appuyant sur les dernières ressources pédagogiques, les manuels scolaires et les supports en ligne afin de garantir que le contenu est à la fois actuel et pertinent.
💡Conseil de pro : entraînez votre modèle RAG à partir de diverses sources créatives, telles que des poèmes, des scripts, des paroles de chansons ou même des documents historiques. Cette base de données diversifiée inspirera le modèle à générer des idées uniques.
Recommandations personnalisées
Du shopping au divertissement, les recommandations personnalisées basées sur la technologie RAG changent notre façon de découvrir des produits, des films, de la musique et bien plus encore. Voici comment :
Commerce électronique
L'époque des suggestions de produits génériques est révolue. Le RAG extrait les données d'inventaire en temps réel et tient compte de vos préférences, de votre historique de recherche et des dernières tendances pour vous proposer des recommandations d'achat sur mesure.
Divertissement
Le RAG transforme l'expérience de divertissement en suggérant des films, des séries télévisées ou des livres en fonction des préférences antérieures et des tendances en temps réel, du buzz sur les réseaux sociaux et des sorties actuelles.
📌 Des entreprises telles que Netflix, Spotify et Goodreads utilisent des systèmes de recommandation sophistiqués qui suggèrent efficacement du contenu en tenant compte de l'historique et des préférences des utilisateurs, des tendances actuelles et de l'influence des réseaux sociaux.
Plateformes d'apprentissage
Les applications éducatives deviennent également plus intelligentes, grâce à des systèmes alimentés par la technologie RAG qui proposent des parcours d'apprentissage personnalisés, des listes de lecture sélectionnées et des suggestions de contenu en fonction de la progression et des préférences d'apprentissage des élèves.
Analyse des données
Les données sont partout, mais les transformer en informations exploitables peut prendre du temps. Grâce à la génération augmentée par la récupération, l'analyse des données est plus rapide et plus précise que jamais.
Voici comment le RAG peut vous aider :
Intelligence économique
La génération augmentée par la récupération améliore encore davantage les processus de vente basés sur l'IA. Elle permet de passer au crible des montagnes de données (chiffres de vente, tendances du marché, commentaires des clients) et de les transformer en informations exploitables, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions en temps réel, fondées sur des données.
📌 Salesforce Einstein fournit des informations basées sur l'IA en analysant les données de vente et les tendances du marché, permettant ainsi aux entreprises de prendre des décisions éclairées basées sur des analyses prédictives.
Recherche scientifique
Les chercheurs n'ont plus besoin de passer au crible manuellement des milliers d'articles universitaires pour trouver des études pertinentes. Le RAG peut analyser de grands ensembles de données et en extraire des informations clés, permettant ainsi aux scientifiques de se concentrer sur des découvertes révolutionnaires.
Finance
Dans le domaine financier, la technologie RAG est précieuse pour extraire des données et des informations en temps réel sur les marchés, permettant ainsi aux investisseurs de prendre des décisions rapides et éclairées en fonction des dernières tendances économiques.
📌 Les résumés des résultats financiers générés par l'IA de Bloomberg fournissent aux utilisateurs des résumés et des analyses concis des performances des entreprises lors des conférences téléphoniques sur les résultats financiers. Cette fonctionnalité est désormais disponible pour tous les utilisateurs du terminal Bloomberg, en particulier pour les entreprises du Russell 1000 et les 1 000 premières entreprises européennes. Cet outil vise à faire gagner du temps aux analystes en mettant en évidence les points clés et en fournissant des informations plus approfondies sur les données financières, ce qui leur permet de différencier leurs approches de recherche.
Cet outil IA exploite la technologie IA générative, combinée aux connaissances des analystes de Bloomberg Intelligence, pour mieux comprendre les nuances du langage financier. Il comprend des informations essentielles telles que les orientations de l'entreprise, l'allocation du capital, les plans de main-d'œuvre et les facteurs macroéconomiques. L'intégration de liens hypertextes permet aux utilisateurs d'accéder de manière transparente aux transcriptions originales et aux données connexes, ce qui améliore la transparence et l'expérience utilisateur.
À lire également : Comment utiliser l'IA pour améliorer la productivité (cas d'utilisation et outils)
Mise en œuvre de la génération augmentée par la récupération
Sans un plan clair et une plateforme adaptée, la génération augmentée par la récupération peut devenir fastidieuse et ne pas offrir les avantages escomptés.
Mais comment vous assurer que vous la configurez de manière à aider votre équipe à être plus efficace et mieux informée ?
Comment utiliser l'automatisation, l'IA et les informations en temps réel pour améliorer la prise de décision ? Et comment vous assurer que la génération augmentée par la récupération est intégrée à vos flux de travail automatisés sans surcharger votre équipe ?
C'est là qu'intervient ClickUp, une plateforme de productivité tout-en-un conçue pour simplifier la gestion des tâches, réaliser l'automatisation des processus et intégrer la prise de décision basée sur les données dans vos opérations quotidiennes.
ClickUp est conçu pour gérer des flux de travail complexes basés sur la logique conditionnelle tout en restant flexible et personnalisable, ce qui en fait un choix idéal pour la mise en œuvre du RAG.
Voici comment vous pouvez utiliser ClickUp pour que la génération augmentée par la récupération travaille pour votre équipe :
1. Définissez vos objectifs
Déterminez pourquoi vous avez besoin de la génération augmentée par la récupération et les problèmes qu'elle permettra de résoudre. La clarté de l'objectif garantit de meilleurs résultats, qu'il s'agisse d'améliorer le service client grâce à des chatbots RAG, d'effectuer l'automatisation de la génération de paragraphes ou d'améliorer l'analyse des données.
2. Identifiez les sources de données
Choisissez des sources fiables et variées pour que le RAG puisse récupérer des informations pertinentes. En fonction de vos besoins, il peut s'agir d'une base de données vectorielle, d'API ou même de flux de données en direct. Par exemple, vous pouvez former votre chatbot de service client IA à partir de la base de connaissances existante et des données du centre d'aide de votre entreprise.
3. Effectuez la sélection des bons outils
Et s'il existait un outil d'IA capable de vous aider à prendre des décisions plus éclairées, à prédire les résultats de vos tâches et à suggérer des actions basées sur des données historiques ?
C'est exactement ce que fait ClickUp Brain .
Cette fonctionnalité d'IA rend votre système de génération augmentée par la récupération plus intelligent et plus intuitif en utilisant l'apprentissage automatique et des modèles linguistiques avancés pour analyser les projets précédents, les tâches et même les données externes. Cela lui permet de générer des informations exploitables en temps réel.
Gestion des tâches basée sur les données
Utilisez ClickUp Brain pour analyser les données issues de projets, tâches et flux de travail antérieurs. Demandez-lui ensuite de vous aider à prédire les résultats de vos projets en cours en fonction des tendances passées ou à établir des priorités en fonction de l'urgence et de l'importance.
Automatisation des actions intelligentes
Au lieu de décider manuellement quoi faire avec les tâches en fonction de leur statut RAG, utilisez l'IA pour créer des automatisations en langage naturel qui peuvent agir à votre place. Par exemple, si une tâche est marquée comme « haute priorité », elle peut être réattribuée à une personne plus qualifiée.
Pour ce faire, associez ClickUp Automations à ClickUp Brain.
Apprentissage continu
Au fur et à mesure que votre équipe continue à travailler et à accomplir des tâches, ClickUp Brain apprend et s'adapte, améliorant ainsi ses recommandations. Cela signifie que votre système de génération augmentée par la récupération devient plus précis et plus raffiné au fil du temps, ce qui le rend encore plus précieux pour une utilisation à long terme.
Si ces fonctionnalités peuvent apporter une grande valeur ajoutée, ClickUp Brain est-il capable de prédire les résultats et les tendances des tâches ?
Oui, en analysant les modèles issus des tâches achevées et des données historiques, ClickUp Brain prédit les retards, les risques et les goulots d'étranglement potentiels.
Elle peut même prédire quelles tâches nécessiteront plus de temps en se basant sur les données de projets similaires passés. Cette capacité prédictive est cruciale pour une mise en œuvre efficace de la génération augmentée par la récupération et la gestion de projet, car elle vous aide à apporter des ajustements avant que les petits problèmes ne s'aggravent.
4. Intégrez le RAG dans vos flux de travail
Assurez une harmonisation parfaite entre les processus RAG et les opérations existantes. Affinez le modèle de récupération pour en améliorer la pertinence et la précision en fonction des données dynamiques et des exigences de votre secteur.
5. Tester et affiner
Effectuez des tests pilotes pour évaluer l'efficacité de votre système de génération augmentée par la récupération. Améliorez continuellement les performances en intégrant les commentaires et en comblant les lacunes en matière de récupération ou de génération.
6. Surveiller et adapter
Surveillez régulièrement votre système de génération augmentée par la récupération afin de vous assurer qu'il reste précis et efficace. Une fois son efficacité prouvée, étendez-le à d'autres domaines de votre organisation pour un impact plus large.
Alors, comment suivre les tâches et les projets de votre équipe de manière à refléter le statut réel de chaque membre ? Comment vous assurer de savoir exactement quelles tâches nécessitent votre attention et lesquelles sont en bonne voie sans avoir à les vérifier constamment ?
Utilisez le modèle de rapports RAG ClickUp.
Le modèle de rapports RAG ClickUp, un outil simple mais puissant, peut s'en charger.
Ce modèle classe les tâches en fonction de leur statut : rouge (problèmes urgents), orange (tâches en cours) et vert (en bonne voie). Ce système de codes couleurs est intuitif et permet de voir d'un seul coup d'œil les tâches qui nécessitent une attention particulière.
Mais comment ce modèle s'intègre-t-il dans votre système de génération augmentée par la récupération ?
Voici quelques notions de base :
- Mises à jour des tâches en temps réel : le modèle se met automatiquement à jour à mesure que votre équipe progresse dans ses tâches. Cela signifie qu'une fois que les tâches sont marquées en « rouge » en raison de retards ou de problèmes, le système les signale immédiatement, alertant votre équipe afin qu'elle leur accorde la priorité.
- Personnalisable selon vos besoins : il est entièrement personnalisable. Vous pouvez ajuster la manière dont les statuts « Rouge », « Orange » et « Vert » sont déclenchés, ce qui permet au modèle de s'adapter au mode de travail de votre équipe.
- Communication claire entre les équipes : lorsque les tâches sont codées par couleur, tous les membres de l'équipe peuvent facilement comprendre ce qui doit être traité en priorité.
Le modèle de rapports RAG peut-il être adapté à plusieurs projets et équipes ?
Oui ! Que vous gériez une petite équipe ou que vous travailliez dans plusieurs services, le modèle peut s'adapter à vos besoins.
Vous pouvez créer des modèles de génération augmentée par la récupération distincts pour différents projets, clients ou services, puis les regrouper dans un tableau de bord unique afin d'avoir un aperçu de tout ce qui se passe simultanément.
Vous pourrez ainsi gérer et suivre des flux de travail complexes sans perdre de vue les détails importants.
💡 Conseil de pro : Bien que la RAG puisse être utile, le jugement humain reste crucial. La maintenance d'un processus de révision garantit que le contenu généré est conforme aux directives éthiques et évite de perpétuer les préjugés.
Défis et solutions lors de la mise en œuvre du RAG
Le RAG présente un potentiel incroyable, mais sa mise en œuvre n'est pas toujours facile. Voici quelques défis courants et comment les relever :
Données désordonnées ou obsolètes
De mauvaises données donnent de mauvaises réponses. La génération augmentée par la récupération repose sur des informations propres et actuelles pour bien fonctionner. Si les données sont obsolètes ou non pertinentes, la qualité du contenu généré en pâtira, ce qui conduira à des résultats moins précis ou moins utiles.
Solution : mettez régulièrement à jour les sources et filtrez les contenus peu fiables. Privilégiez les sources fiables et de haute qualité plutôt que la quantité afin de garantir que l'IA ne récupère et n'utilise que les informations les plus pertinentes. Cela permet au système de générer des réponses plus précises et plus rapides.
Temps de réponse lents
La récupération des données en temps réel peut être lente, en particulier lorsque des ensembles de données volumineux sont impliqués ou lorsque l'accès à des sources externes prend du temps, ce qui frustre les utilisateurs en raison des délais de réponse.
Solution : utilisez des stratégies de mise en cache pour les données fréquemment consultées afin de réduire les temps de récupération. De plus, l'optimisation des algorithmes de recherche sémantique et l'utilisation de techniques d'indexation peuvent contribuer à accélérer le processus de récupération et à améliorer les temps de réponse pour les utilisateurs.
Inadéquation entre le contenu récupéré et le contenu généré
Parfois, les éléments ne s'imbriquent pas correctement, ce qui conduit à des réponses maladroites qui ne répondent pas efficacement à la requête de l'utilisateur.
Solution : l'ajustement du modèle d'IA par le biais de l'apprentissage supervisé peut aider à garantir que le contenu généré soit mieux aligné avec les données récupérées. L'ajout de couches de contexte ou l'utilisation de techniques de post-traitement peuvent également atténuer les incohérences, ce qui permet d'obtenir des réponses plus cohérentes et pertinentes.
Préoccupations relatives à la confidentialité des données
Avec l'utilisation croissante de données sensibles dans les systèmes RAG, des inquiétudes apparaissent quant aux violations ou à la mauvaise gestion des données, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations personnelles ou confidentielles.
Solution : mettez en œuvre des mesures de protection des données efficaces, telles que le chiffrement, l'anonymisation des données sensibles et des audits réguliers, afin de garantir la conformité avec les lois sur la confidentialité, comme le RGPD. En protégeant les données des utilisateurs, les organisations peuvent minimiser les risques liés à la confidentialité et instaurer un climat de confiance avec leurs utilisateurs.
Coûts élevés et évolutivité
À mesure que les systèmes RAG évoluent, les coûts d'infrastructure peuvent rapidement grimper en flèche en raison du besoin en matériel puissant, d'un stockage de données accru et d'une puissance de traitement plus élevée, ce qui rend difficile le maintien de mises en œuvre à grande échelle.
Solution : tirez parti des plateformes basées sur le cloud qui permettent une mise à l'échelle élastique, ce qui aide à gérer les coûts plus efficacement. De plus, la simplification des requêtes et l'optimisation des méthodes de recherche peuvent réduire les besoins en calcul, rendant le système plus rentable à mesure qu'il se développe.
À lire également : Analyse de la gestion de projet : guide détaillé pour transformer les données en informations précieuses
Avantages de l'utilisation du RAG
Malgré ses défis, les avantages du RAG en font un choix incontournable pour divers secteurs.
Découvrons comment le RAG apporte de la valeur :
- Toujours à jour : le RAG vous apporte des informations fraîches et concrètes, au lieu de s'appuyer sur des données statiques et pré-entraînées.
- Fournit des réponses plus précises : en combinant la récupération et la génération, le RAG garantit des réponses à la fois précises et pertinentes dans leur contexte.
- Aide à prendre des décisions plus éclairées : le RAG fournit des informations détaillées, aidant les équipes à prendre de meilleures décisions plus rapidement.
- Fournit une personnalisation à grande échelle : le RAG adapte les résultats à chaque utilisateur, créant ainsi des expériences uniques et pertinentes.
- Gain de temps et d'efforts : par l'automatisation de la recherche et de la génération de contenu, le RAG allège la charge de travail.
- Fonctionne partout : du commerce électronique à l'aide humanitaire, la technologie RAG est suffisamment polyvalente pour faire la différence dans n'importe quel secteur.
RAG + ClickUp : votre plan d'action pour des flux de travail plus intelligents
La puissance de la génération augmentée par la récupération réside dans la technologie et son application aux défis du monde réel. Qu'il s'agisse d'améliorer le service client, de créer du contenu hautement pertinent, de renforcer la recherche sémantique ou même de rationaliser la recherche, la RAG est un outil qui tire pleinement parti d'une mise en œuvre adéquate.
Avec ClickUp Brain, vous pouvez exploiter tout le potentiel de la génération augmentée par la récupération en effectuant l'automatisation des décisions, en identifiant les goulots d'étranglement et en tirant parti des informations exploitables issues des données en temps réel.
Associez cela au modèle de rapports RAG de ClickUp, et vous obtiendrez un système d'IA visuel, dynamique et connecté qui vous permettra de suivre les priorités, de résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent et de maintenir vos projets dans le « vert ».
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