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RAG ou fine-tuning ? Comment choisir pour les documents de votre entreprise

Le RAG et le fine-tuning sont souvent présentés comme des alternatives équivalentes. Ce n'est pas le cas : ils résolvent des problèmes différents, et se tromper de choix coûte des mois de travail.

RAGArchitecture IA

Lorsqu'une entreprise veut que l'IA « connaisse » ses documents — contrats, procédures internes, catalogues techniques — la question qui revient presque toujours est de savoir s'il vaut mieux faire du fine-tuning du modèle. Dans la plupart des cas, la réponse est non, et la raison tient à ce que ces deux techniques résolvent réellement.

Ce que fait le RAG

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) récupère les passages pertinents de vos documents au moment de la question et les fournit au modèle comme contexte pour la réponse. Le modèle n'« apprend » pas vos documents : il les lit à chaque fois, en temps réel, à partir d'un index que vous mettez à jour simplement en ajoutant ou en modifiant des fichiers.

Ce que fait le fine-tuning

Le fine-tuning modifie les poids du modèle en l'entraînant sur des exemples spécifiques, afin d'en changer le style, le format de réponse ou un comportement de fond. Ce n'est pas un bon mécanisme pour injecter des connaissances factuelles qui évoluent dans le temps : si un contrat est mis à jour, un modèle fine-tuné ne le sait pas tant qu'il n'est pas réentraîné.

Le cadre que nous utilisons avec nos clients

Pourquoi il vaut mieux commencer par le RAG

Le RAG coûte moins cher à maintenir, est plus simple à expliquer lors d'un audit — car vous pouvez montrer exactement quel document a généré une réponse — et s'adapte à une infrastructure open-weight hébergée en interne sans devoir réentraîner quoi que ce soit à chaque modification d'un document. Pour la majorité des cas d'usage en entreprise que nous rencontrons, c'est le point de départ le plus solide, le fine-tuning étant réservé aux cas où il est vraiment nécessaire.

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