Deux approches dominent la personnalisation des LLM en 2025 : le RAG (Retrieval Augmented Generation) et le fine-tuning. Choisir la bonne méthode peut faire la différence entre un projet IA réussi et un échec coûteux. Ce guide vous aide à faire le bon choix.
💡 En bref
RAG = donner accès à des connaissances externes sans modifier le modèle.
Fine-tuning = modifier le comportement interne du modèle.
Règle d'or : commencez par le RAG, ajoutez le fine-tuning si nécessaire.
1. Définitions simples
Qu'est-ce que le RAG ?
Le Retrieval Augmented Generation consiste à :
- Stocker vos documents dans une base vectorielle
- Pour chaque question, rechercher les passages pertinents
- Ajouter ces passages au prompt du modèle
- Générer une réponse basée sur ce contexte
Analogie : Le RAG, c'est comme donner une documentation à un expert avant de lui poser une question. L'expert garde ses capacités générales mais peut répondre précisément sur votre domaine.
Qu'est-ce que le fine-tuning ?
Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle pré-entraîné sur vos données spécifiques pour :
- Modifier son comportement (ton, style)
- Apprendre des patterns spécifiques
- Améliorer les performances sur une tâche précise
- Maîtriser un format de sortie particulier
Analogie : Le fine-tuning, c'est comme envoyer un expert en formation spécialisée. Il intègre de nouvelles compétences dans son fonctionnement même.
2. Tableau comparatif complet
| Critère | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Objectif principal | Ajouter des connaissances | Modifier le comportement |
| Données nécessaires | Documents non structurés | Paires input/output (500-10K) |
| Coût initial | Faible (base vectorielle) | Moyen à élevé (entraînement) |
| Coût d'inférence | Plus élevé (tokens de contexte) | Standard ou premium |
| Temps de mise en place | Quelques jours | Semaines |
| Mise à jour des connaissances | Instantanée | Requiert un retrain |
| Explicabilité | Élevée (sources citées) | Faible (boîte noire) |
| Risque d'hallucination | Faible (contexte contraint) | Moyen (comportement appris) |
| Compétences requises | Développement logiciel | ML/Data science |
3. Cas d'usage RAG
Le RAG est la solution privilégiée dans ces situations :
Base de connaissances dynamique
Chatbot support client, FAQ intelligente, assistant documentation. Vos documents évoluent fréquemment et vous avez besoin que l'IA ait accès à la dernière version.
Exemple concret : Un chatbot pour une plateforme SaaS qui doit répondre sur les fonctionnalités, la tarification et les procédures de support. Le RAG permet d'indexer votre documentation et de la mettre à jour instantanément.
Documents techniques volumineux
Manuels techniques, contrats, rapports financiers. Le RAG permet de traiter des volumes illimités en ne chargeant que les sections pertinentes.
Besoin de traçabilité
Secteurs régulés (finance, santé, juridique) où chaque réponse doit être sourcée. Le RAG cite naturellement ses sources.
Prototype rapide
Vous voulez valider une idée en quelques jours. Le RAG se met en place rapidement sans collecte massive de données d'entraînement.
4. Cas d'usage Fine-tuning
Le fine-tuning devient pertinent quand :
Modification du comportement
Vous voulez que le modèle adopte un ton spécifique (formel, décontracté, humoristique), ou qu'il respecte un format de sortie strict (JSON particulier, structure XML).
Exemple concret : Un outil de génération de descriptions produits qui doit toujours suivre le même template SEO avec mots-clés spécifiques.
Tâche très spécifique
Classification de textes selon une taxonomie interne complexe, extraction d'entités particulières, résolution de problèmes dans un domaine technique étroit.
Réduction des coûts à grande échelle
À millions de requêtes, un modèle fine-tuné plus petit peut remplacer un grand modèle + RAG, réduisant drastiquement les coûts.
Inférence offline/low-latency
Vous avez besoin de réponses instantanées ou de fonctionner sans connexion internet. Un petit modèle fine-tuné en local est idéal.
5. Cas hybride : RAG + Fine-tuning
Souvent, la meilleure solution combine les deux approches :
Quand opter pour l'hybride ?
- Chatbot entreprise avec ton spécifique + accès documentation
- Génération de rapports formatés avec données externes
- Assistant juridique avec style particulier + jurisprudence à jour
- Classification + enrichissement d'informations
6. Arbre de décision
🌳 Comment choisir ?
1. Vos données changent-elles fréquemment ?
→ Oui : privilégiez le RAG
2. Avez-vous besoin de citer vos sources ?
→ Oui : RAG obligatoire
3. Devez-vous modifier le style/format de sortie ?
→ Oui : fine-tuning nécessaire
4. Disposez-vous de 500+ exemples annotés ?
→ Non : commencez par le RAG
5. Avez-vous besoin de faible latence ?
→ Oui : fine-tuning d'un petit modèle
6. Les deux cas précédents s'appliquent ?
→ Oui : approche hybride
| Situation | Approche recommandée |
|---|---|
| Chatbot support client | RAG |
| Extraction de données structurées | Fine-tuning |
| Assistance juridique avec sources | RAG + Fine-tuning |
| Classification de tickets | Fine-tuning |
| FAQ produit évolutive | RAG |
| Génération de rapports formatés | RAG + Fine-tuning |
Besoin de choisir pour votre projet ?
Je vous accompagne dans le choix de l'architecture optimale et le développement de votre solution IA. RAG, fine-tuning ou hybride : faisons le bon choix ensemble.
Me contacterFAQ : RAG vs Fine-tuning
RAG ou Fine-tuning : par quoi commencer ?
Commencez toujours par le RAG. Il est plus rapide à mettre en place, moins coûteux, et permet de mettre à jour les connaissances instantanément. Le fine-tuning ne devient pertinent que si vous devez modifier le comportement fondamental du modèle (style, format de sortie, capacités spécifiques).
Peut-on combiner RAG et fine-tuning ?
Oui, et c'est souvent la meilleure approche. Le fine-tuning adapte le comportement du modèle (style, format) tandis que le RAG fournit les connaissances contextuelles à jour. Cette approche hybride donne les meilleurs résultats pour les cas d'usage complexes.
Le RAG est-il toujours moins cher que le fine-tuning ?
En termes de coût initial, oui. Le RAG nécessite juste une base vectorielle et des appels API. Cependant, à très grande échelle avec des millions de requêtes, un modèle fine-tuné peut devenir plus économique car l'inférence est plus rapide et nécessite moins de tokens de contexte.
Le RAG remplace-t-il le fine-tuning ?
Non. Ils servent des objectifs différents. Le RAG ne peut pas apprendre au modèle un nouveau comportement ou un style particulier. Inversement, le fine-tuning ne permet pas de mettre à jour instantanément les connaissances. Les deux approches sont complémentaires.