RAG ou fine-tuning pour l'IA en entreprise ?

RAG ou fine-tuning : quelle approche pour adapter l'IA à vos données d'entreprise ? Différences, cas d'usage, coûts et comment choisir.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecte le modèle à vos données au moment de la requête : il va chercher l'information pertinente et la fournit au modèle. Le fine-tuning ré-entraîne le modèle sur vos données pour modifier son comportement. Le premier injecte du contexte ; le second modifie le modèle.

Souvent le RAG : il est plus simple, moins coûteux, garde les données à jour et traçables (citations des sources), et ne nécessite pas de ré-entraînement. C'est généralement le bon point de départ pour exploiter vos documents internes.

Pour adopter un style, un format ou un vocabulaire de domaine très spécifiques, ou optimiser des tâches répétitives précises. Il demande plus de données, d'efforts et de maintenance, et fige l'information à la date d'entraînement.

Oui : un modèle fine-tuné peut aussi utiliser le RAG pour accéder à des données à jour. Les deux approches sont complémentaires selon le besoin.

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