RAG vs Fine-tuning : quel approach IA choisir pour votre entreprise ?

Le dilemme de tous les projets IA

Vous voulez que votre IA connaisse VOS données. Vos produits, vos processus, votre jargon métier. Mais voilà : faut-il entraîner un modèle sur mesure (fine-tuning) ou lui donner accès à vos documents (RAG) ?

Spoiler : la bonne réponse dépend de votre cas. Voici comment choisir.

RAG : la bibliothèque intelligente

Comment ça marche ?

Imaginez un assistant qui, à chaque question, va chercher dans votre bibliothèque d'entreprise avant de répondre. Il ne mémorise rien, il consulte en temps réel.

Techniquement : Vos documents sont stockés dans une base vectorielle. Quand vous posez une question, l'IA récupère les passages pertinents et formule sa réponse en s'appuyant dessus.

Parfait pour :

✅ Bases documentaires : FAQ, guides internes, procédures
✅ Informations qui changent souvent : catalogues produits, réglementations
✅ Projets à budget serré : moins cher et plus rapide à mettre en place
✅ Données sensibles : vos documents restent chez vous, jamais dans le modèle

Les limites :

❌ Performances moyennes sur les tâches complexes : raisonnement limité
❌ Dépendant de la qualité de vos documents : si mal rédigés, mauvaises réponses
❌ Coût par requête : chaque question = recherche dans la base

Exemple concret

Cabinet d'avocats : Chatbot qui répond aux questions sur 5000 dossiers clients.
→ RAG parfait car les dossiers changent constamment et doivent rester confidentiels.

Fine-tuning : le spécialiste sur mesure

Comment ça marche ?

Vous entraînez le modèle IA directement sur vos données pour qu'il apprenne votre vocabulaire, votre ton, vos process. C'est comme former un employé pendant des semaines.

Techniquement : Le modèle ajuste ses "neurones" en digérant vos exemples. Une fois entraîné, il "connaît" vos spécificités par cœur.

Parfait pour :

✅ Tâches répétitives et spécialisées : classification, extraction de données
✅ Style ou ton très spécifique : rédaction juridique, ton de marque
✅ Performance maximale : meilleurs résultats sur votre cas précis
✅ Coût à l'usage réduit : une fois entraîné, moins cher par requête

Les limites :

❌ Coût initial élevé : 10K-100K€ selon la complexité
❌ Long à mettre en place : plusieurs semaines/mois
❌ Données figées : pour mettre à jour, il faut réentraîner
❌ Risque data : vos données entrent dans le modèle (sauf si on-premise)

Exemple concret

Assureur : IA qui analyse automatiquement 10 000 sinistres/mois avec un vocabulaire ultra-technique.
→ Fine-tuning pertinent car processus stable et gain de temps massif.

Le tableau de décision rapide

Et si on combinait les deux ?

Plot twist : Les meilleurs projets mélangent souvent RAG ET fine-tuning.

Exemple : Un modèle fine-tuné sur votre jargon métier + RAG pour accéder à vos documents à jour.

Cas d'usage : Banque qui veut analyser des contrats (fine-tuning pour le vocabulaire financier) tout en accédant à la réglementation mise à jour chaque mois (RAG).

Comment choisir en 3 questions

1. Vos données changent-elles souvent ?

• Oui → RAG

• Non → Fine-tuning possible

2. Quel est votre budget ?

• < 30K€ → RAG

• 
  

50K€ → Fine-tuning envisageable

3. Avez-vous besoin d'une expertise ultra-pointue ?

• Non → RAG suffit

• Oui → Fine-tuning

Les erreurs classiques à éviter

❌ "On va fine-tuner, ça fera plus pro"
→ 70% des projets n'ont pas besoin de fine-tuning. Ne payez pas 10x plus cher pour rien.

❌ "On prend du RAG, c'est moins cher"
→ Si vos documents sont mal structurés, vous allez droit dans le mur.

❌ "On verra après si ça marche"
→ Faites un POC de 2 semaines avec RAG AVANT de vous lancer dans du fine-tuning.

Par où commencer ?

Cette semaine :

1. Listez 3 cas d'usage prioritaires dans votre entreprise

2. Pour chacun, répondez aux 3 questions ci-dessus

3. Démarrez par un POC RAG sur le cas le plus simple

Le mois prochain : Si le RAG atteint 80% de vos objectifs → gardez-le.
Si vous êtes bloqués → évaluez le fine-tuning.

Notre règle d'or : Commencez simple (RAG), complexifiez si nécessaire (fine-tuning).

90% de nos clients sont ravis avec du RAG bien configuré. Les 10% restants ont vraiment besoin de fine-tuning... et le savent dès le départ.

Vous hésitez entre RAG et fine-tuning pour votre projet ?
Discutons-en 30 minutes. On vous dira honnêtement ce dont vous avez (vraiment) besoin.