Pédagogie
RAG ou fine-tuning ? Les deux.
Les deux ne s’opposent pas — ils répondent à des questions différentes. Voici la différence en clair, quand chacun l’emporte, et pourquoi on les combine le plus souvent.
RAG (récupération)
Chercher, puis répondre
- Le modèle cherche dans vos documents et répond avec le passage exact, source citée.
- Idéal pour les faits qui changent souvent : prix, contrats, procédures, catalogue.
- Mise à jour instantanée — on change le document, pas de ré-entraînement.
- Solide contre les réponses inventées (traçabilité).
Fine-tuning (adaptateurs)
Lui apprendre votre métier
- Des adaptateurs entraînés sur vos données, pour que le modèle absorbe votre vocabulaire, votre style et vos règles.
- Idéal pour votre façon de faire : ton, format, raisonnement propres à votre métier.
- Rend le modèle à l’aise dans votre domaine, pas seulement capable de chercher.
- Adaptateurs légers — rapide, économique, actualisable, sans tout ré-entraîner.
Pourquoi on les combine
Seul, le RAG retrouve le bon fait mais peut le formuler comme un généraliste ; le fine-tuning vous ressemble mais peut dériver sur des faits qui changent vite. Ensemble, le modèle raisonne dans votre domaine ET ancre chaque réponse dans vos données à jour — avec la source traçable. C’est ce qui rend un modèle privé à la fois fiable et vraiment à vous.
Dois-je choisir l’un ou l’autre ?
Non. Dans la plupart des cas d’entreprise, on combine les deux : le RAG pour les faits exacts et à jour, l’affinage d’adaptateurs pour le langage et le raisonnement de votre métier.
Lequel est le moins cher ?
Le RAG ne demande aucun entraînement : c’est le démarrage le plus rapide. L’affinage d’adaptateurs est léger et bien moins coûteux qu’un ré-entraînement complet — et les deux tournent en local à coût fixe.
Lequel évite les hallucinations ?
Le RAG est le levier le plus fort : les réponses sont ancrées dans vos documents réels, avec la source citée. La validation humaine reste dans la boucle sur ce qui compte.
Parlons de vos données