RAG vs Fine-tuning : quelle approche pour votre use case ?
Vous voulez adapter un LLM à vos données métiers ? Deux approches s'offrent à vous : RAG (Retrieval-Augmented Generation) et Fine-tuning. Comment choisir ? Voici un guide pratique.
RAG : Retrieval-Augmented Generation
Principe : Le LLM n'est pas modifié. À chaque requête, on récupère les documents pertinents dans une base de connaissances et on les injecte dans le prompt.
Architecture :
User Query → Embedding → Search in Vector DB → Retrieve Top-K Docs → Inject in Prompt → LLM → Response
Avantages : ✅ Pas besoin de réentraîner le modèle ✅ Les données sont toujours à jour (ajout/suppression facile) ✅ Coût faible (juste le coût des embeddings et de la recherche) ✅ Transparence : vous savez d'où viennent les réponses (citations)
Inconvénients : ❌ Limité par la fenêtre de contexte du LLM ❌ Qualité dépendante de la pertinence du retrieval ❌ Latence plus élevée (recherche + génération)
Cas d'usage :
- FAQ interne, documentation technique
- Support client basé sur une base de connaissances
- Recherche dans des archives (juridique, compliance)
- Tout use case où les données changent fréquemment
Fine-tuning : Réentraînement du modèle
Principe : On réentraîne (partiellement) le LLM sur vos données pour qu'il "apprenne" votre domaine, votre ton, vos patterns.
Méthodes :
- Full fine-tuning : Réentraîner tous les paramètres (coûteux, rare)
- LoRA (Low-Rank Adaptation) : Réentraîner seulement une petite partie (populaire, efficace)
Avantages : ✅ Le modèle "comprend" vraiment votre domaine ✅ Meilleure performance sur des tâches spécifiques ✅ Peut apprendre un ton, un style, des formats de sortie ✅ Pas de limite de contexte pour les connaissances apprises
Inconvénients : ❌ Coût élevé (données, compute, temps) ❌ Nécessite un dataset de qualité (milliers d'exemples) ❌ Mise à jour complexe (il faut réentraîner) ❌ Risque d'overfitting et de catastrophic forgetting
Cas d'usage :
- Génération de contenu dans un style très spécifique
- Traduction dans un jargon métier
- Classification ou extraction d'entités sur un domaine très technique
- Tâches répétitives où la performance doit être maximale
Comparaison directe
| Critère | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Coût | Faible | Élevé |
| Complexité | Moyenne | Élevée |
| Temps de setup | Heures/jours | Semaines |
| Mise à jour des données | Facile (temps réel) | Difficile (réentraînement) |
| Performance | Bonne | Excellente (si bien fait) |
| Transparence | Haute (citations) | Faible (boîte noire) |
| Use cases | Connaissance factuelle | Tâches spécifiques, style |
Peut-on combiner les deux ?
Oui ! C'est même souvent la meilleure approche :
- Fine-tuner le modèle pour apprendre le domaine, le ton, les formats
- Utiliser RAG pour injecter les données factuelles à jour
Exemple : Vous fine-tunez un modèle sur le jargon médical, puis vous utilisez RAG pour récupérer les dernières publications scientifiques.
Comment décider ?
Choisissez RAG si :
- Vos données changent fréquemment
- Vous avez besoin de transparence (citations)
- Vous avez un budget limité
- Vous voulez démarrer vite
Choisissez Fine-tuning si :
- Vous avez un dataset de qualité (milliers d'exemples)
- Vous voulez une performance maximale sur une tâche précise
- Vous pouvez investir du temps et de l'argent
- Vos données sont stables
Combinez les deux si :
- Vous avez les ressources
- Vous voulez le meilleur des deux mondes
Nos formations RAG et Fine-tuning
Chez Ikasia, nous proposons :
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Conclusion
Il n'y a pas de solution universelle. RAG est souvent le point de départ idéal (rapide, flexible). Fine-tuning est réservé aux cas où vous avez des besoins très spécifiques et les ressources nécessaires.
L'idéal ? Combiner les deux pour maximiser la performance.