Fine-tuning ou RAG
Un cadre de décision pour l’IA en entreprise : quand chaque approche justifie son coût
Par
Tenten AI Research
ML Engineering
Publié le
Mis à jour
Temps de lecture
19 min
Résumé
Le choix entre fine-tuning et génération augmentée par récupération (RAG) est la décision d'architecture la plus débattue dans la conception de systèmes d'IA en entreprise. C'est aussi celle que l'on tranche le plus souvent à tort — les équipes choisissent en fonction de ce qui est techniquement séduisant plutôt que de ce que le problème exige réellement.
Ce document présente des critères pour choisir le fine-tuning, le RAG ou les deux. La décision dépend de la tâche, des données d’entraînement disponibles, des besoins de recherche et des résultats d’évaluation.
La première clarification, et la plus importante : le fine-tuning et le RAG résolvent des problèmes différents. Le fine-tuning change ce qu'un modèle sait faire. Le RAG change l'information disponible au moment de l'inférence. Confondre ces deux problèmes est à l'origine de la plupart des erreurs d'architecture dans ce domaine.
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