"Faut-il faire du RAG ou du fine-tuning ?" C'est LA question que j'entends le plus souvent dans mes missions de conseil. La réponse courte : ça dépend de votre cas d'usage. La bonne nouvelle : dans 80% des cas entreprise, le RAG suffit. Ce guide vous donne les critères objectifs pour trancher — et éviter de dépenser 50k€ en fine-tuning quand un RAG à 15k€ ferait l'affaire.
Réponse directe
RAG si vous avez besoin d'accéder à des données qui changent (documents, bases de connaissances). Fine-tuning si vous devez modifier le comportement ou le style du modèle (ton, format, jargon métier). Souvent, la meilleure solution est de combiner les deux.
Rappel : qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) enrichit le prompt du LLM avec des documents récupérés dynamiquement depuis une base de données.
- Avantage : données à jour, traçabilité, pas de ré-entraînement
- Inconvénient : dépend de la qualité de la recherche, latence supplémentaire
→ Lire notre guide complet sur le RAG
Rappel : qu'est-ce que le Fine-tuning ?
Le fine-tuning consiste à ré-entraîner (partiellement) un LLM sur vos données pour qu'il apprenne un comportement spécifique.
- Avantage : modèle adapté à votre domaine, réponses plus cohérentes
- Inconvénient : coût de l'entraînement, données figées, risque d'overfitting
Tableau comparatif
| Critère | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Données à jour | ✅ Oui (temps réel) | ❌ Non (snapshot) |
| Traçabilité (sources) | ✅ Citations possibles | ❌ Boîte noire |
| Coût initial | EUR 15k-50k | EUR 20k-80k+ |
| Coût récurrent | Infra + API | Hébergement modèle |
| Latence | +100-500ms (retrieval) | Standard LLM |
| Personnalisation du style | Limitée (prompt) | ✅ Profonde |
| Risque d'hallucination | Réduit (si bien fait) | Présent |
Quand choisir le RAG ?
- Base documentaire qui évolue : procédures, manuels, contrats
- Besoin de traçabilité : juridique, compliance, audit
- Pas de données d'entraînement structurées
- Budget limité : le RAG est généralement moins cher à mettre en place
Quand choisir le Fine-tuning ?
- Vocabulaire très spécifique : médical, juridique, technique
- Format de sortie précis : JSON structuré, style rédactionnel
- Milliers d'exemples de qualité disponibles
- Latence critique : pas de temps pour le retrieval
La solution hybride : RAG + Fine-tuning
Dans beaucoup de cas, la meilleure approche est de combiner les deux :
- Fine-tuner le modèle pour qu'il comprenne votre jargon et adopte le bon ton
- Utiliser le RAG pour lui fournir les informations factuelles à jour
Exemple : un assistant juridique fine-tuné sur le vocabulaire du droit suisse, mais qui utilise le RAG pour accéder aux dernières jurisprudences.
Arbre de décision
1. Vos données changent régulièrement ?
→ Oui : RAG
→ Non : continuez
2. Vous avez besoin de citer les sources ?
→ Oui : RAG
→ Non : continuez
3. Vous avez des milliers d'exemples de qualité ?
→ Oui : Fine-tuning (ou hybride)
→ Non : RAG + prompt engineering
Cas concrets
Cas 1 : Support client e-commerce
Besoin : répondre aux questions sur les commandes, retours, produits
Choix : RAG sur la base produits + FAQ + historique commandes
Pourquoi : données qui changent (stock, prix), besoin de précision factuelle
Cas 2 : Rédaction de rapports médicaux
Besoin : générer des comptes-rendus dans un format et style précis
Choix : Fine-tuning sur des exemples de rapports validés
Pourquoi : format très structuré, vocabulaire spécifique, peu de variation
Cas 3 : Assistant juridique
Besoin : recherche dans la jurisprudence, rédaction d'arguments
Choix : Hybride — fine-tuning (style juridique) + RAG (jurisprudences)
Pourquoi : style spécifique ET données évolutives
"Ne commencez jamais par le fine-tuning. Validez d'abord votre cas d'usage avec du prompt engineering et/ou du RAG. Le fine-tuning, c'est l'optimisation, pas le point de départ."