RAG vs Fine-tuning : quelle approche choisir pour votre entreprise ?

Vous voulez adapter un LLM à vos données métiers ? Deux approches s'offrent à vous : RAG (Retrieval-Augmented Generation) et Fine-tuning. La mauvaise nouvelle : il n'y a pas de réponse universelle. La bonne : ce guide vous aide à choisir en fonction de vos contraintes réelles.

RAG : Retrieval-Augmented Generation

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.

Avantages : pas de réentraînement, données toujours à jour, coût maîtrisé, traçabilité des sources.

Cas d'usage : FAQ interne, support client, recherche documentaire, veille réglementaire.

Fine-tuning : réentraînement du modèle

On réentraîne le LLM sur vos données pour qu'il "apprenne" votre domaine, votre ton, vos patterns.

Avantages : vraie compréhension métier, performance sur tâches spécifiques, pas de latence de retrieval.

Cas d'usage : génération de contenu stylisé, classification technique, traduction jargon métier.

4 cas concrets

Cas 1 : Cabinet d'avocats (RAG)

Indexation de 50 000 documents juridiques. Temps de recherche divisé par 4, citations vérifiables.

Cas 2 : E-commerce mode (Fine-tuning)

Entraînement sur 10 000 descriptions produit. 85% des descriptions utilisables sans retouche.

Cas 3 : Mutuelle santé (Hybride)

Chatbot avec fine-tuning pour le ton + RAG pour les données contrats. 92% de satisfaction.

Cas 4 : Industrie pharmaceutique (RAG)

Veille réglementaire ANSM/EMA. Alertes en temps réel, synthèses en 2 minutes.

Comment décider ?

Choisissez RAG si : données qui changent souvent, besoin de traçabilité, budget limité, délai court.

Choisissez Fine-tuning si : tâche très spécifique, dataset de qualité (2000+ exemples), données stables.

FAQ

Quel est le coût moyen d'un projet RAG en entreprise ?

Entre 5 000€ et 30 000€ pour une première version. Infrastructure mensuelle : 200€ à 2 000€/mois.

Combien de données faut-il pour fine-tuner ?

Minimum 500 exemples, idéalement 2 000 à 5 000. La qualité prime sur la quantité.

Peut-on fine-tuner GPT-4 ou Claude ?

GPT-4o oui, Claude non. Alternatives : Mistral, LLaMA hébergés on-premise pour le RGPD.

Le RAG fonctionne-t-il avec des PDF scannés ?

Oui, avec étape OCR. Azure Document Intelligence ou PaddleOCR recommandés.