Quand le fine-tuning vaut le coup, quand RAG suffit, et quand ni l'un ni l'autre — une aide à la décision.
Catégorie · IA & Agents
Ajuster le modèle au cas d'usage.
Le Fine-Tuning réentraîne un modèle pré-entraîné sur vos propres données pour qu'il fournisse de meilleurs résultats dans un contexte spécifique — par exemple tonalité, jargon métier, classifications particulières.
Quand Fine-Tuning, quand RAG, quand aucun des deux.
Règle empirique : questions de connaissance → RAG. Comportement/tonalité/format → Prompt Engineering ou Fine-Tuning. Domaine métier régulé avec des schémas récurrents qui ne tiennent plus dans le Prompt → Fine-Tuning.
Le Fine-Tuning est l'option la plus coûteuse, pas toujours la meilleure.
Voir aussi
