Le dilemme du déploiement IA
Quand vous déployez un LLM en production, deux approches dominent : RAG (Retrieval-Augmented Generation) et fine-tuning. Choisir la mauvaise peut coûter des dizaines de milliers d'euros en développement inutile.
Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG connecte un LLM à votre base de connaissances en temps réel. L'IA cherche l'information pertinente avant de répondre, garantissant des réponses à jour et sourcées.
- Mise à jour instantanée des données
- Traçabilité des sources
- Coût de déploiement réduit
Quand fine-tuner ?
Le fine-tuning modifie le modèle lui-même pour adopter un ton, un format ou un domaine spécifique. Utile quand le style de réponse compte autant que le contenu.
Notre recommandation
Dans 80% des cas d'usage B2B, le RAG suffit et coûte 10x moins cher. Fine-tunez uniquement quand le ton ou la structure de sortie sont critiques et stables.