Fine-tuning, RAG ou prompt : quel levier pour quel besoin
Trois façons d’adapter un LLM à votre cas. Elles ne répondent pas aux mêmes problèmes.
Le prompt (et le few-shot) ajuste le comportement sans rien entraîner : rapide, gratuit, idéal pour cadrer le ton et le format. Le RAG apporte de la connaissance à jour issue de vos documents. Le fine-tuning modifie le modèle pour intégrer un style ou une tâche très spécifique.
Erreur courante : vouloir fine-tuner pour « apprendre des faits » au modèle. Pour des faits qui changent, le RAG est presque toujours le bon outil — moins cher, plus à jour, traçable.
Ordre conseillé : d’abord le prompt, puis le RAG si le modèle manque de connaissances, et le fine-tuning seulement en dernier recours, pour un comportement que ni l’un ni l’autre n’obtient.