La demande la plus courante que nous recevons chez elitics.io est : « Nous voulons faire du fine-tuning de Llama 3 sur nos PDF d'entreprise pour qu'il connaisse notre métier. »
Cela semble logique, mais c'est presque toujours la mauvaise décision d'ingénierie. Le fine-tuning est coûteux, lent et ne résout pas le problème de la « connaissance ». En 2026, l'argent intelligent va vers le RAG (Retrieval-Augmented Generation).
L'Analogie de l'Étudiant en Médecine
Le Fine-Tuning, c'est comme envoyer un étudiant en école de médecine. Il mémorise les manuels. Si les protocoles changent la semaine prochaine, l'étudiant ne le sait pas tant qu'il ne retourne pas à l'école (ré-entraînement).
Le RAG, c'est comme donner un examen à livre ouvert à un étudiant intelligent. Il ne mémorise pas les réponses ; il sait comment les chercher dans le manuel (votre base de données) instantanément. Si vous mettez à jour le manuel, ses réponses se mettent à jour immédiatement.
Pourquoi le Fine-Tuning Échoue pour la « Connaissance »
Le fine-tuning change le comportement d'un modèle, pas nécessairement ses faits. Il est excellent pour apprendre à un modèle à parler dans un ton spécifique (par ex., « Réponds comme un pirate » ou « Produis du JSON valide »), mais il est terrible pour le rappel factuel.
Le Problème de l'Hallucination
Un modèle fine-tuné ne cite pas de sources. Il « rêve » simplement la réponse basée sur des probabilités. Vous ne pouvez pas auditer d'où vient l'information.
Le Problème de la Fraîcheur
Vos données commerciales changent chaque minute. Vous ne pouvez pas fine-tuner un modèle chaque minute. Le RAG interroge votre base de données en direct en temps réel.
La Stack Gagnante : RAG + Vector DB
Pour 95% des cas d'utilisation entreprise (Support Client, Revue Juridique, Recherche Interne), l'architecture devrait être :
Quand DEVRIEZ-vous Fine-Tuner ?
Nous ne disons pas de ne jamais fine-tuner. Il a des cas d'utilisation spécifiques :
- Langages Spécifiques au Domaine
Enseigner à un modèle un langage de codage propriétaire ou un schéma de terminologie médicale obscure.
- Voix de Marque
S'assurer que le modèle parle exactement selon vos directives de marque (par ex., « Utile, spirituel, concis »).
Verdict : Commencez par le RAG. C'est moins cher, plus rapide et plus précis. Ne fine-tunez que si le RAG ne parvient pas à capturer l'« ambiance ».
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