Fine-tuning de LLM : quand, comment et pourquoi le faire

Le fine-tuning est le terme le plus mal compris de l'écosystème IA. Beaucoup d'entreprises pensent en avoir besoin alors qu'une bonne implémentation RAG suffirait. D'autres passent à côté d'un levier majeur de performance. Fine-tuning vs RAG vs Prompt Engineering Avant tout, clarifions les trois approches : Prompt Engineering Vous utilisez le modèle tel quel avec des instructions bien conçues. Coût : aucun Effort : faible Limite : le modèle ne sait que ce qu'il a appris pendant l'entraînement RAG (Retrieval-Augmented Generation) Vous donnez au modèle accès à vos documents au moment de la requête. Coût : modéré (infrastructure vectorielle) Effort : moyen Limite : le modèle ne change pas de comportement, il a juste plus d'information Fine-tuning Vous réentraînez le modèle sur vos donnée…