RAG vs Fine-Tuning : Ce qui fonctionne reellement pour l'IA d'entreprise
La decision architecturale
Quand les entreprises decidet de construire leurs propres systemes IA, elles font face a un choix fondamental : fine-tuning ou RAG ? Les deux approches ont du merite, mais resolvent des problemes differents.
Comment fonctionne le fine-tuning
Le fine-tuning prend un modele pre-entraine et continue son entrainement sur vos donnees. Cela presente des defis significatifs : cout de calcul eleve, necessite de re-entrainement regulier, pas de citations et hallucinations persistantes.
Comment fonctionne le RAG
Le RAG ne modifie pas le modele, mais le contexte. Corpilus l'utilise comme pipeline de connaissances gouvernee : les documents sont prepares pour la recherche semantique, indexes et recuperes seulement lorsqu'ils sont pertinents pour la question. L'idee publique est simple : les reponses doivent s'appuyer sur des sources d'entreprise validees, pas sur une supposition du modele.
Pourquoi le RAG gagne pour l'entreprise
Mise a jour instantanee de la base de connaissances. Citations a chaque reponse. Pas d'hallucinations. Fonctionne avec n'importe quel modele IA.
Les chiffres
En pratique, les reponses avec sources sont plus faciles a verifier, corriger et faire accepter que les reponses fondees seulement sur la memoire du modele. Pour un utilisateur metier, la citation est souvent aussi importante que la reponse.
La reponse pour la plupart des entreprises
RAG d'abord, avec un fine-tuning comportemental optionnel. C'est exactement l'approche de Corpilus.