Lorsqu’on crée un chatbot intelligent, il faut choisir la bonne approche technique pour le concevoir. Selon ce que vous souhaitez qu’il fasse, l’IA utilisée nécessite des ajustements ! Deux méthodes dominent aujourd’hui en prompt-engineering : le Fine-tuning et le RAG (pour Retrieval-Augmented Generation). Ces deux approches permettent d’améliorer la pertinence des réponses de l’IA, mais elles reposent sur des logiques qui sont assez différentes.
Alors, faut-il spécialiser un chatbot IA avec du fine-tuning, enrichir ses réponses avec une base documentaire via RAG, ou combiner les deux dans une approche hybride, souvent la plus efficace ?
Cet article vous aide à y voir clair et à comprendre les différences entre Fine-tuning et Rag, leurs avantages respectifs selon votre profil et enfin des exemples concrets pour appliquer chacune des méthodes.
Fine-tuning et Rag : définition pour mieux comprendre les différences
Le fine-tuning et le RAG sont deux approches avancées qui permettent d’améliorer les performances d’une IA conversationnelle comme ChatGPT par exemple. Les deux méthodes reposent sur des logiques très différentes, même si elles ont le même objectif d’élever la pertinence et la personnalisation des réponses de l’IA.
Qu’est-ce que la technique de Fine-tuning en IA ?
Le fine-tuning (ou ajustement fin) est une technique qui consiste à spécialiser un modèle d’intelligence artificielle pré-entraîné pour l’adapter à une tâche spécifique.
Concrètement, il s’agit de réentraîner tout ou une partie de l’IA sur un ensemble de données restreint et ciblé, correspondant à la tâche ou au domaine visé. Cette méthode permet d’ajuster les paramètres du modèle (souvent les couches supérieures du réseau de neurones de l’IA) afin qu’il soit plus performant sur des cas d’usage précis, en conservant les connaissances générales acquises lors du pré-entraînement.
La méthode du Fine-tuning en IA
Le but de cette méthode d’entraînement de l’IA est de l’adapter à des besoins spécifiques métiers, à un domaine d’expertise, ou à des tâches personnalisées.
Pour appliquer concrètement la méthode de Fine-tuning sur une IA, il faut :
- Ajouter des connaissances liées à un métier ou du vocabulaire spécialisé (juridique, médical, etc.) ;
- Adapter la tonalité de réponse ou à un style particulier, par exemple un ton plus formel, pédagogique, engageant, etc. ;
- Prendre en compte les cas particuliers ou de nouveaux types de données, pour que l’IA ait un contexte précis, en lui apprenant ce qu’elle ne connaît pas encore ;
- Améliorer les performances sur des tâches spécifiques, par exemple la classification de texte, d’images, de documents métier.
Exemple d’application de la méthode de Fine-tuning en IA
Voici donc un exemple d’application de la méthode de fine-tuning en intelligence artificielle, dans un contexte métier donné :
Prenons par exemple un cabinet d’avocat, qui souhaite utiliser une IA généraliste (comme le Chat de Mistral AI) pour assister ses juristes dans la rédaction de documents juridiques et l’analyse de contrats.
Mais l’IA :
- Utilise un langage parfois trop vague ou inadapté au jargon juridique ;
- Ne maîtrise pas les textes de loi français récents ;
- N’interprète pas toujours correctement des cas complexes liés au droit du travail.
L’objectif du Fine-tuning sera d’adapter le modèle LLM à :
- La loi française du travail (y compris les dernières mises à jour) ;
- Le vocabulaire juridique précis ;
- La structure attendue des documents juridiques (conventions, clauses, mises en demeure…) ;
- Des cas réels traités par le cabinet.
Qu’est-ce que la RAG (Retrieval-Augmented Generation) en IA ?
La génération augmentée par récupération (RAG, pour Retrieval-Augmented Generation) est une méthode hybride combinant deux modules complémentaires :
- Un module de récupération d’informations, qui va chercher en temps réel des documents ou données externes pertinents (base de connaissances, documents internes, web, etc.) en fonction de la requête utilisateur ;
- Un module génératif, qui utilise à la fois la question de l’utilisateur et les informations récupérées pour générer une réponse contextualisée, précise et alignée des sources que l’IA a consultées.
L’un des principes fondamentaux du RAG est la dissociation entre la connaissance (retrieval) et le raisonnement (génération). L’IA reste générale, mais avant de répondre, elle va chercher dans une base de données ou des documents à jour. Ensuite, elle utilise ces infos pour formuler une réponse plus riche et plus actuelle à ce qui a été demandé.
Contrairement au fine-tuning, RAG ne modifie pas les paramètres internes du modèle IA pour l’adapter à un contexte particulier. Il s’appuie sur une base de connaissances externe, ce qui permet :
- D’intégrer des informations à jour ou spécifiques sans réentraîner le modèle ;
- De réduire les coûts de maintenance et d’adaptation ;
- D’ajouter de la transparence en citant les sources utilisées pour générer la réponse.
La méthode RAG sera particulièrement avantageuse pour :
- Accéder à des données internes d’entreprise non présentes dans les données d’entraînement ;
- Répondre à des questions nécessitant des informations récentes ou évolutives ;
- Limiter les hallucinations des modèles d’IA génératives, en s’appuyant donc sur des faits vérifiables.
Exemple d’application de la méthode RAG en IA
Voici donc un exemple d’application de la méthode de RAG en intelligence artificielle, dans un contexte métier donné :
Par exemple un service RH d’une grande entreprise, qui souhaite utiliser une IA généraliste (comme ChatGPT) pour assister les collaborateurs dans la gestion des questions RH internes (congés, télétravail, formations, avantages, procédures internes).
Mais l’IA :
- Donne parfois des réponses vagues ou génériques, non alignées avec les règles internes ;
- Ne connaît pas les politiques RH propres à l’entreprise (ex : RTT, mobilité interne, accords collectifs) ;
- Ne s’adapte pas aux spécificités des différents sites ou profils employés.
L’objectif ici de la méthode RAG sera de connecter l’IA à :
- La documentation RH interne à jour (politiques, manuels, procédures) ;
- Les accords d’entreprise et guides spécifiques à chaque entité ou pays ;
- Les historiques de questions déjà posées (FAQ internes, tickets RH) ;
- Les calendriers et règles en vigueur dans chaque service ou région.
Comparatif entre Fine-Tuning et RAG
Pour résumer, voici la comparaison entre les deux méthodes Fine-tuning et RAG :
- Fine-tuning : on adapte un modèle à une tâche spécifique en le réentraînant sur de nouvelles données. Idéal pour des besoins très spécialisés ou des tâches pour lesquelles il faut modifier le comportement profond du modèle.
- RAG : on enrichit dynamiquement les réponses du modèle en lui donnant accès à des informations externes, sans toucher à ses paramètres internes. Idéal pour intégrer des connaissances évolutives, garantir la fraîcheur et la vérifiabilité des réponses, et limiter les coûts de maintenance.
| Fine-tuning | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | |
| Principe | Spécialiser le modèle sur un sujet précis | L’IA va chercher une information dans le document |
| Modification du modèle | Oui (ajustement des paramètres internes) | Non (le modèle reste inchangé) |
| Données utilisées | Données spécifiques pour la tâche ciblée | Base de connaissances et documentaire externe (interne ou web) |
| Adaptation à de nouveaux sujets | Réentraînement nécessaire | Mise à jour de la base documentaire suffisante |
| Coût de maintenance | Plus élevé (réentraînement, gestion des versions) | Plus faible (mise à jour documentaire) |
| Transparence | Faible (origine de la réponse difficile à tracer) | Forte (l’IA peut citer les sources) |
| Exemples d’usage | Traduction spécialisée, détection d’objets, etc. | Chatbot d’entreprise, FAQ dynamique, recherche documentaire |
Et pourquoi pas une approche hybride des deux méthodes ?
Loin d’être exclusives, les méthodes de fine-tuning et de RAG peuvent au contraire se combiner de manière stratégique pour tirer le meilleur des deux approches. Cette combinaison permet de créer une IA à la fois experte dans un domaine précis et capable d’accéder à des données actualisées. On parle alors d’une approche hybride !
Dans cette configuration hybride :
- Le fine-tuning léger sert à spécialiser l’IA sur une tâche ou un type de dialogue récurrent, en lui enseignant le ton, la structure et les attentes métiers ;
- Le RAG complète cette expertise en lui permettant d’aller chercher des informations précises et à jour dans une base de connaissances externe (interne à l’entreprise, ou connectée au web).
Cette approche évite ces deux pièges classiques :
- Un modèle fine-tuné mais figé, qui ne connaît pas les nouveautés ;
- Un modèle généraliste qui consulte des documents, mais ne comprend pas finement le contexte ou le métier.
Exemple de technique hybride fine-tuning léger + RAG sur une base spécialisée
Imaginons un assistant conversationnel IA dans le domaine médical, destiné à orienter les patients ou accompagner les professionnels de santé :
- On commence avec un Fine-tuning léger
L’IA est entraînée sur :
- Des dialogues réels patient–médecin ;
- Des échanges de téléconsultation anonymisés ;
- Des consignes de triage ou de réponse médicale.
Elle apprend à adopter un ton rassurant, poser les bonnes questions, structurer ses réponses selon les niveaux d’urgence ou les spécialités.
- Puis on utilise RAG sur une base de données (ici médicale actualisée)
Simultanément, l’IA est connectée à :
- Une base de symptômes et de pathologies mise à jour régulièrement (ex. : OMS, bases internes hospitalières) ;
- Des recommandations cliniques, protocoles et mises à jour scientifiques.
Lorsqu’elle échange avec un patient, l’IA peut contextualiser ses réponses grâce à ce socle d’informations vérifiées. Elle prend aussi la logique conversationnelle acquise via le fine-tuning.
Études de cas et exemples entre RAG et Fine-tuning
Quand utiliser RAG ?
- FAQ dynamiques ou réglementaires (banques, assurances) ;
- Base documentaire vaste ou fréquemment mise à jour ;
- Exigence de traçabilité (compliance, legal) ;
- Chatbots multilingues : base de documents traduisible.
Quand utiliser Fine-tuning ?
- Chatbot assistant RH ou support technique interne avec peu de documents, mais besoin de dialogue fluide ;
- Cas où la rapidité d’exécution du modèle est cruciale (pas de phase de recherche) ;
- Applications offline ou embarquées.
Quelle stratégie adopter selon votre profil pour concevoir un chatbot performant ?
Voici des exemples de recommandations, selon les domaines professionnels pour concevoir un chatbot intelligent, pour vous faire une idée :
- Startup/PME : commencer avec RAG pour itérer vite ;
- Entreprise avec données très sensibles : fine-tuning en interne + auditabilité ;
- Groupe avec base documentaire riche : RAG + couche de ranking intelligente ;
- Besoin d’un chatbot conversationnel fort, avec une approche UX : fine-tuning + RLHF (renforcement par feedback humain) + persona.
