RAG vs Fine-Tuning: Comment choisir la bonne approche d'IA (avec un exemple concret en manufacturier)

Les équipes qui développent des solutions d'IA se posent souvent une question fondamentale:

"Devrions-nous utiliser RAG ou faire du fine-tuning?"

Ils peuvent sembler similaires en surface, mais ils résolvent des problèmes complètement différents. Comprendre cette différence est la clé pour créer des systèmes d'IA précis et capables de raisonnement expert.

Commençons par un exemple concret.

L'histoire de l'agent estimateur

Nous développons actuellement un agent estimateur pour un fabricant de l'industrie de l'acier.

Cette entreprise possède des années de soumissions historiques et une équipe d'estimateurs humains qui prennent des décisions complexes basées sur:

• les dessins d'ingénierie
• les étapes de fabrication
• les combinaisons de matériaux
• la faisabilité
• les risques
• les structures de coûts
• l'expérience passée

Détail important: Leurs modèles de raisonnement ne sont écrits nulle part. Aucun document n'explique comment les décisions ont été prises. Seuls les résultats finaux existent.

La question devient donc:

Le RAG peut-il gérer cela? Non. Parce que le RAG n'enseigne pas au modèle comment les humains pensent. Le RAG aide uniquement le modèle à extraire des informations de support au moment de l'inférence.

Le fine-tuning peut-il gérer cela? Oui. Parce que le fine-tuning enseigne au modèle les modèles, le style et le jugement à partir des soumissions acceptées de l'entreprise.

Mais la meilleure solution n'est pas d'en choisir un. C'est de combiner les deux.

Ce qu'est réellement le RAG (et ce qu'il n'est pas)

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est un modèle d'IA où le modèle récupère des informations d'une base de connaissances externe avant de générer une réponse.

C'est parfait quand vous avez besoin de:

• connaissances à jour
• ancrage factuel
• recherche de documents en temps réel
• réduction des hallucinations
• réponses spécifiques au domaine sans réentraînement
• informations dynamiques (SOPs, spécifications, PDFs, tickets, notes, etc.)

Le RAG n'enseigne pas de nouvelles compétences au modèle. Il fournit simplement au modèle un contexte pertinent "juste à temps" pour que sa sortie soit basée sur les bons documents.

Le RAG concerne la récupération de connaissances, pas l'apprentissage de comportements.

Ce que fait réellement le Fine-Tuning

Le fine-tuning enseigne à un modèle des modèles à partir de vos exemples.

Utilisez le fine-tuning quand vous voulez que le modèle apprenne:

• le style de raisonnement
• les modèles de prise de décision
• la logique de classification
• le jugement spécifique au domaine
• le comportement structuré des tâches
• la cohérence entre des entrées similaires

C'est pourquoi nous avons fait du fine-tuning de l'agent estimateur en utilisant des années de soumissions acceptées. Nous voulions que le modèle apprenne comment les estimateurs experts pensent, pas seulement lire des documents.

Le fine-tuning concerne l'apprentissage de comportements, pas la récupération de connaissances.

Combiner les deux

Pour l'agent estimateur, nous faisons les deux:

Fine-tuning Enseigne à l'agent comment raisonner comme un estimateur basé sur des décisions historiques.

RAG Donne à l'agent des informations en temps réel provenant de:

• listes de nomenclature (BOM)
• PDFs mis à jour
• nouveaux dessins
• notes clients
• contraintes de projet

Ce mélange crée un système d'IA qui comprend à la fois le contexte (RAG) et sait comment prendre des décisions (fine-tuning).

Règle générale

Si le modèle a besoin d'informations → utilisez RAG Si le modèle a besoin de jugement → utilisez le fine-tuning Si le modèle doit performer comme un expert en utilisant des données fraîches → utilisez les deux

C'est là que se produit la véritable transformation.