--- title: Fine-tuning vs prompting vs RAG : comment choisir la bonne approche pour une IA plus performante description: Trois façons de faire fonctionner l’IA pour vos besoins précis. La plupart des équipes se trompent. Voici comment choisir la bonne approche sans brûler des mois et de l’argent. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-fundamentals --- Tout le monde veut personnaliser l’IA. Peu comprennent leurs options. Vous avez des documents internes que le modèle n’a jamais vus, un style d’écriture précis qu’il ignore, ou un savoir de domaine qui se fait régulièrement halluciner, et vous voulez une IA qui marche vraiment pour votre situation au lieu de produire un résultat générique à côté de la plaque. Trois voies existent : le prompting, le RAG et le fine-tuning. Le secteur les traite comme une échelle où l’on grimpe du simple au sophistiqué, mais ce cadrage provoque des erreurs coûteuses : chaque approche résout des problèmes fondamentalement différents, et choisir selon une complexité perçue plutôt que selon l’adéquation réelle fait perdre à la fois du temps et de l’argent. ## La vérité qui dérange sur le fine-tuning Commençons par l’option qui sonne la plus impressionnante. Le fine-tuning modifie le modèle lui-même. Vous lui donnez des exemples d’entrée et de sortie attendue, et le processus d’entraînement ajuste les poids internes du modèle pour produire ce type de sortie de manière plus régulière, en lui “enseignant” de nouveaux comportements via une exposition répétée à vos schémas spécifiques. Ça a l’air puissant. Ça l’est. Et pourtant, ce n’est presque jamais ce dont vous avez besoin. Sur Hacker News, intellectronica l’a dit sans détour : "Fine-tuning is super important and powerful...in reality for most use cases it offers little advantage for a lot of effort." Ce constat se vérifie encore et encore dans des déploiements réels : des équipes passent des mois à préparer des données d’entraînement pour découvrir ensuite que de bons prompts auraient réglé le problème en un après-midi. La confusion est profonde. Les gens supposent que le fine-tuning apprend au modèle de nouveaux faits comme les humains apprennent en étudiant, mais dvt sur Hacker News a contesté ça frontalement : "It does *not* teach the model new knowledge." Le fine-tuning change le comportement et le style, pas la connaissance sous-jacente à laquelle le modèle peut accéder. Donc si votre problème est que le modèle ne connaît pas les produits ou les politiques de votre entreprise, le fine-tuning ne le corrigera pas. Là où le fine-tuning brille, c’est la régularité. Si vous avez besoin d’un modèle qui produit du JSON parfaitement formaté à chaque fois, ou qui tient un ton exact sur des milliers d’interactions, ou qui exécute une tâche étroite avec une fiabilité quasi mécanique, le fine-tuning apporte ce que les prompts ne peuvent pas apporter. Le coût rend la décision sérieuse. Les entraînements vont de quelques centaines de dollars pour de petits modèles à des dizaines de milliers pour quelque chose de conséquent. La préparation des données double souvent l’investissement total, parce qu’il faut des exemples de haute qualité dans le format exact attendu par la chaîne d’entraînement. Et quand vos exigences changent ? Vous entraînez à nouveau. ## Pourquoi le RAG l’emporte le plus souvent Voilà ce dont la plupart des équipes ont réellement besoin : une IA qui connaît leurs contenus. Le RAG fonctionne autrement. Au lieu de modifier le modèle, vous construisez un système de récupération qui trouve des documents pertinents quand un utilisateur pose une question, puis vous incluez ces documents dans le prompt pour que le modèle ait l’information nécessaire pour répondre avec précision. Le modèle reste générique. La connaissance reste externe. Cette distinction compte énormément. Quand votre documentation produit change, vous mettez à jour les documents et le RAG utilise immédiatement les nouvelles informations. Pas de réentraînement. Pas d’équipe data science. Juste une mise à jour de vos fichiers. Un praticien sur Hacker News a décrit le compromis ainsi : "RAG is focused more on capturing and using external resources on an ad hoc basis, where fine tuning looks to embed a specific 'behaviour' change in the model for a particular need." C’est exactement ça. Le RAG gère le quoi. Le fine-tuning gère le comment. L’argument de la transparence est fort aussi. Quand le RAG fournit une réponse, vous pouvez la relier à des documents sources précis : vous pouvez donc auditer les réponses, repérer les hallucinations, et montrer aux utilisateurs d’où vient l’information. Les modèles fine-tunés n’offrent pas une telle traçabilité. Les comparaisons de coûts favorisent largement le RAG. Mettre en place une base de données vectorielle et une chaîne d’embeddings coûte entre 200 $ et 2 000 $ par mois dans des implémentations typiques. Fine-tuner correctement un modèle en production coûte autant rien qu’en calcul d’entraînement, sans compter la préparation des données et la maintenance continue. Mais le RAG a ses limites. Il exige que des documents pertinents existent. L’étape de récupération ajoute de la latence. Les documents longs mettent les fenêtres de contexte sous tension. Et surtout, le RAG ne peut pas changer la façon dont le modèle raisonne ou écrit. ## Le prompting n’est pas l’option des débutants Présenter le prompting comme la première marche d’une échelle, c’est passer à côté de sa vraie puissance. L’ingénierie de prompts consiste à rédiger des instructions qui guident le comportement du modèle sans rien modifier d’externe. Tout se fait dans la conversation. Pas d’infrastructure. Pas de données d’entraînement. Pas de bases vectorielles. Ça a l’air simple. C’est le piège. Une ingénierie de prompts sophistiquée inclut des cadres de raisonnement structurés, des exemples en petit nombre qui démontrent des schémas exacts, des décompositions pas à pas pour les tâches complexes, et une spécification soigneuse des contraintes qui façonne les sorties sans règles explicites. Les équipes qui réduisent le prompting à quelque chose de basique n’ont souvent pas exploré ce qui devient possible quand on y met un effort réel. adamgordonbell a partagé une expérience révélatrice : "When I first wanted to tackle a hard problem I thought to reach for fine-tuning with lots of input and output pairs, but it wasn't needed." Ce schéma se répète sans cesse. Des ingénieurs supposent que la complexité exige des solutions complexes, puis découvrent que de bons prompts résolvent le problème plus élégamment. La structure des coûts fait du prompting un investissement très rentable. Des heures d’itération sur des prompts ne coûtent rien au-delà des frais d’abonnement. Si vous pouvez résoudre un problème avec des prompts seuls, vous évitez totalement l’infrastructure : cycles d’itération plus rapides, maintenance plus simple, et risque plus faible quand les exigences changent. Mais la limite est réelle. Les prompts ne peuvent façonner le comportement qu’à l’intérieur de ce que le modèle sait déjà faire. Vous ne pouvez pas “prompter” un modèle jusqu’à lui faire comprendre des concepts qu’il n’a jamais rencontrés pendant l’entraînement, et vous ne pouvez pas, par la seule formulation, accéder à des informations que le modèle n’a pas. ## La décision qui compte vraiment Arrêtez de demander ce qui est le mieux. Demandez quel est votre vrai problème. Le modèle donne de fausses informations sur votre entreprise, vos produits, ou des événements récents. C’est un problème de connaissance. Le RAG résout les problèmes de connaissance en donnant au modèle l’information qui lui manque au moment de la requête. Le modèle connaît la bonne information mais produit des sorties dans de mauvais formats, de mauvais styles, ou avec une qualité incohérente d’une interaction à l’autre. C’est un problème de comportement. Le fine-tuning résout les problèmes de comportement en ajustant la façon dont le modèle génère ses réponses. Le modèle pourrait faire ce que vous voulez, mais ne le fait pas parce que vos instructions ne sont pas assez claires. C’est un problème d’instructions. L’ingénierie de prompts résout les problèmes d’instructions en donnant une meilleure guidance dans la conversation. La plupart des équipes mélangent ces catégories. Elles ont un problème de connaissance mais supposent que le fine-tuning va enseigner de nouvelles connaissances. Elles ont un problème d’instructions mais supposent que le RAG va fournir des instructions. Faire correspondre la solution au vrai problème évite des mois d’efforts gâchés. ## Le dangereux terrain du milieu Parfois, le problème traverse plusieurs catégories. Vous avez besoin de connaissances d’entreprise ET d’un formatage cohérent ET de schémas de raisonnement spécifiques. C’est là que des architectures combinées émergent. Le RAG fournit des informations à jour. Le fine-tuning assure une structure de sortie cohérente. Les prompts apportent une guidance spécifique à la requête. Les trois fonctionnent ensemble. phillipcarter sur Hacker News a mis en garde contre les faux dilemmes : "Fine-tuning doesn't eliminate the need for RAG, and RAG doesn't obviate the need for fine-tuning either." Mais les combinaisons multiplient la complexité. Trois systèmes à maintenir. Trois points de défaillance possibles. Trois ensembles de coûts. Ne construisez des combinaisons que quand les approches uniques échouent de manière démontrable, pas comme une assurance contre des problèmes hypothétiques. Les équipes IA les plus sophistiquées traitent ça comme une logique de routage. Les requêtes simples reçoivent des prompts seuls. Les requêtes riches en connaissances déclenchent le RAG. Les opérations à forte valeur, critiques sur le format, passent par des modèles fine-tunés. Le système lui-même décide quel chemin chaque requête emprunte. Cette architecture demande un effort d’ingénierie important. La plupart des équipes n’en ont pas besoin. La plupart des équipes ont besoin de choisir une approche et de bien l’exécuter. ## Ce que le marché a appris à la dure Les premiers déploiements d’IA en entreprise se sont rabattus sur le fine-tuning, parce que ça semblait plus substantiel, plus défendable dans des présentations aux dirigeants, plus clairement “différent” du simple fait d’utiliser ChatGPT. Ces déploiements se sont souvent enlisés dans des phases de préparation des données qui se sont étirées sur des mois. solidasparagus a résumé la réalité pratique : "collecting data and then fine-tuning models is orders of magnitude more complex than just throwing in RAG." La complexité n’est pas seulement technique. Le fine-tuning exige des jeux de données curatés qui représentent fidèlement votre cas d’usage : identifier à quoi ressemble une bonne sortie, collecter assez d’exemples, les formater correctement, et valider que l’ensemble d’entraînement ne contient pas d’erreurs qui se propageront dans le modèle. Le RAG exige de téléverser des documents que vous avez probablement déjà. Cela ne veut pas dire que le fine-tuning n’est jamais le bon choix. Les entreprises qui exécutent des millions de requêtes similaires chaque jour peuvent fine-tuner de plus petits modèles qui tournent plus vite et coûtent moins cher que de grands modèles généralistes. Des domaines spécialisés avec une terminologie et des schémas de raisonnement uniques exigent parfois des changements de comportement que les prompts ne peuvent pas obtenir. Les applications sensibles à la latence bénéficient de petits modèles fine-tunés plutôt que de gros modèles simplement promptés. Mais le seuil est élevé. Il faut du volume pour justifier l’investissement. Il faut des exigences comportementales claires qui ne changeront pas souvent. Il faut des données d’entraînement de qualité, ou le budget pour les créer. Et il faut de la patience pour un cycle d’itération mesuré en semaines plutôt qu’en heures. ## L’option sous-estimée Pour beaucoup d’applications métier, la réponse est plus simple que tout ça. Utilisez le modèle tel quel avec des prompts corrects. Acceptez une part d’imperfection. Livrez. La quête d’une personnalisation parfaite retarde la valeur réelle. Des équipes passent des mois sur des architectures RAG alors qu’un modèle de prompt et une revue manuelle serviraient mieux leurs utilisateurs à court terme. Ça ne veut pas dire se résigner pour toujours. Ça veut dire séquencer correctement : prouver que le concept fonctionne avec des approches simples d’abord, identifier des lacunes spécifiques via l’usage réel, puis investir dans la personnalisation qui corrige précisément ces lacunes. Commencer par le fine-tuning avant de valider le cas d’usage, c’est comme optimiser du code avant de savoir si c’est le bon code. L’effort peut être gaspillé sur un problème qui n’existe pas, ou qui se déplace à mesure que vous apprenez ce dont vos utilisateurs ont réellement besoin. ## Points de départ concrets Si votre problème est la connaissance, commencez par le RAG. Mettez vos documents dans un magasin vectoriel, intégrez la récupération dans vos prompts, et voyez si le modèle produit des réponses correctes quand il a la bonne information disponible. Si votre problème est la régularité, commencez par des prompts détaillés, avec des exemples. Montrez au modèle exactement ce que vous voulez avec des échantillons annotés. La plupart des problèmes de régularité se résolvent avec quelques exemples dans le prompt avant d’exiger du fine-tuning. Si votre problème est la capacité, c’est-à-dire que le modèle ne peut fondamentalement pas faire la tâche, demandez-vous si l’IA est la bonne solution, tout court. Le fine-tuning peut étendre des capacités à la marge, mais ne peut pas transformer un modèle de langage en quelque chose pour lequel il n’est pas conçu. Si vous n’êtes pas sûr de votre problème, c’est ça, le problème. Passez du temps à caractériser les échecs avant d’investir dans des solutions. Parlez aux utilisateurs. Regardez les mauvaises sorties. Comprenez précisément ce qui a mal tourné et pourquoi, avant de décider comment corriger. Les équipes qui réussissent la personnalisation IA ont un trait en commun : elles définissent le problème avec précision avant de sélectionner la solution, puis elles valident leur choix avec un investissement minimal avant de déployer l’approche à l’échelle de l’organisation. Les équipes qui peinent sautent sur des solutions qui sonnent sophistiquées sans comprendre le problème assez bien pour savoir si cette sophistication est justifiée. Commencez simple. N’ajoutez de la complexité que quand le simple échoue de façon démontrable. Ce n’est pas un conseil excitant. Mais c’est le conseil qui marche.