Aller au contenu principal
Technique8 avril 2026·12 min de lecture

RAG ou fine-tuning : quand utiliser quoi en 2026

Les deux approches pour adapter un LLM à tes données — laquelle choisir.

Pour 90% des cas, commence par du RAG. Tu n'as besoin de fine-tuner que dans des cas spécifiques.

RAG est la bonne réponse pour

  • Chatbot qui répond sur ta documentation
  • Assistant juridique sur tes contrats
  • Recherche dans Confluence/Notion
  • Q&A sur des rapports

Fine-tuning a du sens pour

  • Voix de marque très spécifique
  • Compresser un grand modèle vers un petit (économies)
  • Format de sortie ultra structuré
  • Domaine ultra spécialisé

Hybride (RAG + fine-tuning) en production

Quand tu veux à la fois style ET faits frais. Exemple : assistant juridique avec fine-tuning sur ton style + RAG sur la jurisprudence à jour.

Coûts comparés

| | RAG | Fine-tuning | |---|---|---| | Setup initial | ~0€ | 100€-5000€ | | Coût marginal | +30% (tokens) | 0 ou -50% | | Mise à jour | Instantanée | Nouveau cycle | | Maintenance | Faible | Élevée |

Méthodologie

Avant de fine-tuner, check : - ✅ J'ai testé le RAG bien implémenté ? - ✅ Le résultat est correct mais le style ne convient pas ? - ✅ J'ai 1000+ exemples ? - ✅ Volume justifie le coût ?

Si tu coches tout : go fine-tuning. Sinon : reste sur RAG bien fait.

Pour creuser : notre comparatif détaillé.

Autres articles à lire

Tu apprécies ce contenu ?

Découvrir le programme complet →