Définition. Le fine-tuning (ajustement fin) consiste à ré-entraîner un modèle existant sur vos propres données pour spécialiser son comportement ou son style. Il modifie le modèle, contrairement au RAG qui lui fournit du contexte.
Le fine-tuning est utile pour ancrer un ton, un format ou une tâche très répétitive. Il est plus coûteux et plus rigide que le RAG, et ne convient pas pour des connaissances qui changent souvent.
Dans la majorité des cas d'usage en PME, le RAG et un bon prompt suffisent. Le fine-tuning ne se justifie que sur des besoins précis et stables.
Comment l'appliquer chez vous ?
Un audit IA identifie les cas d'usage où cette technologie crée de la valeur dans votre organisation.