IA comparatif

RAG vs Fine-Tuning

RAG

Fine-Tuning

Verdict

RAG pour la plupart des cas d'usage. Fine-tunez uniquement quand vous avez besoin d'un style cohérent ou d'un comportement spécialisé.

Comparaison détaillée

Critère	RAG	Fine-Tuning	Gagnant
Coût de setup	Faible (API + base vectorielle)	Élevé (données + compute)	RAG
Fraîcheur des données	Mises à jour temps réel	Réentraînement requis	RAG
Précision (domaine)	Bonne avec docs de qualité	Excellente (intériorisée)	Fine-Tuning
Contrôle d'hallucination	Ancrée dans les docs	Transfert de style uniquement	RAG
Maintenance	Mettre à jour les documents	Réentraîner périodiquement	RAG
Coût par requête	Plus élevé (retrieval + gen)	Plus faible (génération seule)	Fine-Tuning