Comparaison
Le RAG couvre 80 % des cas. Le fine-tuning n'est justifié qu'au-delà de 10 k exemples métier.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ancre les réponses IA sur vos documents via recherche vectorielle.
Avantages : déploiement en 2-4 semaines, ~3-5 k€, mises à jour instantanées.
Couvre 80 % des besoins B2B.
Le fine-tuning spécialise un modèle sur vos données.
Avantages : latence ultra-faible, style propriétaire, fonctionne offline.
Inconvénients : 8-50 k€, 6-12 semaines, drift de qualité au fil des évolutions du modèle de base, mises à jour douloureuses.
Règle : choisir le fine-tuning UNIQUEMENT si (1) volume de données métier > 10 k exemples, (2) latence sub-100 ms requise, (3) contraintes de souveraineté empêchant l'usage d'API externe.
Quand choisir quoi
Plus le volume métier est important, plus l'option spécialisée prend le dessus sur le générique.
Données sensibles ou stratégiques → préférer l'option avec hébergement UE et gouvernance maîtrisée.
Time-to-value < 3 mois → privilégier l'option packagée. Roadmap > 6 mois → l'option custom devient pertinente.
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