RAG, fine-tuning, quantification : quel besoin ?

Votre équipe souhaite utiliser une IA sur ses documents. Faut-il entraîner un modèle ? Installer un RAG ? Le quantifier ? Ces techniques peuvent se compléter, mais elles ne résolvent pas le même problème.

« Le modèle ne connaît pas nos documents »

Le RAG consiste à rechercher des passages dans un corpus puis à les fournir au modèle pour préparer une réponse. Cette approche est pertinente à examiner lorsque la réponse doit s’appuyer sur une documentation identifiable.

Il faut préparer les fichiers, organiser la recherche, respecter les droits d’accès et rendre les sources consultables. Un RAG ne supprime pas toutes les erreurs : les réponses doivent être évaluées sur des questions représentatives.

Un bon premier essai porte sur un corpus choisi et un usage précis. Il aide à mesurer l’intérêt avant de connecter tous les dossiers de l’entreprise.

« Nous voulons un comportement plus adapté à une tâche »

Le fine-tuning adapte un modèle à partir d’exemples d’entraînement. Il peut être étudié pour une tâche, un format de sortie ou un comportement que les autres réglages ne permettent pas d’obtenir de façon satisfaisante.

La préparation des exemples, leurs droits d’utilisation et l’évaluation sont des parties importantes du travail. Tester seulement sur les données d’entraînement ne permet pas de juger ce qui se passera sur de nouvelles demandes.

Le fine-tuning n’est pas automatiquement le meilleur moyen de consulter des documents qui changent souvent. Le problème doit être formulé avant de choisir l’outil.

« Le modèle prend trop de mémoire »

La quantification utilise des représentations de moindre précision pour réduire notamment la mémoire nécessaire au modèle. Les méthodes possibles dépendent des outils, du modèle et du matériel.

Un modèle plus compact n’est pas nécessairement plus rapide dans toutes les conditions. Il faut examiner la qualité, les compatibilités et les performances dans l’environnement visé.

Nos équipes travaillent sur ces compromis. Une comparaison utile indique la version du modèle, le matériel, les paramètres d’exécution et les tests utilisés.

Ces approches peuvent-elles fonctionner ensemble ?

Oui, selon les compatibilités. Un assistant documentaire peut utiliser un modèle quantifié ; un modèle adapté à une tâche peut être intégré à un système de recherche. Cela ne signifie pas qu’il faille réunir les trois techniques dès le premier jour.

Le point de départ : une mesure du besoin

Choisissez quelques cas concrets et définissez ce qu’une bonne réponse doit contenir. Regardez ensuite les connaissances nécessaires, la régularité attendue et les ressources disponibles. Ce travail aide à choisir une première étape et à décider si elle mérite d’être étendue.

Pour approfondir : le guide RAG de France Num et la présentation de la quantification par Hugging Face.