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Entraînement, finetuning ou RAG : que choisir pour son IA ?

Introduction

Une question revient souvent quand j'accompagne des entreprises sur leurs projets IA : « Est-ce qu'on doit entraîner notre propre modèle ? ». Ou alors la variante un peu plus avancée : « On veut finetuner un modèle sur nos données ».

Et à chaque fois, je dois prendre un peu de temps pour expliquer ce que ça veut dire concrètement. Parce que entre entraîner un modèle de zéro, le finetuner sur ses propres données, ou simplement lui donner du contexte avec un RAG, il y a un monde de différence. En coût, en temps, en complexité, et surtout en résultat.

Dans cet article, je vais essayer de poser les choses simplement. C'est quoi un modèle d'IA, comment on l'entraîne, combien ça coûte, à quel moment ça vaut le coup, et surtout pourquoi dans 95% des cas, vous n'avez probablement pas besoin de faire ni l'un ni l'autre.

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Comment améliorer le RAG

Souvent, pour améliorer une application d'IA comme un RAG ou un agent, il est plus judicieux de se concentrer sur l'analyse fine des erreurs plutôt que de céder à la tentation d'ajouter systématiquement de nouveaux outils. Voyons pourquoi cette approche pragmatique est souvent la plus efficace — et surtout, comment la mettre en place concrètement avec les bons outils de mesure.

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Utiliser ChatGPT efficacement

Utiliser ChatGPT efficacement pour automatiser les tâches répétitives est déjà une réalité dans de nombreuses entreprises. Grâce à l'intelligence artificielle générative, il est possible d'améliorer la productivité, de gagner du temps et d'optimiser les processus quotidiens. Dans cet article, je vais essayer de vous donner quelques pistes pour utiliser ChatGPT efficacement.

C'est la première fois qu'une IA possède la capacité de communiquer par écrit de manière claire, au point qu'on puisse lui demander d'écrire un article marketing, rédiger un mail, automatiser des tâches ou résoudre un problème mathématique...

Parmi les exemples d'utilisation de ChatGPT que je viens de citer, il y en a un qu'il vaut mieux éviter de confier à ChatGPT : résoudre un problème de maths. En effet, ChatGPT n'est absolument pas fiable pour ce type de tâches, sauf si vous connaissez déjà la réponse.

Dans leur forme actuelle, les modèles d'intelligence artificielle comme ChatGPT ne sont pas conçus pour réellement comprendre les raisonnements en général et présentent également d'autres limites. C'est pourquoi, pour utiliser efficacement ce type d'IA générative, il est essentiel de bien en connaître les limites et d'adopter les bonnes pratiques.

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