RAG vs LLM : quand utiliser la récupération, le fine-tuning ou les deux

Un grand modèle de langage (LLM) génère du langage à partir de ses données d'entraînement, tandis que la génération augmentée par récupération (RAG) intègre le contenu pertinent de l'entreprise dans le prompt du LLM au moment de la requête. Il ne s'agit donc pas de choisir l'un plutôt que l'autre. Utilisez le RAG en complément d'un LLM lorsque les réponses dépendent d'informations privées, fréquemment mises à jour ou vérifiables.

Le fine-tuning de LLM constitue une troisième option. Le fine-tuning consiste à poursuivre l'entraînement d'un modèle sur des données spécifiques à un domaine afin qu'il apprenne votre terminologie, votre ton et vos formats. Pour des exemples de RAG en action, consultez notre top 10 des cas d'usage des modèles RAG en entreprise.

Cet article décompose le fonctionnement du RAG et du fine-tuning, leurs points forts et la manière de choisir celui qui convient à votre cas d'usage en entreprise. Nous comparerons également le RAG à un LLM autonome, aborderons les limites du RAG et expliquerons pourquoi de nombreuses entreprises combinent les deux approches pour tirer le meilleur de chacune.

Quelle est la différence entre le RAG et un LLM ?

Un LLM génère du langage à partir de modèles appris pendant l'entraînement, de sorte que ses connaissances s'arrêtent à une date limite fixe. Le RAG ajoute une étape de récupération qui intègre des sources actuelles et spécifiques à l'entreprise dans le prompt avant que le modèle ne réponde, ce qui rend les citations possibles. Le RAG a toujours besoin d'un LLM pour rédiger la réponse finale.

• Source de connaissances : un LLM s'appuie sur ses données d'entraînement. Le RAG s'appuie sur des documents récupérés au moment de la requête.
• Fraîcheur : les connaissances d'un LLM sont figées à sa date limite d'entraînement. Le RAG reflète les sources dès qu'elles sont mises à jour et indexées.
• Données privées : un LLM n'a jamais vu vos documents internes. Le RAG peut rechercher dans des outils connectés comme Confluence, Jira et Google Drive.
• Citations des sources : un LLM ne peut pas indiquer d'où provient une réponse. Le RAG peut relier chaque réponse aux documents qu'il a utilisés.

Un LLM simple ne peut pas citer un document spécifique car il ne stocke pas de documents. L'entraînement comprime le texte en modèles statistiques, de sorte que le modèle peut reproduire la formulation d'une politique sans savoir de quel fichier elle provient. La récupération conserve le lien entre une réponse et sa source.

Glean Assistant utilise ce lien pour renvoyer des réponses citées et ancrées dans les connaissances de votre entreprise. Vous pouvez ouvrir le document source et vérifier la réponse avant d'agir.

Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

Le RAG améliore les performances d'un LLM en le complétant avec des données d'entreprise au moment de l'exécution. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des connaissances pré-entraînées, le modèle récupère du contenu pertinent à partir de sources internes — telles que Google Drive, Confluence, Jira ou vos propres systèmes propriétaires — et utilise ce contexte pour nourrir ses réponses.

Le processus se déroule en trois étapes :

1. Récupérer : le système recherche dans les sources de données connectées en fonction de la requête de l'utilisateur.
2. Augmenter : les passages les plus pertinents sont transmis au modèle avec le prompt.
3. Générer : le LLM rédige une réponse ancrée dans ce contexte, avec des citations des sources qu'il a utilisées.

En entreprise, la récupération RAG doit également respecter les accès existants de chaque utilisateur. Sans ce contrôle, le LLM peut faire apparaître du contenu que l'utilisateur n'est pas autorisé à voir, comme un tableau des salaires ou une feuille de route non publiée. Glean reflète les autorisations des sources et les applique lors de la récupération, en amont du LLM, de sorte que les réponses s'appuient sur du contenu que l'utilisateur est autorisé à consulter.

Cette architecture améliore l'exactitude, la pertinence et la fiabilité des résultats de l'IA, en particulier dans les environnements où les données changent fréquemment ou sont propres à l'organisation.

Principaux avantages du RAG

• Pertinence contextuelle : maintient les résultats à jour grâce à des connaissances actualisées et spécifiques à l'organisation.
• Réduction des hallucinations : fournit un ancrage factuel, réduisant le risque de réponses trompeuses.
• Aucun réentraînement du modèle requis : le RAG vient se superposer aux LLM existants, ce qui facilite sa mise en œuvre et son passage à l'échelle.

Cas d'usage du RAG

Le RAG est idéal pour les flux de travail à forte intensité de connaissances où la fraîcheur ou le contexte interne compte :

• Les assistants de service client qui récupèrent en temps réel les informations produit et la documentation sur les politiques
• Les équipes juridiques menant des recherches à partir de la jurisprudence la plus récente et des mises à jour de conformité
• Les analystes médicaux synthétisant les recherches récentes aux côtés de l'historique des patients
• Les outils de traduction spécifiques à un domaine qui adaptent les résultats en fonction des lexiques d'entreprise

Comme le RAG ne nécessite pas de réentraîner le modèle lui-même, il constitue une option flexible et efficace pour fournir des résultats personnalisés et à jour dans tous les départements.

Qu'est-ce que le fine-tuning de LLM ?

Le fine-tuning consiste à poursuivre l'entraînement d'un modèle de base sur un jeu de données spécifique à un domaine. L'objectif est d'aider le modèle à apprendre les nuances, les modèles de langage et les structures logiques propres à un secteur, un produit ou une tâche en particulier.

Contrairement au RAG, qui alimente le modèle avec du contenu récent au moment de l'inférence, le fine-tuning intègre cette expertise de domaine dans le modèle lui-même.

Principaux avantages du fine-tuning

• Maîtrise du domaine : les modèles comprennent mieux la terminologie et les flux de travail spécialisés.
• Précision des tâches : les modèles fine-tunés sont performants sur des tâches ciblées comme le résumé, la classification ou la détection de clauses juridiques.
• Cohérence : les réponses respectent plus fidèlement les exigences internes de voix, de ton ou de format.

Cas d'usage du fine-tuning

Le fine-tuning est particulièrement utile lorsque les modèles doivent accomplir la même tâche de manière fiable à grande échelle :

• Santé : interpréter les notes cliniques et suggérer des traitements fondés sur des recommandations
• Finance : générer des insights à partir de rapports de résultats ou de documents réglementaires
• Juridique : analyser les termes de contrats ou identifier les risques dans les documents d'achat

Les modèles fine-tunés sont les plus performants lorsque la tâche ou l'ensemble de connaissances sous-jacent est relativement stable, ce qui les rend idéaux pour un travail structuré et répétitif dans des domaines spécialisés.

Quand choisir le RAG pour votre entreprise

Choisissez le RAG plutôt qu'un LLM simple lorsque les réponses doivent provenir de sources privées, fréquemment mises à jour ou vérifiables comme des politiques, de la documentation produit, des tickets d'assistance ou des runbooks. Un LLM simple ne peut pas voir ces sources, et il ne peut pas montrer d'où provient une réponse. Le RAG récupère les informations les plus récentes au moment de la requête, de sorte que les résultats restent précis et correspondent aux besoins de l'utilisateur.

Scénarios optimaux pour le RAG

• Adaptabilité aux données dynamiques : RAG est idéale pour les secteurs où l'information évolue rapidement, comme les marchés financiers ou la conformité réglementaire. Elle permet aux systèmes d'IA de récupérer et d'exploiter les données les plus récentes, en préservant la pertinence et la précision de la prise de décision.
• Engagement client renforcé : dans le service client, la RAG améliore les performances des assistants virtuels en offrant des interactions détaillées et personnalisées. En s'appuyant sur une multitude de sources de données, ces outils d'IA peuvent élaborer des réponses finement adaptées aux profils et aux historiques de chaque client.
• Applications dans des domaines complexes : des secteurs comme la santé et les services juridiques, qui exigent une connaissance approfondie du domaine et des informations à jour, bénéficient considérablement de la RAG. Dans la santé, la RAG aide à synthétiser les recherches médicales récentes avec les données des patients, tandis que dans le domaine juridique, elle facilite une analyse documentaire approfondie à partir des informations juridiques les plus récentes.

La RAG brille lorsque la connaissance existe, mais qu'elle est dispersée et que vous avez besoin que l'IA la fasse remonter rapidement et avec précision.

Quand opter pour le fine-tuning de LLM

Pour les entreprises souhaitant adapter les modèles d'IA à des tâches ou des domaines spécifiques, le fine-tuning de LLM est une option judicieuse. Il est particulièrement utile dans les domaines qui exigent une compréhension approfondie du langage et du contexte propres à un secteur. En personnalisant les modèles par le fine-tuning, les entreprises peuvent adapter les sorties de l'IA aux exigences et aux nuances spécifiques de leur secteur.

Les avantages stratégiques du fine-tuning

Dans des secteurs tels que la santé, la finance et le juridique, le fine-tuning offre un avantage marqué. Il permet aux modèles de maîtriser le langage et le contexte spécialisés propres à ces domaines. Cette maîtrise renforce la capacité d'un modèle à réaliser des analyses détaillées et à produire du contenu répondant à des critères sectoriels stricts.

• Précision dans les tâches spécialisées : le fine-tuning permet aux modèles d'exceller dans des tâches comme la reconnaissance d'entités nommées, essentielle pour le traitement des documents juridiques, l'analyse des dossiers médicaux et la génération de rapports financiers. Cette précision dans l'identification des termes et entités clés favorise des décisions éclairées et la conformité réglementaire.
• Analyse de sentiment pertinente : dans les relations client et les études de marché, saisir le sentiment et le ton est essentiel. Les modèles affinés captent les subtiles variations de langage, offrant des insights qui orientent les stratégies d'engagement et le positionnement concurrentiel.

Le fine-tuning donne aux entreprises des capacités d'IA plus précises et plus personnalisées, aidant les modèles à générer des sorties à la fois exactes et alignées sur la tâche à accomplir. C'est un moyen précieux de déployer à grande échelle des applications spécialisées et de faire de l'IA un avantage stratégique dans votre travail quotidien.

Si la tâche est répétitive, nécessite une formulation spécifique ou dépend d'une expertise métier, le fine-tuning apporte une précision précieuse.

Comparaison entre la RAG, un LLM autonome et le fine-tuning

LLM autonomeRAGFine-tuningFraîcheur des donnéesFigée à la date limite de l'entraînementÉlevée : récupère les données d'entreprise en temps réelFaible : figée après l'entraînementEffort de mise en placeFaible : fonctionne dès le départMoyen : nécessite des connecteurs de données et de l'orchestrationÉlevé : nécessite une expertise en ML et un réentraînementPerformance sur les tâchesPolyvalent, limité aux données d'entraînementPolyvalent avec injection de contexteTrès spécifique et optimisé pour la précisionÉvolutivitéRapide à déployer, mais les mises à jour des connaissances attendent de nouvelles versions du modèleFlexible et rapide à mettre à jourPlus gourmand en calcul et chronophageIdéal pourRédaction générale, brainstorming, résumé de texte fourniRécupération de connaissances, assistants, réponses en temps réelClassification, résumé, sortie structuréeCitations des sourcesNonOui : relie les réponses aux documents sourcesNonRespecte les autorisationsNon : n'a aucune visibilité sur les contrôles d'accès de l'entrepriseOui, lorsque la récupération tient compte des autorisationsNon : les données d'entraînement n'ont aucun contrôle d'accès par utilisateur

Choisir la bonne approche dans la décision RAG vs LLM dépend de vos objectifs, de votre équipe et de vos données.

Posez-vous les questions suivantes :

• Mon cas d'usage nécessite-t-il des réponses à jour ?
• Mes sources de données sont-elles structurées ou non structurées ?
• Dispose-je de solides données propres à mon domaine pour l'entraînement ?
• De quelle expertise technique et de quelle infrastructure disposons-nous ?

Pour de nombreuses équipes, commencer par la RAG est un moyen moins exigeant de tirer rapidement une valeur concrète de l'IA. À mesure que votre stratégie gagne en maturité, l'ajout de modèles affinés contribue à affiner les performances sur des tâches spécialisées.

Quelles sont les limites de la RAG ?

La RAG ne vaut que par ce qu'elle récupère. Si l'étape de recherche renvoie du contenu obsolète, contradictoire ou restreint, le LLM construit sa réponse sur ce contenu. La RAG réduit les hallucinations mais ne les élimine pas, les équipes ont donc toujours besoin de maintenir les sources, de faire respecter les autorisations et de disposer d'un moyen de mesurer la qualité des réponses.

• Sources obsolètes ou contradictoires : s'il existe trois versions d'un document tarifaire, la récupération peut transmettre la mauvaise au modèle.
• Classement peu fiable pour les contenus courts : les messages de chat sont courts et souvent sans titre, ce qui donne moins de matière au classement basé sur le texte.
• Fuites d'autorisations : si la récupération ne fait pas respecter les contrôles d'accès, le LLM peut exposer du contenu que l'utilisateur n'est pas autorisé à voir.
• Hallucinations persistantes : la RAG réduit le risque de réponses inventées, mais le modèle peut toujours mal interpréter le contexte récupéré.

Mesurer la qualité des réponses fait partie d'une bonne mise en œuvre de la RAG. Glean évalue à la fois la récupération et la génération. Lors d'une évaluation interne menée en 2024, l'évaluateur IA de Glean a rejoint le jugement des évaluateurs humains 74 % du temps, tandis que les membres de l'équipe Glean notant les mêmes réponses étaient d'accord entre eux 79 % du temps.

La recherche hybride de Glean classe le contenu grâce à la correspondance sémantique, complétée par des signaux comme la récence et l'autorité, et le Graphe d'entreprise ajoute les relations entre les personnes, le contenu et l'activité. Cela offre à la récupération davantage de signaux qu'une simple similarité textuelle.

Peut-on combiner à la fois la RAG et le fine-tuning de LLM ?

Oui, et dans bien des cas, vous le devriez.

Combiner la RAG et le fine-tuning vous permet d'associer une expertise approfondie à une pertinence en temps réel. Un modèle affiné fournit une base solide, tandis que la RAG apporte les données les plus fraîches disponibles au moment de la requête.

Exemple : un assistant juridique IA peut être affiné sur des documents de jurisprudence historiques et des textes de loi afin de comprendre la structure et la terminologie juridiques. Grâce à la RAG, il peut ensuite intégrer des décisions récentes ou des données propres à un client pour générer des résumés précis et personnalisés.

Les équipes peuvent combiner les deux. Exemples où une approche hybride peut aider :

• Service client, où la personnalisation et la rapidité de récupération sont essentielles
• Santé, où les recommandations évoluent et où les données des patients sont sensibles au facteur temps
• Ventes, où chaque interaction nécessite de comprendre à la fois le contexte et les enregistrements CRM

Le Model Hub de Glean donne aux équipes accès à plus de 40 LLM ouverts et propriétaires, et la récupération ancre ces modèles dans la connaissance de l'entreprise.

Penser au-delà du modèle

Le choix entre RAG et fine-tuning dépend moins de l'architecture du modèle que de la manière dont votre entreprise envisage la connaissance, la précision et le changement. Certains problèmes exigent un contexte frais et à la minute près. D'autres nécessitent une maîtrise approfondie d'un domaine restreint. Beaucoup exigent les deux.

Plutôt que de partir de la technologie, partez de votre problème. Que doit faire votre équipe plus vite, plus intelligemment ou plus précisément ? Quel type d'information compte le plus, et à quelle fréquence change-t-il ?

Les stratégies d'IA les plus efficaces rencontrent votre entreprise là où elle en est aujourd'hui et évoluent avec elle. C'est toute la puissance de la combinaison entre récupération et spécialisation. Des modèles plus intelligents comptent surtout lorsqu'ils conduisent à un travail plus intelligent.

Glean peut vous aider à faire les deux

Chez Glean, nous avons conçu Glean Assistant pour ancrer les réponses dans la connaissance de l'entreprise. Notre plateforme propose plus de 275 connecteurs natifs et basés sur MCP aux outils utilisés par vos équipes, réunissant la connaissance dont vos collaborateurs ont besoin. Et grâce à l'orchestration des agents, vous pouvez connecter des agents spécialisés pour accomplir des tâches en plusieurs étapes au service de votre entreprise.

Glean combine la recherche hybride et le Graphe d'entreprise avec le RAG. La recherche hybride trouve le contenu pertinent à travers les outils connectés, et le Graphe d'entreprise ajoute du contexte sur la façon dont les personnes, les documents et les activités sont liés. Glean reflète les autorisations sources et les applique lors de la récupération, en amont du LLM, de sorte que les réponses citées s'appuient sur du contenu auquel l'utilisateur est autorisé à accéder.

Les Glean Agents peuvent planifier et exécuter des tâches en plusieurs étapes, comme le tri d'un ticket d'assistance, avec le contexte et la gouvernance de l'entreprise.

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Questions fréquentes

Le RAG peut-il fonctionner sans LLM ?

Non. La récupération seule renvoie une liste de documents, et c'est le LLM qui les lit et rédige la réponse.

Le RAG élimine-t-il les hallucinations ?

Non. Le RAG réduit les hallucinations en ancrant les réponses dans des sources récupérées, mais les réponses ne sont jamais plus exactes que ces sources et que l'étape de récupération qui les trouve.

Quand faut-il choisir le fine-tuning plutôt que le RAG ?

Choisissez le fine-tuning lorsque la tâche est stable et répétitive et dépend du format, du ton ou de la maîtrise d'un domaine plutôt que de faits récents. La détection de clauses juridiques et la classification de tickets en sont des exemples courants.

Un LLM peut-il accéder aux données d'entreprise sans RAG ?

Pas de manière évolutive. Vous pouvez coller des données dans les prompts ou réentraîner le modèle, mais ni l'un ni l'autre ne suit le rythme de données qui changent souvent et portent des autorisations différentes pour chaque utilisateur.

Le RAG est-il plus coûteux qu'un LLM autonome ?

Le RAG ajoute une infrastructure de récupération à maintenir, comme les connecteurs, l'indexation et la recherche. Mettre à jour sa connaissance consiste à rafraîchir l'index plutôt qu'à réentraîner le modèle.

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