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IA Générative : Choisir la bonne approche pour le bon besoin

Prompting, RAG, Fine-tuning, Training from scratch - quatre approches, quatre niveaux de complexité, quatre profils de ROI. Entre le POC qui impressionne et le produit qui scale, comprendre ces différences est crucial. Car la mauvaise approche coûte cher : soit en sous-performance, soit en sur-ingénierie.

Du simple au complexe : le spectre des approches GenAI

"Les différentes approches d'IA générative : Prompting, RAG, Fine-tuning, Training" compare méthodiquement. Le prompting ? Rapide, flexible, peu coûteux - mais limité en précision sur des domaines pointus. Le RAG (Retrieval Augmented Generation) ? Combine le meilleur de deux mondes : la puissance des LLM et la précision de vos données propriétaires. Le fine-tuning ? Adapte un modèle existant à votre terminologie, votre style, vos cas d'usage - investissement moyen, ROI prouvé. Le training from scratch ? Réservé aux géants de la tech avec budgets conséquents et cas d'usage très spécifiques.

Chaque approche se compare sur des axes clés. Exactitude : du prompting généraliste au training ultra-spécialisé. Complexité : de quelques heures de prompt engineering à plusieurs mois d'entraînement. Effort : de l'itération rapide au projet lourd. TCO (Total Cost of Ownership) : de quasi-gratuit à multi-millions. Facilité de mise à jour : du prompt modifié en temps réel au modèle qui nécessite réentraînement complet. Ces trade-offs guident vos choix architecturaux.

Cas d'usage et recommandations pragmatiques

Le prompting excelle pour : rédaction de contenus génériques, résumés, traductions, analyse de sentiment. Pas de données sensibles, pas besoin de terminologie ultra-précise ? Commencez par là. Le RAG s'impose pour : chatbots sur votre documentation, assistants internes qui citent vos sources, Q&A sur vos bases de connaissances. Vous avez de la data propriétaire ? RAG est votre ami. Le fine-tuning brille pour : génération de code dans votre style maison, assistants qui maîtrisent votre jargon métier, cas où la personnalisation justifie l'investissement. Le training from scratch ? Réservé aux situations où aucun modèle existant ne convient - extrêmement rare en entreprise.

L'article "CPO et IA en 15 points par Paul Adams" apporte la vision product. Comment intégrer l'IA dans votre roadmap ? Comment prioriser les use cases ? Le Chief Product Officer d'Intercom partage son retour d'expérience concret. Car l'approche technique ne suffit pas - il faut aussi la stratégie produit qui va avec.

3 articles essentiels pour faire les bons choix d'architecture GenAI. Ni sous-estimer la complexité, ni sur-ingénierer inutilement. Comprendre les trade-offs, mesurer les impacts, choisir l'approche adaptée à votre contexte et vos contraintes. Car en GenAI comme ailleurs, il n'y a pas de solution miracle - juste des compromis éclairés.