Comparaison entre Prompt Engineering, RAG et fine-tuning
- chisme66
- Jan 1
- 6 min read
Améliorer les sorties des grands modèles de langage n’est rarement une question d’« outil unique ». C’est un choix d’architecture qui met en balance précision, latence, coût, maintenance et sécurité.
Cet article propose une comparaison pratique et complète des trois approches dominantes : prompt engineering, RAG et fine-tuning pour que vous puissiez les choisir et les combiner efficacement dans des produits réels.
En bref pour chaque approche :
Prompt engineering : modifier l’entrée (le prompt) pour activer au mieux les connaissances et compétences déjà présentes dans le modèle.
RAG : fournir au modèle des preuves fraîches et spécifiques au domaine en récupérant du contenu externe et en l’attachant au prompt.
Fine-tuning : modifier le modèle lui-même en l’entraînant sur des exemples de domaine afin que le savoir et les comportements soient intégrés dans ses poids.
Prompt engineering : de quoi s’agit-il ?
Le prompt engineering façonne la manière dont le modèle interprète et priorise l’information déjà codée dans ses paramètres.
Le défi principal est la consistance : les prompts évoluent, et de subtiles variations de formulation peuvent produire des résultats très différents :
expérimenter des variantes côte à côte ;
revenir à des versions antérieures ;
suivre quels prompts offrent des résultats constants et de qualité.
Cette approche permet d’itérer rapidement sans perdre le contrôle — à la manière dont les développeurs utilisent Git pour le code.
Techniques clés
cadrage de rôle et d’instruction : déclaration définissant ton, rôle et contraintes ;
few-shot : montrer des exemples pour illustrer le style et la logique souhaitée ;
chain-of-thought : prompts pas-à-pas pour améliorer le raisonnement ;
contraintes de sortie : format, schéma JSON, longueur, règles de style explicites ;
templates de prompt et substitution de variables pour des tâches répétables.
Quand l’utiliser
itération rapide, prototypage et améliorations peu coûteuses ;
quand vous ne pouvez/voulez pas modifier les poids du modèle ;
pour imposer des formats et réduire l’ambiguïté simple dans les entrées utilisateur.
Limites et risques
n’ajoute pas de connaissances factuelles que le modèle n’a pas déjà ;
fragilité : de petites variations de formulation peuvent changer les résultats ;
ne résout pas les besoins d’informations récentes ;
l’évaluation est souvent empirique et nécessite A/B tests et versioning des prompts.
Bonnes pratiques
stocker les templates de prompt sous contrôle de version et tracer les expériences ;
utiliser des tests unitaires et des vérifications automatisées pour format et sécurité ;
combiner avec des vérifications légères (regex, parseurs) pour attraper les violations de format.
RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) enrichit la génération par du matériel récupéré dans un corpus documentaire : base interne, web, PDF, etc.
On peut implémenter RAG directement : ingestion de documents, stockage d’embeddings et récupération de chunks pertinents pendant la conversation.
Architecture haut niveau
Ingestion : prétraiter les documents, les découper en chunks et calculer des embeddings.
Stockage : stocker embeddings et métadonnées dans une base de données vectorielle.
Récupération : pour chaque requête, calculer un embedding de la requête et récupérer les top-k chunks sémantiquement similaires.
Filtrage : optionnellement rescoring avec un second modèle ou des heuristiques.
Prompt enrichi : concaténer les chunks sélectionnés à la requête d’origine.
Génération : le LLM produit la réponse conditionnée sur le prompt enrichi.
Pourquoi RAG est précieux
accès à des faits à jour et spécifiques au domaine sans réentraîner le modèle ;
traçabilité/provenance : possibilité de rattacher les réponses à des documents ou extraits ;
idéal pour les domaines où le seuil ou la couverture du modèle de base est insuffisant..
Compromis opérationnels
latence : la récupération et le re-ranking ajoutent du temps par requête ;
infrastructure : nécessité d’un service d’embeddings, d’une base vectorielle et de réingestions périodiques ;
coût : embeddings + stockage + retrieval + appels LLM peuvent être significativement plus chers ;
risque d’hallucination : le modèle peut encore halluciner ou sur-généraliser malgré le contexte récupéré ; exiger citation et ancrage explicite aide.
Bonnes pratiques
découpez les documents en segments présentant des chevauchements afin de préserver le contexte tout en évitant les redondances. ;
pré-calculer et rafraîchir les embeddings lors de changements de source ;
utiliser des ré-classeurs (BM25, cross-encoders) pour améliorer la précision ;
limiter la longueur du contexte et prioriser des sources de haute qualité ;
afficher la provenance (ID du document, snippet, URL) pour chaque assertion.
Fine-tuning
Le fine-tuning met à jour les poids du modèle en l’entraînant sur un dataset labellisé et spécifique au domaine. Variantes : fine-tuning complet ou méthodes économes en paramètres (LoRA, adapters, PEFT) qui modifient moins de paramètres et réduisent les coûts.
Ce que le fine-tuning apporte
intègre le savoir métier et les comportements préférés directement dans le modèle ;
améliore la consistance sur des tâches spécialisées et peut réduire le besoin de très longues fenêtres de contexte ;
élimine la surcharge liée à la récupération par requête si toutes les connaissances nécessaires peuvent être encodées dans le modèle..
Exigences et coûts
données : exemples de haute qualité et bien labellisés, des milliers d’exemples typiques pour des tâches non triviales ;
compute : nécessite GPU ou services d’entraînement managés ; les coûts augmentent pour les grands modèles ;
maintenance : pour mettre à jour la connaissance, il faut réentraîner ou adapter le modèle ; versioning et rollback indispensables ;
risques : oubli catastrophique, sur-apprentissage (overfitting), introduction de biais.
Quand choisir le fine-tuning
besoin de très haute performance sur un domaine étroit et stable ;
latence minimale et prévisible requise ;
contraintes de confidentialité/réglementaires exigeant un modèle on-device ou on-premise sans retrieval externe.
Bonnes pratiques
constituer des jeux de test et d’évaluation représentatifs des prompts de production ;
utiliser des méthodes économes en paramètres quand c’est possible ;
monitorer les performances générales après tuning pour détecter l’oubli catastrophique ;
versionner les modèles fine-tunés et prévoir un rollback simple.
Comparaison concise
Prompt engineering : améliore clarté et contrôle sans changer l’infrastructure mais n’élargit pas la connaissance du modèle.
RAG : apporte des preuves fraîches et spécifiques au prix de l’infrastructure, latence et complexité supplémentaires.
Fine-tuning : intègre l’expertise dans le modèle, permet une inférence plus rapide et spécialisée, mais demande données, compute et maintenance.
La plupart des systèmes en production adoptent un hybride : fine-tune pour l’expertise stable, utiliser RAG pour des corpus récents ou volumineux, et appliquer le prompt engineering pour façonner la sortie et imposer des contraintes.
Schémas hybrides et architectures pratiques
Schémas courants et efficaces :
Modèle fine-tuné + RAG pour les faits récents : le modèle gère le ton et les règles; RAG fournit les décisions juridiques, inventaires produits ou données financières à jour.
Templates de prompt + RAG : standardiser les prompts et injecter uniquement les extraits les plus pertinents.
Vérification en deux étapes : le LLM génère une réponse, un vérificateur plus petit contrôle la cohérence factuelle par rapport aux sources récupérées ; en cas de inadéquation, renvoyer un résumé sourcé ou « je ne suis pas certain ».
Directives opérationnelles
mettre en cache les requêtes et contextes fréquemment utilisés pour réduire les coûts ;
limiter le débit des récupérations/LLM coûteuses pour les tâches en background (summarisation, mises à jour batch) ;
journaliser provenance, entrées et réponses pour audit.
Gouvernance, sécurité et confidentialité
Lors de l’ingestion de documents ou de l’entraînement :
détecter et anonymiser ou masquer les PII avant ingestion ;
appliquer contrôles d’accès et chiffrement pour bases vectorielles et artefacts modèles ;
définir politiques de rétention claires pour les données utilisateur utilisées en fine-tuning ;
examiner et atténuer les biais introduits par les datasets de fine-tuning ou les sources récupérées.
Pour des données réglementées (juridique, médical, financier) : prévoir revue humaine (human-in-the-loop) et provenance explicite dans les sorties.
Évaluation et monitoring
Mesurer à la fois métriques techniques et humaines :
exactitude factuelle et ancrage : précision des affirmations sourcées ;
performance tâche : classification, extraction ;
taux d’hallucination et fréquence d’affirmations non-soutenues ;
latence, débit et coût par réponse réussie ;
métriques utilisateur : satisfaction, taux d’accomplissement de tâche, réduction des tickets support.
Automatiser l’évaluation continue avec prompts synthétiques et réels ; tester périodiquement les modèles avec des documents récents pour détecter la dérive.
Exemple : agent juridique (pipeline détaillé)
Ingestion : politiques du cabinet, manuels, briefs annoté, embed, stocker dans une DB vectorielle sécurisée.
Fine-tune un modèle central sur les templates du cabinet et le langage autorisé pour internaliser style, clauses et mentions.
À la requête :
calculer l’embedding de la requête ; récupérer top-k passages ;
re-classer via cross-encoder ou hybride BM25 ;
construire un prompt contrôlé incluant : les passages les plus pertinents, instruction de citer les sources et un schéma JSON de sortie ;
générer sur le modèle fine-tuné ;
exécuter un vérificateur qui confronte les affirmations aux passages récupérés ; si incohérences, signaler pour revue humaine.
Renvoyer la réponse avec citations et un panneau “évidence” consultable par l’utilisateur.
Cette approche hybride permet une rédaction rapide et conforme aux politiques, des citations juridiques à jour et une traçabilité grâce à la provenance.
Flux de décision : que choisir en premier
Améliorations immédiates et peu coûteuses ? Commencez par le prompt engineering.
Besoin de faits actuels ou d’un large corpus accessible à la requête ? Implémentez RAG.
Besoin d’une grande précision répétable sur un domaine étroit et budget pour l’entraînement ? Fine-tuner (ou utiliser des méthodes économes en paramètres).
Les cas d’usage complexes et en production nécessitent souvent les trois : fine-tuning pour les règles métier, RAG pour les preuves récentes, et prompt engineering pour la cohérence et la sécurité.
Je peux vous aider si vous avez besoin de construire, déployer et mettre à l’échelle des agents IA en suivant ces trois méthodes.
