Deux approches, deux philosophies. L'une cherche dans vos documents en temps réel, l'autre internalise votre savoir métier. On démêle tout avec des exemples concrets.
Un LLM (GPT, Claude, Mistral…) est entraîné sur des données publiques. Il ne connaît pas vos contrats, vos procédures, votre jargon métier. Pour le rendre utile dans votre contexte, deux grandes options s'offrent à vous.
Avec le RAG (Retrieval Augmented Generation), votre IA consulte une base de documents à chaque question. Elle vectorise votre contenu (contrats, fiches produits, manuels) dans une base spécialisée, récupère les passages les plus pertinents et formule sa réponse en citant la source.
L'avantage clé : si un contrat change, vous mettez à jour la base, pas le modèle. Les réponses sont toujours ancrées dans vos documents réels.
Le fine-tuning consiste à réentraîner partiellement le modèle sur vos données. L'IA absorbe votre ton, votre vocabulaire, vos raisonnements. Résultat : elle répond "comme vous" sans qu'on lui fournisse de contexte à chaque fois.
Dans ~40% de nos projets, on recommande une approche hybride : un modèle fine-tuné pour le style et le format, couplé à un RAG pour les données fraîches. Exemple : un cabinet juridique avec un assistant qui rédige des conclusions dans le style exact du cabinet (fine-tuning), en s'appuyant sur la jurisprudence la plus récente (RAG mis à jour quotidiennement).
On teste les 15+ modèles disponibles sur votre cas d'usage réel et on vous recommande ce qui fonctionne, pas ce qui est le plus médiatisé. RAG, fine-tuning, hybride : la décision vient des données.
En 30 minutes, on analyse votre cas et on vous dit exactement quelle architecture IA correspond le mieux à vos données. Gratuit.
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