Trois approches dominent la mise en production de LLMs: prompting avancé, RAG et fine‑tuning. Chacune a ses forces, ses coûts et ses risques. Ce guide fournit une grille de décision pratique.

Prompting avancé — Rapide et peu coûteux. Idéal pour des tâches générales et des prototypes. Limites: stabilité, absence de connaissances privées, contrôle limité des sorties.

RAG — Connecte le modèle à vos documents à jour, avec traçabilité des sources. Coûts d’infra (index), mais maintenance raisonnable si la gouvernance des données est solide. Risques moindres d’hallucinations.

Fine‑tuning — Apporte un style, des formats ou une expertise spécialisée. Coûteux (données, entraînement, MLOps), nécessite de la gouvernance et un suivi qualité. Attention aux dérives et au vieillissement.

Grille de décision — • Besoin de connaissances propriétaires → RAG. • Sorties strictement formatées et stables → fine‑tuning léger + guardrails. • Time‑to‑market court et budget réduit → prompting avancé.

Roadmap progressive — Commencez par du prompting avec évaluation, ajoutez un RAG si besoin de connaissances internes, n’investissez dans le fine‑tuning que si la valeur est prouvée et mesurée.

Risques & conformité — Documentez les données d’entraînement, les licences, et les responsabilités. Surveillez les régressions avec des jeux de tests versionnés. original: true category: Guide tags:

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