Pour améliorer la qualité des résultats des LLM, commencez par optimiser vos prompts, puis intégrez des bases de connaissances via RAG et enfin, si nécessaire, fine-tunez vos modèles pour un comportement sur-mesure. Ce guide détaille ces étapes pragmatiques à fort ROI.

3 principaux points à retenir.

L’amélioration des résultats LLM suit une progression : prompt engineering, RAG, fine-tuning, puis techniques avancées.
Le prompt engineering et le RAG résolvent 80% des cas à moindre coût et rapidement.
Le fine-tuning doit être réservé aux besoins critiques de ton, format ou gros volumes pour un ROI réel.

Quelles sont les méthodes pour améliorer les performances des LLM ?

Pour améliorer vos résultats avec les LLM en entreprise, vous devez connaître les quatre niveaux techniques d’optimisation : prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), fine-tuning et techniques avancées. Chacun de ces niveaux répond à des besoins spécifiques et impose un coût et un délai différents.

Niveau 1 : Prompt Engineering
Objectif : Maximiser la pertinence des réponses en optimisant la formulation des prompts. Coût : Quelques heures de développement, Délai : Heures à quelques jours. Cas d’usage : Idéal pour 80% des besoins, comme la rédaction de réponses spécifiques.
Niveau 2 : RAG
Objectif : Connecter le LLM à des bases de connaissances pour une récupération d’informations en temps réel. Coût : Quelques milliers d’euros, Délai : 1 à 3 semaines. Cas d’usage : Accès à des données dynamiques comme des catalogues produits ou des documents internes.

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Niveau 3 : Fine-Tuning
Objectif : Ré-entraîner le modèle sur vos données spécifiques pour adapter son comportement. Coût : 2 000€ à 30 000€, Délai : 2 à 6 semaines. Cas d’usage : Requiert un comportement très spécifique, utile pour des domaines de niche.
Niveau 4 : Techniques avancées
Découvrez égalementComment le prompt engineering améliore-t-il la qualité des données ?
Objectif : Utiliser des méthodes de pointe telles que la distillation de modèles et RLHF. Coût : Peut atteindre des centaines de milliers d’euros, Délai : Plusieurs mois. Cas d’usage : Adapté pour des entreprises avec des besoins très spécifiques et des ressources élevées.

Cette progression suit une logique de complexité minimale. En effet, il est impératif d’explorer et de maximiser le potentiel de chaque niveau avant de migrer vers un autre, car chaque saut augmente significativement les coûts et prolongent les délais. En pilotant vos choix stratégiquement, vous pouvez éviter des investissements prématurés dans des solutions plus coûteuses quand des ajustements simples auraient suffi.

Enfin, la complémentarité de ces techniques est cruciale. Dans la majorité des cas, une approche hybride, associant RAG pour les connaissances et fine-tuning pour le comportement, donnera les meilleurs résultats. Les organisations averties choisissent la méthode en fonction de leurs besoins opérationnels et de leurs contraintes budgétaires.

Niveau	Coût	Délai	Complexité	Cas d’usage
1 : Prompt Engineering	Quelques heures de dev	Heures à quelques jours	Faible	80% des besoins
2 : RAG	Quelques milliers d’euros	1 à 3 semaines	Moyenne	Données dynamiques
3 : Fine-Tuning	2 000€ à 30 000€+	2 à 6 semaines	Moyenne à haute	Comportement spécifique
4 : Techniques avancées	Dizaines à centaines de milliers d’euros	Plusieurs mois	Haute	Cas à forte valeur ajoutée

Pourquoi le prompt engineering est-il la clé sous-exploitée ?

Le prompt engineering est la première étape d’amélioration pour optimiser vos résultats LLM et, étonnamment, il est la plus accessible, mais souvent sous-utilisée par manque de compréhension. Pourquoi ? C’est simple : beaucoup se contentent d’approches basiques alors qu’il y a un véritable trésor à exploiter derrière ces modèles. Les LLM d’aujourd’hui disposent de capacités stupéfiantes, mais la prise de conscience de leur potentiel reste limitée.

Commençons par les context windows énormes. Prenez l’exemple de GPT-5, qui peut traiter jusqu’à 400 000 tokens. Cette capacité permet d’inclure des documents complets, pourtant, la plupart des utilisateurs n’utilisent que 5 à 10 % de cette puissance. Puis, il y a la compréhension complexe : ces modèles peuvent suivre des instructions qui sont nuancées et comportent plusieurs étapes, ce qui est largement ignoré. Enfin, parlons du raisonnement avancé ; les LLM peuvent décomposer un problème et s’auto-corriger, mais cela nécessite d’avoir des prompts qui guident cette réflexion.

Voici quelques techniques efficaces de prompt engineering :

Zero-shot prompting : Clairement, dites ce que vous voulez. Une simple instruction devient un outil puissant.
Few-shot prompting : Incluez quelques exemples pour donner des repères au modèle.
Structured prompting : Définissez les rôles, contraintes et formats. Cela donne une direction claire.
Chain-of-Thought (CoT) : Demander au modèle de détailler sa pensée, pas juste de donner une réponse directe.
Tree of Thought (ToT) : Exiger plusieurs raisonnements pour aborder des problèmes ouverts.
Reverse prompting : Montrez le résultat attendu et laissez le modèle reconstruire le chemin.

Des études, comme celle de Google DeepMind, montrent qu’une structure précise peut augmenter la pertinence des réponses de 43 %, et Stanford affirme que les techniques de raisonnement complexes améliorent la performance de 35 à 50 %. Cependant, la méthode n’est pas sans limites. Les LLM peuvent générer des réponses avec des formats variables, produire des hallucinations et nécessitent une maintenance qui peut devenir complexe à grande échelle.

Alors, comment savoir si vous devez dépasser ce stade ? Voici quelques signaux :

Vous itérez sur des prompts sans succès.
Votre contexte devient trop volumineux ou compliquer.
Les données utilisées sont obsolètes ou manquent.
Les comportements aléatoires deviennent problématiques.

Quand vous commencez à voir ces signes, il est temps de passer à des techniques plus avancées, comme le RAG ou même le fine-tuning, qui répondront mieux à vos attentes et à vos besoins spécifiques.

Quand et pourquoi adopter le RAG pour vos LLM ?

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) s’impose comme le standard incontournable pour intégrer des connaissances à jour et spécifiques, souvent absentes des modèles traditionnels. Avec RAG, vous n’êtes pas seulement limités à ce que votre modèle sait déjà; vous pouvez accéder à des documents, des bases de données, et même des connaissances de votre entreprise en temps réel.

Comment cela fonctionne-t-il concrètement ? En quatre étapes clés :

Indexation : Vos documents, qu’ils soient en PDF, Word ou dans d’autres formats, sont transformés en morceaux plus petits, souvent entre 200 et 1000 tokens. Chaque morceau est ensuite converti en vecteurs numériques pour être stocké dans une base de données vectorielle.
Retrieval : Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système interpelle cette base de données pour trouver les passages les plus pertinents, via une recherche sémantique, et récupère de 3 à 10 passages.
Augmentation : Ces passages pertinents sont ajoutés au contexte du prompt envoyé au modèle, lui permettant ainsi de fournir des réponses fondées sur des données actualisées.
Génération : Le modèle génère finalement sa réponse, s’appuyant sur les documents fournis, tout en pouvant citer ses sources pour garantir la traçabilité.

Un excellent exemple de l’application du RAG est la plateforme Dust.tt, qui optimise l’accès à l’information en entreprise. En intégrant des connecteurs natifs à divers outils tels que Slack et Google Drive, Dust.tt a permis une réduction de 70% du temps consacré à la recherche d’information, et a enregistré un taux d’adoption de 90% par ses utilisateurs.

Les cas d’usage prioritaires pour RAG incluent :

Documentation : Accès instantané à la documentation à jour grâce à des agents IA.
Support client : Réponses aux tickets basées sur des documents actualisés, évitant les copiés-collés manuels.
Onboarding : Nouveaux employés accédant à l’ensemble des connaissances de l’entreprise en quelques clics.
Sales : Génération automatique de réponses aux appels d’offres depuis la base de données actuelle.

Cependant, il est crucial d’éviter certains pièges. Par exemple, une mauvaise taille de segment peut nuire à la pertinence des informations, ou encore, ne pas actualiser votre base de données pourrait entraîner des erreurs, avec des données obsolètes générant des problèmes de confiance. D’ailleurs, la sécurité des informations ne doit pas être négligée ; des permissions granulaires sont nécessaires pour empêcher de potentielles fuites d’informations sensibles.

Il est également essentiel de se rappeler que RAG a ses limites. Lorsqu’un ton n’est pas adapté ou qu’un format de sortie est instable, il peut être nécessaire de faire appel au fine-tuning pour stabiliser le comportement du modèle. Les données d’usage doivent être soigneusement analysées pour déterminer si le RAG répond vraiment aux besoins ou si des ajustements supplémentaires sont requis.

Pour une vue approfondie sur ce sujet, découvrez également les défis et avantages du RAG ici.

Comment et quand fine-tuner un LLM en entreprise ?

Le fine-tuning est bien plus qu’un simple jargon d’IA ; c’est une étape cruciale pour adapter un modèle aux besoins spécifiques de votre entreprise. En gros, il s’agit de prendre un modèle de base, déjà performant, et de le réentraîner sur vos données pour ajuster son comportement, son ton ou même ses formats de sortie. Cette approche devient particulièrement intéressante dans des contextes où la machinerie standard ne parvient pas à capter les nuances requises par votre marque.

Il y a des cas d’usage concrets à ne pas négliger. Prenons Malt, par exemple, qui a fine-tuné un modèle pour générer des contenus à grande échelle tout en respectant son ton de voix unique. Autre illustration : Mirakl, qui a réussi à réduire ses coûts tout en maintenant une qualité de service élevée après avoir fine-tuné un modèle pour ses spécificités commerciales.

Lorsqu’on parle d’approches de fine-tuning, il existe plusieurs méthodes, chacune avec ses avantages et inconvénients. Le full fine-tuning est la méthode classique où tous les paramètres du modèle sont ajustés. Bien que cela garantisse une performance optimale, les coûts peuvent devenir prohibitifs, variant entre 10 000€ et 50 000€. En revanche, la méthode LoRA (Low-Rank Adaptation) permet de réduire ces coûts de 5 à 10 fois en ajustant seulement une petite fraction des paramètres, tout en maintenant une performance equivalent à 90-95% de celle du full fine-tuning. Quant à QLoRA, elle offre une solution ultra-économique par l’ajout d’une compression, coûtant entre 500 et 1500 €.

Le processus opérationnel pour mettre en œuvre le fine-tuning se déroule en cinq étapes clés. Tout d’abord, il est essentiel de préparer un dataset de qualité. Ensuite, choisissez l’infrastructure la plus adaptée, qu’il s’agisse de services managés ou de cloud GPU. Le lancement du fine-tuning peut ensuite être effectué à l’aide de frameworks spécialisés comme Hugging Face ou Unsloth. Une fois le modèle fine-tuné, il faut procéder à une évaluation rigoureuse sur des cas réels, suivie d’un déploiement efficace.

Cependant, attention aux pièges ! Évitez de fine-tuner trop tôt, car cela peut entraîner des dépenses inutiles. Une mauvaise qualité de données entraîne un modèle médiocre, alors investissez dans la préparation des données. Ne sous-estimez jamais les coûts d’inférence et assurez-vous d’évaluer votre modèle régulièrement. Finalement, une documentation adéquate est indispensable pour garantir une bonne traçabilité et permettre des itérations faciles.

Quelle stratégie adopter pour une amélioration progressive et rentable ?

Pour optimiser vos résultats LLM, commencez par un cadre décisionnel pragmatique. La méthode la plus efficace consiste à procéder par étapes, en utilisant chaque technique de manière séquentielle pour éviter des coûts inutiles et maximiser le retour sur investissement (ROI).

Tout commence par le prompt engineering. Cette première étape est souvent négligée, pourtant elle peut résoudre jusqu’à 80% des problématiques que vous pourriez rencontrer. Testez différents types de prompts, de l’approche zero-shot à des instructions plus structurées qui exploitent pleinement les capacités du LLM. Mesurez les résultats de chaque ajustement, et n’hésitez pas à itérer jusqu’à obtenir une sortie satisfaisante.

Si après plusieurs itérations le modèle reste insatisfaisant, il est temps de passer à la seconde étape : le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Avec RAG, vous connectez votre LLM à des bases de données d’informations pertinentes, ce qui permet d’enrichir les réponses en temps réel avec des données dynamiques et spécifiques à votre entreprise. Ce niveau d’intégration réduit considérablement les risques d’hallucinations et garantit que les réponses sont fondées sur des faits exacts, ce qui est essentiel pour la crédibilité au sein de l’entreprise.

Enfin, si vous constatez que RAG n’apporte pas les améliorations souhaitées, envisagez le fine-tuning. Ce processus consiste à ajuster votre modèle sur vos propres données, ce qui permet d’adapter son comportement à des besoins spécifiques. Rappelez-vous que cette approche peut coûter cher et qu’elle doit être justifiée par un véritable besoin quantifiable.

Voici un flowchart décisionnel à suivre :

Le modèle répond-il correctement avec un prompt simple ?
Si non, avez-vous exploré les techniques de prompt engineering ?
Le problème vient-il de connaissances manquantes ?
Est-ce lié au comportement ou au format de sortie ?
Enfin, cherchez-vous à réduire les coûts ou la latence sur de gros volumes ?

Chaque étape doit être épuisée avant de passer à la suivante pour maîtriser les coûts. La méthode et la qualité des données sont la clé du succès pour tirer le meilleur parti des LLM en entreprise, sans quoi vous risquez de dépenser inutilement sans obtenir des résultats probants.

Comment progresser efficacement avec les LLM pour un vrai impact en entreprise ?

Optimiser la qualité des résultats LLM en entreprise, ce n’est pas sauter directement sur le fine-tuning ou investir dans les infrastructures les plus coûteuses. C’est d’abord maîtriser l’art du prompt engineering, puis exploiter intelligemment les bases de connaissances via RAG. Le fine-tuning, bien que puissant, s’adresse aux besoins critiques où le ton ou la structure doivent être irréprochables. Ce chemin progressif vous évitera des erreurs coûteuses, accélérera le time-to-value et vous placera en position de force face à un marché LLM en pleine expansion. Vous repartirez avec une stratégie pragmatique, rentable, et adaptable à votre croissance.

FAQ

Quels sont les avantages du prompt engineering face à d’autres techniques ?

Le prompt engineering est rapide, peu coûteux et souvent suffisant pour 80% des cas. Il exploite les capacités avancées des modèles sans nécessiter d’infrastructure particulière, offrant un ROI immédiat.

Quand est-il indispensable d’utiliser le RAG ?

Le RAG s’impose lorsque vos LLM doivent accéder à des données propriétaires, actualisées ou volumineuses que le modèle n’a pas en mémoire, comme la documentation interne ou les historiques clients.

Le fine-tuning est-il rentable pour toutes les entreprises ?

Non. Le fine-tuning est rentable principalement pour les besoins critiques de ton ou format et pour les volumes élevés où les gains sur le coût d’inférence deviennent significatifs.

Quels sont les pièges courants à éviter avec le RAG ?

Les principaux pièges sont un mauvais découpage des documents, un retrieval peu pertinent, l’indexation de données obsolètes, et une mauvaise gestion des permissions de sécurité exposant vos données sensibles.

Comment garantir la qualité après un fine-tuning ?

Il faut préparer un dataset de qualité, utiliser des tests rigoureux, surveiller en continu les performances et éviter le surapprentissage. Une documentation claire et un suivi régulier des hyperparamètres sont essentiels.

A propos de l’auteur

Consultant et formateur confirmé en Analytics, Data, Automatisation et IA, je suis Franck Scandolera, spécialiste des intégrations IA et développement d’applications basées sur OpenAI API, Hugging Face et LangChain. Mon expertise pratique alliée à une expérience terrain en accompagnement des entreprises dans la montée en compétences IA garantit des solutions efficaces et opérationnelles adaptées aux enjeux business actuels.

Comment optimiser la qualité de vos résultats LLM en entreprise ?