Comment améliorer la qualité des résultats LLM en entreprise ?

Pour améliorer la qualité des résultats des LLM en entreprise, optimisez d’abord vos prompts, puis intégrez vos données via RAG, et enfin envisagez le fine-tuning pour personnaliser le modèle. Cette méthode progressive garantit un ROI rapide et une efficacité adaptée à vos besoins réels.

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3 principaux points à retenir.

Commencez toujours par le prompt engineering : Quelques heures suffisent pour booster 80% des cas, pas besoin de techniques lourdes tout de suite.
La puissance du RAG : Associez vos LLM aux données propriétaires pour fiabiliser et actualiser les réponses, c’est la norme en entreprise aujourd’hui.
Le fine-tuning, bonus avancé : À réserver aux besoins de ton, formats critiques ou gros volumes, car il nécessite budget et données de qualité.

Quels sont les niveaux d’amélioration des LLM à connaître ?

Pour améliorer la qualité des résultats d’un Large Language Model (LLM) en entreprise, il existe quatre niveaux d’amélioration fondamentaux : le prompt engineering, le Retrieval-Augmented Generation (RAG), le fine-tuning et les techniques avancées. Chacun de ces niveaux a ses caractéristiques propres, en termes de coûts, de délais, de complexité et de cas d’usage recommandés.

Niveau 1 : Prompt Engineering

Le prompt engineering est la méthode la plus accessible. Il s’agit d’optimiser la formulation des instructions pour interagir avec le modèle.

Coût : Quelques heures de développement, quelques centaines d’euros.
Délai : De quelques heures à quelques jours.
Complexité : Faible, aucune infrastructure nécessaire.
Cas d’usage : Idéal pour 80 % des besoins d’interaction basiques.

Niveau 2 : RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG améliore considérablement les capacités des LLM en les liant à des bases de connaissances externes. Cela permet de récupérer des informations À jour pour enrichir les réponses.

Coût : Quelques milliers d’euros pour le développement et l’infrastructure.
Délai : Entre 1 et 3 semaines.
Complexité : Moyenne, nécessite une architecture technique.
Cas d’usage : Accès à des données ciblées et dynamiques.

Niveau 3 : Fine-Tuning

Le fine-tuning est le processus d’ajustement d’un modèle préexistant sur vos données spécifiques. Cela permet d’adapter le comportement et le ton du modèle à votre contexte professionnel.

Coût : De 2 000 à 30 000 euros, selon l’approche.
Délai : De 2 à 6 semaines.
Complexité : Moyenne à élevée, requiert des compétences en machine learning.
Cas d’usage : Quand le comportement doit être spécifique et stable.

Niveau 4 : Techniques Avancées

Ce dernier niveau englobe des techniques sophistiquées comme la distillation de modèles et l’apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF).

Coût : De dizaines à centaines de milliers d’euros.
Délai : Plusieurs mois.
Complexité : Élevée, nécessite une solide équipe de machine learning.
Cas d’usage : Situations spécifiques à très forte valeur ajoutée.

Passer progressivement d’un niveau à l’autre est crucial. Cela permet d’optimiser le retour sur investissement (ROI) et de garantir une rapidité d’impact. En explorant les techniques simples avant d’investir dans des approches plus coûteuses et complexes, vous minimisez les risques et maximisez l’efficacité de votre démarche d’intégration des LLM dans votre entreprise.

Pour plus d’informations, n’hésitez pas à consulter cet article sur l’évaluation des applications LLMs.

Pourquoi le prompt engineering est-il la base à ne pas négliger ?

Le prompt engineering, souvent sous-exploité, se révèle pourtant être un levier incontournable pour améliorer la qualité des LLM. Trop souvent, les équipes se contentent de formulations vagues, laissant de côté les techniques qui pourraient maximiser la pertinence des réponses. Pourtant, il existe des méthodes simples et efficaces qui méritent d’être explorées.

Zero-shot prompting : Ici, vous devez fournir des instructions claires sans exemples. Par exemple, plutôt que de dire « Résume ce texte », un prompt optimisé serait : « Produis un résumé en 3 points de maximum 20 mots, exclusivement sur les décisions actionnables pour notre équipe commerciale. »
Few-shot prompting : Cela consiste à inclure quelques exemples du format attendu, ce qui permet au modèle d’anticiper le style de réponse. Exemple : « Extrais les informations suivantes au format JSON en utilisant ces modèles. » [insérez des exemples]
Structured prompting : En définissant précisément le rôle et les contraintes, vous transformez le modèle en un expert. Par exemple, « Tu es un analyste financier senior et tu dois absolument citer tes sources. »
Chain-of-thought (CoT) : Ici, le modèle est invité à décrire son raisonnement étape par étape avant d’arriver à une conclusion, ce qui peut grandement améliorer la qualité des décisions basées sur le modèle.
Tree of thought (ToT) : Cette technique permet d’explorer plusieurs raisonnements en parallèle avant de faire un choix, garantissant ainsi une approche plus robuste.
Reverse prompting : En donnant au modèle le résultat souhaité et en lui demandant de reconstruire le chemin pour y arriver, on augmente considérablement le taux de réussite.

Des données parlent d’elles-mêmes : une étude de Google DeepMind (2024) a démontré une amélioration de 43% de la pertinence des réponses uniquement par une meilleure structuration des instructions, tandis que des recherches de Stanford (2024) ont montré des gains de 35 à 50% sur des tâches de raisonnement complexe grâce à la méthode CoT. Toutefois, il est essentiel de garder à l’esprit que des…

…limitations existent. La variabilité des résultats des LLM peut entraîner des hallucinations, et sur des volumes importants, les coûts d’inférence peuvent rapidement devenir prohibitifs. Par conséquent, bien que le prompt engineering soit un passage obligé, il ne peut pas être la seule solution, surtout pour des cas d’usage critiques.

En quoi consiste le RAG et pourquoi est-il incontournable ?

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est devenu indispensable dans le paysage actuel des intelligences artificielles, car il relie vos modèles linguistiques aux bases de connaissances en temps réel. Pourquoi est-ce crucial ? Simplement parce que les LLM, malgré leurs capacités impressionnantes, souffrent de deux gros défauts : un manque d’actualisation des informations, souvent figées à une date précise, et l’oubli total de vos données propriétaires. Imaginez un modèle qui répond à des questions sur vos produits, mais ne connaît rien de votre offre fraîchement mise à jour ; un vrai cauchemar pour toute entreprise.

L’architecture RAG se décompose en quatre étapes claires :

Indexation : Vos documents (PDF, Word, etc.) sont découpés en passages et transformés en vecteurs numériques, prêts à être recherchés. Ces vecteurs sont stockés dans des bases de données vectorielles.
Retrieval : Lorsqu’une question est posée, le système effectue une recherche sémantique pour récupérer les passages les plus pertinents, basés sur la signification, plutôt que sur des mots-clés.
Augmentation : Les passages récupérés sont ajoutés au contexte de la requête envoyée au LLM, fournissant à celui-ci les informations nécessaires pour une réponse plus précise.
Génération : Le LLM génère la réponse, utilisant les données contextuelles fournies pour formuler une réponse riche et pertinente, souvent avec des références documentées.

Un exemple concret de cette approche se trouve dans Dust.tt, qui connecte des outils comme Slack, Google Drive et Notion, permettant aux utilisateurs de trouver des informations cruciales sans perdre de temps à les rechercher manuellement. Les résultats parlent d’eux-mêmes : une réduction de 70% du temps consacré à la recherche d’informations pour les utilisateurs.

Les cas d’usage de RAG sont multitude : support client, génération de contenu, et cas d’utilisation dans des environnements réglementés où la traçabilité est essentielle. Les coûts d’implémentation, bien qu’initialement modérés, peuvent varier en fonction de la taille de votre ensemble de données et de l’architecture mise en œuvre. Attention cependant à éviter certains pièges :

Ne pas négliger la taille et la qualité des passages indexés.
Gérer activement la fraîcheur des données pour éviter l’obsolescence.
Assurer des permissions adéquates pour protéger des informations sensibles.

Au contraire du fine-tuning, qui ajuste le comportement du modèle dans des contextes spécifiques, RAG se concentre sur l’optimisation de l’accès à l’information. Avec RAG, vous bénéficiez d’une couverture dynamique et actualisée de vos connaissances, essentielle pour une prise de décision réactive et informée. La combinaison des forces de RAG permet d’assurer une meilleure performance, une réduction des hallucinations et un accès direct aux données critiques. Pour plus de détails sur l’intégration de RAG dans vos processus, visitez cet article.

Quand et comment utiliser le fine-tuning pour vos LLM ?

Le fine-tuning, c’est comme donner un coup de pinceau à un tableau déjà en place. Vous partez d’un modèle performant, comme Llama ou Mistral, et vous l’ajustez sur vos données spécifiques pour qu’il s’adapte parfaitement à vos besoins. En d’autres termes, c’est l’étape avancée idéale pour optimiser le comportement, le ton, et les formats de sortie de votre modèle. Mais dans quels cas l’utiliser vraiment ? Voici les moments et les raisons clés :

Voix de marque : Si votre entreprise a un style de communication unique, il peut être difficile de le capter uniquement par le prompt engineering. Le fine-tuning est alors la solution pour garantir le bon ton et le respect des guidelines éditoriales, surtout après de nombreuses itérations infructueuses.
Formats critiques : Pour des sorties structurées (JSON, XML) où chaque erreur coûte cher en post-traitement, le fine-tuning permet de réduire les erreurs de 60 à 90%.
Domaines spécialisés : Si votre secteur utilise un jargon pointu ou des terminologies absentes des données d’entraînement des modèles généralistes, vous devez fine-tuner pour améliorer la qualité de la pertinence.
Optimisation coûts lourds : Si vous traitez plus d’un million de requêtes mensuelles, le fine-tuning peut permettre des économies substantielles. Par exemple, distiller un modèle GPT-4 dans un modèle Llama fine-tuné peut réduire vos coûts de fonctionnement par 20x.

Concernant les approches de fine-tuning, voici un rapide aperçu :

Full fine-tuning : Cela modifie tous les paramètres du modèle, ce qui assure une performance maximale, mais à des coûts prohibitifs, souvent de 10 000€ à 50 000€ et plusieurs semaines de travail.
LoRA (Low-Rank Adaptation) : Une approche plus économique, où vous ajustez seulement une partie des paramètres, permettant de réduire les coûts de 5 à 10 fois par rapport à une approche complète. Le coût est généralement compris entre 1 500€ et 3 000€ et ne prend que quelques jours à mettre en œuvre.
QLoRA (Quantized LoRA) : Une version encore plus économique qui utilise une compression du modèle, rendant le fine-tuning accessible même aux startups pour environ 500€ à 1 500€.

Un exemple frappant est celui de Malt, qui a fine-tuné un modèle pour maîtriser sa voix de marque. Grâce à une approche hybride, les résultats ont été impressionnants : la qualité des réponses est passée de 65% à 92% en respect du ton ! Leur coût, une fois le fine-tuning opéré, a chuté d’environ 10 800€ par mois, offrant un retour sur investissement rapide.

Néanmoins, il faut être vigilant : ne tombez pas dans le piège du fine-tuning trop précoce. Cela peut aboutir à des coûts inutiliés de 5 000€ à 10 000€. Assurez-vous d’avoir un dataset de qualité, car « garbage in, garbage out ». Un dataset bien préparé vaut mieux que mille médiocres. Chaque erreur ici peut avoir des répercussions sur le modèle final.

Pour aller plus loin sur les meilleures pratiques et étapes détaillées, consultez le lien suivant : détails sur le fine-tuning.

Comment choisir la meilleure technique selon votre contexte ?

Pour naviguer dans l’univers complexe des LLM et choisir la technique d’amélioration la mieux adaptée, un processus de décision méthodique s’avère crucial. Pourquoi ? Les enjeux sont réels : coûts, efficacité et impact sur votre produit.

Commençons par un flowchart décisionnel simple. La première étape consiste à explorer le prompt engineering. Testez vos prompts et leurs variations. Vous seriez surpris de voir combien la formulation de vos questions ou instructions peut influer sur les réponses générées. Si après ces itérations, les résultats ne sont pas satisfaisants, il est temps de passer à l’étape deux : le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cela devient nécessaire lorsque votre LLM bute sur des lacunes en matière de données. Le RAG permet de donner au modèle les informations en temps réel qu’il lui faut, tout en évitant les hallucinations.

Une fois que vous avez valablement exploré le pipeline du prompt engineering et potentiellement intégré un système RAG, vous pourrez envisager le fine-tuning. Ce choix s’impose si vous avez besoin d’un ton ou de formats spécifiques. Le fine-tuning n’est pas une panacée, mais il est efficace quand votre besoin est de garantir la cohérence de la voix de votre marque ou de respecter des normes de formatage. Les techniques avancées, comme la distillation ou RLHF, doivent rester en dernière position dans votre stratégie, pour des scénarios vraiment stratégiques.

L’approche progressive est donc recommandée. En économisant lors des premiers niveaux d’intervention, vous pouvez éviter des dépenses considérables en fine-tuning sans avoir testé exhaustivement d’autres méthodes. Cette méthodologie garantit un gain rapide du time-to-value. Appréhendez les impacts financiers et opérationnels de chaque décision et priorisez pour tirer le meilleur de vos investissements en IA.

Vous envisagez encore d’autres stratégies ? La réponse à cette question pourrait se trouver dans ce guide.

Quel est le meilleur chemin pour réussir vos projets LLM en entreprise ?

Améliorer la qualité des résultats LLM en entreprise n’est pas une question de budget, mais de méthode. Commencez par optimiser vos prompts pour des gains rapides, ajoutez le RAG pour intégrer vos données propriétaires, et recourez au fine-tuning uniquement pour des besoins précis et à fort volume. Cette approche progressive réduit risques, coûts et délais. Au final, vous exploitez pleinement le potentiel des LLM, maximisez votre ROI et offrez à vos équipes un outil puissant, fiable, et sur-mesure, piloté par une vraie stratégie IA.

FAQ

Qu’est-ce que le prompt engineering et pourquoi est-il crucial ?

Le prompt engineering consiste à formuler précisément vos instructions pour maximiser la pertinence des réponses du LLM. C’est la méthode la plus rapide et économique pour améliorer les résultats dans 80% des cas.

Quand utiliser le RAG plutôt que le fine-tuning ?

Le RAG est idéal pour intégrer des données propriétaires ou actualisées sans réentraîner le modèle. Le fine-tuning sert à ajuster le ton ou des formats répétitifs et s’envisage surtout quand le comportement standard ne suffit pas.

Quels sont les coûts réels associés au fine-tuning ?

Selon la méthode, le fine-tuning peut coûter entre 500€ (QLoRA) et plus de 30 000€ (full fine-tuning). LoRA, standard 2025, offre un compromis efficace autour de 1 500€ à 3 000€ pour un modèle 7B.

Quelle est la limite du prompt engineering ?

Le prompt engineering atteint ses limites avec les volumes très importants, les données spécifiques non intégrées au modèle, et le besoin d’un comportement stable et maîtrisé sur le long terme.

Comment garantir un bon ROI dans l’intégration des LLM ?

Adoptez une démarche progressive en testant d’abord les prompts, puis le RAG, avant d’investir dans le fine-tuning. Mesurez systématiquement les résultats pour valider chaque étape et éviter les dépenses inutiles.

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est consultant expert en Analytics, Data, Automatisation IA et intégration des LLM dans les workflows métier. Fort de nombreuses années d’expérience terrain, il accompagne startups et entreprises dans la transformation digitale en déployant des solutions IA adaptées, fiables et à fort impact opérationnel. Responsable de l’agence webAnalyste et de l’organisme Formations Analytics, Franck partage son savoir pour démocratiser l’usage efficace de l’intelligence artificielle.