Synthèse des approches IA pour l’entreprise

1. Prompt Engineering (Optimisation de l’invite)
Définition : on ne change pas le modèle (intelligence artificielle) ni sa base de connaissances ; on formate la question qu’on lui pose (l’« invite » ou « prompt ») de manière intelligente pour obtenir une réponse pertinente.
Vocabulaire :
– Invite (prompt) : le texte que l’on donne à l’IA pour lancer une réponse.
– Style / Contexte : information ajoutée à l’invite pour orienter l’IA (ton, rôle, domaine).
Exemple pour une entreprise de parafoudres :
« Tu es un ingénieur de support pour la société. Tu dois expliquer à un technicien de maintenance pourquoi un parafoudre T1‑T2 installé dans un tableau électrique n’a pas déclenché lors d’un orage, alors que l’indicateur vert reste allumé. Donne trois causes possibles et les actions à prévoir. »
Pourquoi c’est utile :
– Mise en œuvre rapide, sans investissement lourd.
– Permet d’utiliser un modèle standard (cloud ou local) pour le support interne ou client.
Limites :
– Si l’invite est mal formulée, la réponse peut être floue.
– Ne permet pas de mémoriser les spécificités internes.

2. RAG – Retrieval‑Augmented Generation (Génération augmentée par recherche)
Définition : on conserve un modèle IA “standard”, mais on lui fournit, en amont de la génération de réponse, des extraits documentaires pertinents qu’il va “lire” et utiliser.
Vocabulaire :
– Corpus/documentation : ensemble des documents internes (manuel produit, procédures, FAQ).
– Recherche (retrieval) : extraction des passages pertinents.
– Injection dans le prompt : ajout de ces extraits au prompt pour que l’IA s’appuie dessus.
Exemple pour l’entreprise :
Un technicien demande : « Pourquoi le parafoudre modèle X‑Y a‑t‑il épuisé ses capacités après un seul impact ? »
Le système RAG :
1. Cherche dans la documentation produit et les retours clients.
2. Injecte les passages pertinents dans le prompt.
3. L’IA génère la réponse en s’appuyant sur ces extraits.
Pourquoi c’est utile :
– Permet d’intégrer les connaissances internes évolutives (nouveaux produits, retours clients).
– Réponses documentées, traçables.
Limites :
– Dépend de la qualité des documents et de l’indexation.
– Temps de réponse légèrement plus long.

3. Fine‑tuning(Réentraînement du modèle)
Définition : on prend un modèle de langage et on le “réentraîne” sur des données spécifiques à l’entreprise. L’IA intègre alors profondément l’univers, le vocabulaire et les procédés internes.
Vocabulaire :
– Modèle de base : IA pré‑entraînée (ex : GPT, LLaMA).
– Jeu de données spécifique : exemples de questions/réponses internes, fiches produit, procédures.
– Poids du modèle : paramètres internes du modèle.
Exemple :
L’entreprise fournit des milliers d’exemples Q/R sur ses produits (ex : maintenance, test, déclenchement). Le modèle devient capable de répondre dans la terminologie interne et selon les pratiques maison.
Pourquoi c’est utile :
– Grande précision et cohérence avec les produits.
– Permet de créer un assistant entièrement “interne”.
Limites :
– Coût plus élevé (infrastructure, données, expertise).
– Chaque évolution majeure nécessite une mise à jour du modèle.
– Risque de perte de connaissances générales.

4. Combinaison des approches
L’entreprise peut combiner ces trois méthodes :
– Utiliser le Prompt Engineering pour améliorer immédiatement les échanges internes.
– Mettre en place un moteur RAG pour accéder à la documentation et rester à jour.
– Envisager le Fine‑tuning pour ancrer durablement la culture et la technicité interne dans l’IA.
L’approche idéale combine un modèle de base fine‑tuné + un RAG + des prompts bien conçus.