Contexte vs entraînement, c'est l'arbitrage entre deux façons de spécialiser une IA. Donner l'info dans le contexte (RAG, prompt) est rapide, flexible et à jour, mais limité par la fenêtre. Modifier le modèle par entraînement (fine-tuning) ancre durablement un comportement, mais coûte cher et fige. La règle pratique : commence par le contexte, ne réentraîne que si c'est vraiment nécessaire.
Exemple – Pour répondre sur ta doc qui change chaque semaine, le contexte (RAG) bat le réentraînement.
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