LLM vs RAG : quelle différence ?
LLM et RAG sont fréquemment associés dans les applications modernes d’Intelligence Artificielle, mais ils ne désignent pas la même chose. Un LLM est un modèle de langage. Le RAG est une architecture qui enrichit la génération grâce à des informations récupérées depuis une source externe. Le Bachelor CAFP × EIESTP permet d’étudier successivement ces deux dimensions.
LLM et RAG sont fréquemment associés dans les applications modernes d’Intelligence Artificielle, mais ils ne désignent pas la même chose. Un LLM est un modèle de langage. Le RAG est une architecture qui enrichit la génération grâce à des informations récupérées depuis une source externe. Le Bachelor CAFP × EIESTP permet d’étudier successivement ces deux dimensions.
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un Large Language Model est conçu pour traiter et générer du langage.
Dans le Bachelor, les LLM sont étudiés avec les Transformers et le prompt engineering dans un bloc de 40 heures.
Qu’est-ce que le RAG ?
Le Retrieval-Augmented Generation ajoute une étape de recherche d’informations.
Le système récupère un contexte pertinent avant de solliciter le modèle pour produire la réponse.
Quelle est la différence essentielle ?
On peut la résumer ainsi :
LLM : le modèle qui traite et génère le langage.
RAG : une architecture qui fournit au modèle des informations récupérées au moment de la requête.
Peut-on utiliser un LLM sans RAG ?
Oui.
Une application peut interagir directement avec un modèle de langage sans mettre en œuvre un système RAG.
Peut-on construire un RAG sans composant génératif ?
Le terme Retrieval-Augmented Generation implique une phase de génération.
Dans les architectures courantes correspondant à ce concept, la récupération d’informations est associée à un modèle génératif.
Pourquoi utiliser le RAG avec un LLM ?
Parce qu’une application peut avoir besoin d’informations qui ne doivent pas être supposées présentes ou suffisamment accessibles dans le modèle seul.
Le RAG permet de récupérer des éléments pertinents et de les ajouter au contexte.
Le RAG met-il automatiquement à jour le LLM ?
Non.
Récupérer de nouvelles informations et les transmettre dans le contexte ne signifie pas modifier automatiquement les paramètres internes du modèle.
Où sont-ils étudiés dans le Bachelor ?
LLM : bloc IA générative & Large Language Models — 40 h.
RAG : bloc RAG, assistants & agents IA — 35 h.
La distinction est donc visible jusque dans l’organisation pédagogique du programme.
Et les agents IA ?
Les agents apparaissent dans le bloc RAG suivant les LLM.
Ils ajoutent une autre dimension : l’organisation d’actions, d’outils ou d’étapes pour atteindre un objectif.
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
LLM et RAG sont-ils identiques ?
Non.
Lequel est le modèle ?
Le LLM.
Quel est le rôle du RAG ?
Récupérer des informations pertinentes afin d’enrichir le contexte utilisé pour la génération.
Un LLM peut-il fonctionner sans RAG ?
Oui.
Les deux sont-ils étudiés au CAFP ?
Oui, dans deux blocs successifs.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.