Techniques & Modèles
Fine-tuning
Réentraînement partiel d'un modèle existant sur des données spécifiques à un domaine.
Définition
Le fine-tuning consiste à reprendre un modèle pré-entraîné (comme GPT-4o ou Llama) et à l'affiner sur un corpus spécifique à un domaine ou une tâche. Cela permet d'adapter le modèle à un vocabulaire métier, un ton particulier, ou des formats de sortie précis, tout en nécessitant moins de données et de calculs que l'entraînement from scratch.
Et concrètement, en PME ?
Ce terme revient dès qu'on cadre un projet IA. Ce qui compte n'est pas de savoir le définir, mais de repérer s'il concerne vos processus : un audit part de vos tâches réelles et vous dit lesquelles relèvent de cette notion — et lesquelles n'en relèvent pas.
Voir en quoi consiste un audit IATermes liés
- LLM (Large Language Model)Modèle de langage de grande taille entraîné sur des milliards de documents pour générer et comprendre le texte.
- Dataset (Jeu de données)Ensemble structuré de données utilisé pour entraîner, valider ou tester un modèle d'IA.
- Machine Learning (ML)Branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données sans être explicitement programmés.