Fine-tuning

Affiner un modèle déjà entraîné avec un jeu de données restreint

Ce qu’on affine

Le ton, le format des réponses, le vocabulaire d’un métier, la manière de traiter des cas répétitifs. Pas les connaissances générales du modèle, qui restent celles de son entraînement d’origine.

Pourquoi on ne réentraîne pas

Entraîner un modèle depuis rien demande des mois de calcul et des budgets que peu d’organisations engagent. Partir d’un modèle existant ramène l’opération à quelques heures et à un corpus de taille raisonnable.

Ce que ça ne résout pas

Un modèle affiné n’est pas plus à jour ni plus exact. Pour lui donner accès à des documents récents sans le réentraîner, on lui fait consulter une base au moment de la question.

Ce qu’il faut surveiller

Les documents fournis entrent dans le modèle et deviennent très difficiles à en retirer ensuite. Avant d’affiner : savoir précisément ce que contient le corpus, qui y a eu accès, et dans quel pays le modèle affiné sera hébergé.

Mise à jour : 1 septembre 2026