Fine Tuning : maîtrisez la personnalisation de l’IA

Qu’est-ce que le fine-tuning ?

Le fine-tuning, aussi appelé réglage fin en français, consiste à réentraîner un modèle d’intelligence artificielle déjà entraîné (comme le modèle GPT, utilisé par ChatGPT), mais en utilisant des données spécifiques à un domaine ou une tâche. Cette méthode permet ainsi d’adapter un modèle existant pour qu’il réponde au mieux à vos besoins.

Le principe du fine-tuning : ajuster plutôt que tout réentraîner

Les intelligences artificielles fonctionnent grâce à des modèles IA (comme GPT, BERT, LLama…) qui ont été pré-entraînés sur des millions, voire des milliards de données. Cela leur permet de saisir les différentes structures de langage, la nuance, de comprendre le contexte… Résultat : ces modèles ont l’avantage d’être ultra-polyvalents, et peuvent donc être utilisés pour un grand nombre de tâches.

Mais cette polyvalence, ou plutôt, cette absence de spécialisation, peut poser problème, surtout lorsque vous voulez utiliser une IA pour effectuer une tâche très spécifique, ou que vous avez besoin qu’elle vous réponde en utilisant du jargon métier.

C’est là que le fine-tuning entre en scène. Pour comprendre son intérêt, imaginez que vous êtes juriste, et souhaitez utiliser Chat GPT pour gagner du temps dans votre travail. Problème : naturellement, il n’emploie pas vraiment le vocabulaire juridique approprié. Solution : le réglage fin.

Plutôt que de repartir de zéro pour par exemple créer une IA qui s’exprimerait comme un juriste, vous allez partir d’un modèle existant, et l’affiner en le réentraînant sur des données juridiques. Plutôt que de refaire tout le travail, il vous a suffi de modifier (ou de « fine-tuner ») une base existante pour qu’elle réponde réellement à vos besoins.

Comment le fine-tuning intervient-il dans la personnalisation d’un LLM ?

Lorsque vous utilisez des LLM (pour Large Language Models), plusieurs niveaux de personnalisation sont possibles. Tous ont leurs propres spécificités et avantages :

• Le Prompt Engineering consiste à guider le modèle en lui donnant des instructions claires et précises. C’est un peu comme si vous maîtrisiez l’art de parler à l’IA pour obtenir tout ce que vous voulez (ou presque). Et bonne nouvelle : si vous ne maîtrisez pas encore cet art, vous pouvez l’apprendre dans notre formation Prompt Engineering.  
• La RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet de connecter le modèle à une base de données externe pour enrichir ses réponses avec des informations à jour ou spécifiques. Par exemple, si vous souhaitez utiliser une IA pour vous aider dans vos devoirs, vous pouvez lui fournir vos cours pour qu’il s’en serve comme référence. Le RAG n'altère donc pas le modèle lui-même, mais enrichit temporairement ses connaissances.  
• Les agents IA combinent plusieurs compétences, et vous pouvez ainsi les utiliser pour automatiser des tâches complexes.  
• Le fine-tuning, enfin, consiste à réentraîner un modèle existant avec des données spécifiques à votre domaine. C’est la solution idéale si vous voulez qu’un LLM parle le même « langage » que vous, et utilise le bon vocabulaire métier, ou même votre propre style rédactionnel. Contrairement à des méthodes comme le Prompt Engineering et la RAG, cette méthode de personnalisation est durable et intégrée directement au modèle.

À quoi sert le réglage fin (fine tuning) ?

Pour simplifier, le fine-tuning permet de spécialiser un modèle d’intelligence artificielle afin qu’il s’adapte parfaitement à vos besoins. Cette technique d’affinage présente ainsi de nombreux avantages :

• Spécialisation métier : vous pouvez affiner un modèle pour qu’il comprenne et emploie un jargon métier comme un pro.  
• Automatisation sur mesure : le modèle peut être entraîné à suivre votre ton, vos règles, ou votre univers de marque. Résultat : des réponses alignées avec vos standards, sans avoir besoin de les rappeler à chaque fois.  
• Cohérence des réponses : les IA généralistes peuvent parfois fournir des réponses contradictoires ou inventées de toutes pièces, surtout lorsque les questions sont très spécifiques et qu’il existe peu de données à leur sujet. Le fine-tuning permet de limiter ces « hallucinations » en renforçant la fiabilité du modèle sur des cas précis.  
• Gain de temps : inutile de repartir de zéro ! En partant d’un modèle existant, vous économisez du temps sur l’entraînement. De plus, grâce à ces ajustements, vous passez moins de temps à rattraper le travail qui aurait été fait par un modèle généraliste.  
• Économie de ressources : pas besoin de supercalculateurs ou de quantités massives de données, car vous capitalisez sur un modèle déjà robuste en le modifiant de façon ciblée.  
• Amélioration continue : un modèle fine-tuné n’est pas figé. Vous pouvez le réentraîner régulièrement sur de nouvelles données pour l’affiner au fil du temps.

Qui utilise le finetuning ?

Alors que l’IA transforme en profondeur le monde du travail, le fine-tuning s’impose comme une solution accessible et stratégique pour de nombreux profils :

• Les start-ups l’utilisent pour créer des assistants IA qui comprennent leur produit, leur jargon et leur vision.  
• Les entreprises SaaS peuvent entraîner un modèle à partir de leur base de connaissances afin qu’il réponde avec précision aux questions de leurs utilisateurs, ce qui leur permet d’automatiser une grande partie de leur support client.  
• Les grands groupes ont tout intérêt à fine-tuner des modèles IA pour qu’ils s’intègrent avec fluidité à leurs processus métiers internes, à leurs règles de conformité ou à leur culture d’entreprise.  
• Les agences et freelances peuvent proposer des solutions IA sur mesure à leurs clients, tout en automatisant certaines tâches pour gagner en efficacité et en productivité.

Cas concret d’une utilisation de fine tuning

Prenons un exemple simple, mais parlant : une entreprise du secteur juridique.

Elle utilise un LLM pré-entraîné comme GPT. Très performant sur des sujets généraux, il peine en revanche à comprendre des termes comme « acte extrajudiciaire » ou « clause compromissoire ». Résultat : lorsqu’il analyse des documents juridiques, il donne parfois des réponses à côté de la plaque.

L’entreprise décide alors de recourir au fine-tuning, et réentraîne le modèle sur des milliers de décisions de justice, contrats annotés et documents juridiques internes. Et les résultats sont là :

• Le modèle comprend et utilise désormais le vocabulaire juridique avec précision.  
• Il classe automatiquement les documents avec une grande fiabilité.  
• Il identifie les risques dans des clauses contractuelles.  
• Il assiste les juristes dans la rédaction, en leur proposant des formulations pertinentes.

Résultat : un vrai gain de productivité… et une IA vraiment utile au quotidien.

Quelles sont les techniques de fine-tuning ?

Toutes les méthodes de fine-tuning partagent un objectif : personnaliser un modèle pré-entraîné pour le rendre plus pertinent. Mais selon le niveau de ressources, de précision et de contrôle souhaité, vous pourrez opter pour différentes stratégies.

Full fine-tuning (entraînement complet)

C’est la méthode « à l’ancienne », ou plutôt « à la racine », qui consiste à réentraîner entièrement toutes les couches du modèle.

• Avantages : les possibilités de personnalisation sont maximales, ce qui permet d’obtenir d’excellents résultats pour des tâches très spécifiques.  
• Inconvénients : en plus du risque de surajustement (quand le modèle apprend trop bien les données d’entraînement au point de perdre en performance sur de nouvelles données plus générales), cette méthode demande beaucoup de ressources, tant en termes de temps que de données.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

Actuellement très populaire, la LoRA permet de ne modifier que des matrices de plus faible dimension dans le modèle. Dit plus simplement : au lieu de toucher à toute l’architecture (ce que permet le full fine-tuning), vous ajustez uniquement de petites parties ciblées. C’est un peu comme si au lieu de démonter toute une machine, vous modifiez juste quelques boutons de réglage.

• Avantages : gain de temps et d’efficacité, car vous n’avez besoin d’ajuster qu’une petite quantité de paramètres. Cela rend l'entraînement beaucoup plus léger, rapide et économique.  
• Inconvénients : un peu moins de contrôle fin sur le comportement global du modèle comparé à un entraînement complet. Mais pour de nombreux cas d’usage, cela sera largement suffisant !

Adapter Tuning (ou Adapters)

Les Adapters, ce sont des mini-couches de paramètres que vous insérez dans le modèle existant. C’est un peu comme lorsque vous installez de nouveaux plugins sur votre navigateur pour enrichir votre expérience sur Internet. Cette solution est ainsi idéale si vous avez besoin qu’un même modèle soit spécialisé dans différents domaines.

• Avantages : vous spécialisez un modèle sans toucher à son architecture principale, ce qui limite les risques de « casser » ce qui fonctionne déjà.  
• Inconvénient : l’implémentation peut être plus complexe, surtout si vous souhaitez gérer plusieurs fonctionnalités ou domaines à la fois.

Prompt Tuning ou Prefix Tuning

Ici, inutile de modifier le modèle lui-même : vous personnalisez son comportement en jouant uniquement sur les entrées. Concrètement, vous ajoutez un préambule (le « préfixe ») au début de vos prompts, qui agit comme une consigne implicite pour guider le modèle dans ses réponses. C’est une solution légère et non-invasive, idéale si vous souhaitez ajuster un modèle sans risquer de modifier sa structure interne.

• Avantages : méthode très légère, rapide à mettre en place et économique en ressources.  
• Inconvénients : moins adaptée aux tâches complexes ou très spécifiques, car il faut réinjecter le prompt à chaque requête, ce qui peut devenir répétitif.

Instruction Tuning

L’Instruction Tuning consiste à entraîner un modèle à mieux suivre des consignes formulées en langage naturel, en lui présentant des exemples du type « instruction → réponse attendue ». Contrairement au fine-tuning classique centré sur une tâche précise, cette méthode améliore la capacité du modèle à comprendre et à exécuter toutes sortes d’instructions, même celles qui sont nouvelles pour lui.

• Avantages : l’instruction tuning rend le modèle plus polyvalent, plus aligné avec les attentes humaines, et plus performant, même si on ne lui a pas donné d’exemples spécifiques en amont.  
• Inconvénients : les résultats dépendent fortement de la qualité des données d’instruction, et un effort important de préparation en amont est nécessaire pour mettre en place cette technique.

Comment mettre en place un fine-tuning ?

Vous voulez recourir au fine-tuning ? Pour obtenir de bons résultats, vous devrez être méthodique et suivre différentes étapes :

1. Définissez votre objectif. Pourquoi voulez-vous ajuster un modèle IA ? Que voulez-vous lui apprendre à faire qu’il ne sait pas encore ? (Exemple : répondre à des mails avec votre plume, comprendre des mails de SAV dans le secteur de l’assurance…). Sans objectif clair, vous courrez le risque de foncer droit dans le mur et de n’obtenir aucun résultat.  
2. Collectez et préparez vos données d’entraînement. Constituez un dataset propre et structuré, composé de paires d’inputs et d’outputs (exemples de questions avec leurs réponses attendues) directement liées à la tâche que vous souhaitez améliorer.  
3. Configurez l’entraînement. Choisissez votre modèle de base (GPT, LLaMA, Mistral…), définissez les bons paramètres (taux d’apprentissage, nombre d’époques, taille de batch…) et sélectionnez la méthode de fine-tuning adaptée à vos besoins (full, LoRA, Adapters…).  
4. Lancez la personnalisation, et surveillez-le attentivement. Assurez-vous que le modèle apprend bien, et surtout, ne surapprend pas. Cela vous permettra de corriger rapidement le tir en cas de dérive, sans devoir tout recommencer.  
5. Testez votre modèle affiné sur des cas concrets pour évaluer ses performances. Comparez ses réponses à celles qu’il vous fournissait avant. Sont-elles plus pertinentes ? Plus alignées à votre besoin ?

Quels outils utiliser en fine-tuning ?

Le choix des outils pour le fine-tuning dépend de votre niveau d'expertise et de vos besoins spécifiques.

Certains outils sont particulièrement adaptés aux débutants, et vous permettront d’obtenir des résultats rapidement et sans avoir à coder. Parmi eux, vous trouverez :

• OpenAI Fine-Tuning, qui vous permettra d'ajuster les modèles GPT-3.5 et GPT-4 avec vos propres données via une interface simple.  
• Hugging Face AutoTrain, une plateforme no-code intuitive grâce à laquelle vous pourrez facilement fine-tuner différents modèles de langage.  
• Google Vertex AI, qui vous offre une interface conviviale pour entraîner et déployer des modèles personnalisés.  
• Azure Machine Learning Studio, qui vous propose des options simplifiées pour déployer vos modèles une fois que vous les aurez ajustés.

Si vous avez des compétences en programmation et en Machine Learning, et que vous souhaitez un contrôle plus fin sur le processus de fine-tuning, ces outils avancés seront plus adaptés :​

• La bibliothèque Python Transformers, qui vous offre des outils puissants pour le fine-tuning de modèles pré-entraînés sur des tâches spécifiques.  
• PyTorch avec Torchtune, un framework flexible et pour lequel il existe de nombreux tutoriels d’utilisations.  
• Certains modèles comme Mistral vous proposent une API dédiée au fine-tuning, ce qui vous permettra de les adapter à vos besoins.

Combien faut-il de données pour un fine-tuning ?

L’un des principaux avantages du fine-tuning, c’est que vous pourrez y recourir, même sans avoir à disposition d’immenses quantités de données. 100 à 1 000 paires de questions-réponses sont nécessaires pour commencer à obtenir de bons résultats, mais cela reste loin des millions de données nécessaires pour entraîner un modèle de A à Z.

Dans tous les cas, peu importe la taille de votre set de données, car le plus important, c’est avant tout sa qualité. Celle-ci peut se mesurer grâce à 3 critères :

• La clarté : chaque exemple doit être compréhensible par l’IA.  
• La spécificité : votre dataset doit être adapté à votre objectif de fine-tuning.  
• La cohérence : mieux vaut 500 exemples précis que 10 000 exemples trop généralistes, ou qui partent dans tous les sens.

Combien coûte l’utilisation de fine-tuning ?

Le coût du fine-tuning dépendra en grande partie du modèle que vous souhaitez adapter :

• Les modèles GPT fonctionnent selon le principe des token, sachant qu’un token équivaut à 4 caractères, soit en moyenne 0,75 mot. Imaginons que votre base de données d’entraînement contient 1 000 couples d’inputs et d’outputs, chacun faisant entre 100 et 150 mots (en moyenne 125). Entraîner un modèle GPT sur toute la base vous coûtera alors environ 330 000 tokens (165 000 pour les inputs, et autant pour les outputs). Si vous optez pour GPT-4o, l’un des modèles les plus répandus actuellement, fine-tuner 1 million de tokens vous coûtera 3,75 $ pour les inputs, et 15 $ pour les outputs. Dans notre exemple, cela représentera alors un coût d’environ 3,01 $.  
• Si vous optez pour le modèle d’IA français Mistral, le principe sera un peu différent. Vous devrez débourser au minimum 4 $ par tâche de fine-tuning, auxquels s’ajoutent 2 $ par mois pour le stockage de vos modèles.

Peu importe votre modèle donc : le fine-tuning est dans l’ensemble très accessible financièrement.

Quelles sont les formations pour maîtriser le fine tuning ?

Vous voulez devenir un expert du fine-tuning, et de l’IA générative de manière générale ? Alors notre formation en Prompt Engineering devrait vous plaire.

D’une durée de 42 heures, vous y apprendrez notamment à :

• Utiliser les intelligences artificielles génératives comme ChatGPT à leur plein potentiel.  
• Personnaliser les modèles IA grâce au fine-tuning (mais pas uniquement) pour qu’ils s’adaptent parfaitement à vos besoins.  
• Créer et déployer vos propres applications d’IA générative, tout ça, sans avoir besoin de coder.

Quelles différences entre le fine-tuning et les autres formes de personnalisation de l’IA ?

Le fine-tuning est loin d’être la seule solution pour personnaliser une IA. Mais qu’est-ce qui le distingue des autres techniques populaires ?

Fine-tuning vs RAG

Le RAG (pour Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui permet à un modèle d'accéder à des documents externes pour enrichir ses réponses. L’IA peut ainsi s’appuyer sur des sources validées par vos soins, puisque c’est vous qui les lui fournissez. Contrairement au fine-tuning, avec le RAG, la structure du modèle ne change pas.

Pour simplifier :

• Le RAG, c’est comme donner au modèle une encyclopédie externe pour l’aider à répondre.  
• Le fine-tuning, c’est comme reprogrammer son « cerveau » (ou ses réseaux de neurones) pour qu’il pense différemment, en fonction de vos besoins.

Fine-tuning vs Prompt Engineering

Le Prompt Engineering, c’est l’art de formuler les instructions données à une IA (les prompts) de manière à obtenir la meilleure réponse possible, sans toucher au modèle lui-même.

Retenez ceci :

• Un prompt est un input optimisé, qui vous permet de piloter l’IA avec des instructions précises.  
• Le fine-tuning consiste à changer une partie de l’ADN de l’IA, pour qu’elle corresponde mieux à vos besoins.

Fine-tuning vs agent IA

Un agent IA, c’est une entité autonome construite à partir de plusieurs briques :

• Un LLM, qui sert de moteur de raisonnement.  
• Une mémoire, pour suivre le fil de vos demandes.  
• Des outils adaptés à ses missions (comme faire des recherches web, appeler une API, effectuer des calculs…).  
• Une logique d’action, qui lui permet de planifier, décider, prioriser.

Un agent IA orchestre ainsi plusieurs composants, parmi lesquels figure un modèle qui peut avoir été spécialisé grâce au fine-tuning.

En bref :

• Un agent IA fonctionne comme une IA complète, conçue pour accomplir une tâche bien définie de manière autonome.  
• Le fine-tuning peut être utilisé pour spécialiser le moteur (le LLM) de cet agent selon vos besoins.

4 étapes pour se former au fine-tuning

Loin d’être réservé à une élite, le fine-tuning est accessible, surtout si vous disposez des bonnes ressources. Chez Jedha, nous vous proposons justement un parcours complet pour vous y former efficacement :

1. Découvrez gratuitement les bases de l’IA générative, et notamment de ChatGPT, en vous inscrivant sur JULIE, notre plateforme pédagogique.  
2. Téléchargez notre syllabus pour découvrir en détail toutes nos formations en IA et en Data.  
3. Venez nous rencontrer lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne, ou notre équipe pourra répondre à toutes vos questions.  
4. Prenez rendez-vous avec l’un de nos conseillers pour affiner votre projet de formation, et discuter des éventuelles solutions de financement que vous pourriez demander.

Questions fréquentes à propos du fine-tuning

Quelles sont les limites du fine-tuning ?

Le fine-tuning peut être très puissant, mais il présente aussi plusieurs limites :

• Le risque de surapprentissage : si le modèle est entraîné sur un jeu de données restreint ou trop spécifique, il risque de « mémoriser » ces données au lieu d’apprendre à généraliser. Résultat : il devient moins performant sur de nouveaux cas ou des contextes légèrement différents.  
• La complexité technique : le fine-tuning nécessite des compétences avancées en machine learning, en traitement des données et en déploiement de modèles. Sans une équipe expérimentée, il peut être difficile à mettre en œuvre de manière efficace et stable.

Qu’est-ce que le prompt tuning ?

Le prompt tuning consiste à ajouter un « préfixe » textuel à vos prompts, une sorte de contexte que le modèle lit systématiquement avant de générer ses réponses. Le but de ce préfixe ? Orienter le comportement de l’IA dans une certaine direction (ton, style, domaine…), sans avoir besoin de modifier le modèle lui-même.

Technique rapide à mettre en place et économique, cela vous permet d’obtenir des résultats personnalisés, sans pour autant avoir à toucher à un modèle.

Quels métiers utilisent le fine-tuning ?

De nombreux métiers de l’IA peuvent être amenés à utiliser le fine-tuning :

• Les Data Scientists, qui analysent les données, construisent des modèles, et identifient les cas où le fine-tuning permet d’adapter un modèle général à un domaine spécifique.  
• Les Machine Learning Engineers, qui sont chargés de la mise en œuvre technique du fine-tuning : préparation des données, configuration des modèles, gestion des ressources (GPU), et déploiement en production.  
• Les Product Managers IA, qui définissent les besoins fonctionnels de l’IA, et peuvent ainsi décider qu’un fine-tuning est nécessaire pour répondre à des exigences métiers précises.  
• Les développeurs IA, qui intègrent les modèles fine-tunés dans des applications, veillent à leur bon fonctionnement dans leur environnement final, et ajustent les intégrations en fonction des résultats obtenus.