Un modèle qui écrit comme vous — et seulement comme vous.
Pour les équipes qui ont besoin d’un ton maison, d’un raisonnement propre à leur domaine, de formats de sortie stricts ou d’un coût d’inférence plus bas à grande échelle. Nous entraînons, distillons et évaluons — et nous vous disons franchement quand le fine-tuning ne résoudra pas votre problème.
Le fine-tuning apprend à un modèle votre ton, votre format et votre vocabulaire — pas vos faits. Pour des informations qui changent, la recherche dans vos documents est le bon outil, et en général le moins cher. Avant de chiffrer quoi que ce soit, nous vous disons lequel des deux il vous faut vraiment, et pourquoi.
Mis à jour novembre 2026
Le fine-tuning est un dernier recours. Quand c’est le bon outil, il change tout.
La plupart des équipes qui demandent un fine-tuning n’en ont pas besoin. Il leur faut de meilleurs prompts, une meilleure recherche dans leurs documents ou une vraie évaluation. Nous vous le disons avant que vous ne dépensiez un budget d’entraînement. Quand le fine-tuning est la bonne réponse — un ton précis à grande échelle, un format propriétaire, un savoir trop pointu pour les modèles de base, ou une baisse de coût par distillation — nous construisons toute la chaîne.
Un fine-tuning sans évaluation, c’est un pari. Nous concevons d’abord le banc d’évaluation : les comportements à améliorer et ceux qui ne doivent surtout pas régresser. Nous mesurons avant l’entraînement, après chaque itération, puis en production. C’est un travail itératif, pas un coup unique.
Nous travaillons avec le fine-tuning d’OpenAI, la distillation proposée par Anthropic, Hugging Face et des modèles ouverts (Llama, Mistral, Qwen, Phi). Le modèle de base et la méthode se choisissent selon vos contraintes de latence, de confidentialité et de coût — pas selon la tendance du moment.
Ce que nous faisons.
Fine-tuning supervisé
Entraînement sur des exemples de qualité pour apprendre au modèle un format, un ton, un vocabulaire ou un comportement qu’il ne produit pas de façon fiable.
Données synthétiques
Des milliers d’exemples d’entraînement générés par un modèle « enseignant », quand les données réelles sont rares, chères ou confidentielles — puis vérifiés sur votre jeu d’évaluation.
Entraînement LoRA et QLoRA
Une adaptation légère, pour itérer vite sur des GPU modestes. Des adaptateurs qui se chargent sur un modèle de base quantifié, pour une inférence économique.
Distillation
Transférer ce que fait un grand modèle coûteux vers un modèle plus petit, plus rapide et moins cher, entraîné à reproduire ses réponses sur vos tâches précises.
Itérations guidées par l’évaluation
Un banc de tests construit avant l’entraînement, une mesure des régressions après chaque itération, jusqu’à ce que les comportements visés soient constants — pas seulement meilleurs qu’avant.
Déploiement privé
Des modèles quantifiés servis sur votre infrastructure AWS, GCP ou Azure, ou chez vous, avec vLLM ou TensorRT-LLM. Les performances sont mesurées sur votre charge réelle et vous sont communiquées avant la mise en service.
Le fine-tuning sert au style, pas au savoir.
C’est l’erreur coûteuse la plus fréquente dans les projets d’IA. Cette distinction suffit à l’éviter.
| Vous voulez que le modèle… | Fine-tuning ? | Meilleure réponse |
|---|---|---|
| Écrive dans votre style maison | Oui | C’est exactement son rôle |
| Renvoie toujours le même format JSON | Oui | Un format fiable |
| Connaisse vos prix actuels | Non | La recherche documentaire — les prix changent |
| Connaisse vos conditions et procédures | Non | La recherche documentaire — et il peut les citer |
| Emploie le vocabulaire de votre secteur | Oui | Un vrai progrès |
| Arrête d’inventer | Non | L’ancrage dans vos données, pas l’entraînement |
Notre façon de l’aborder.
Moins chère, facile à mettre à jour, et elle cite ses sources. Nous l’essayons avant de proposer un fine-tuning.
Impossible de savoir si un fine-tuning a aidé sans un jeu de tests écrit à l’avance.
Inscrit au contrat, y compris l’interdiction de s’en servir pour entraîner quoi que ce soit de partagé.
Quand cela vaut la peine.
Un ton maison à grande échelle
Des milliers de textes par mois — fiches produits, réponses, résumés — qui doivent tous sonner comme votre marque sans relecture ligne à ligne.
Un format de sortie strict
Des données extraites qui doivent toujours respecter la même structure, parce qu’un autre système les lit derrière.
Un coût d’inférence trop élevé
Un grand modèle fait bien le travail, mais à votre volume la facture ne tient pas. Un petit modèle distillé peut suffire — nous le mesurons avant de l’affirmer.
Ce n’est pas pour vous si… vous voulez qu’il connaisse vos faits
Prix, stocks, conditions, procédures : tout ce qui change se gère par la recherche dans vos documents, pas par l’entraînement. Un modèle entraîné sur vos tarifs de janvier les récitera encore en juin.
Comment nous procédons.
Audit du besoin
Nous vérifions d’abord si le fine-tuning est vraiment la solution, en mesurant le modèle de base avec des prompts soignés et une recherche documentaire. S’il est justifié, nous définissons précisément les comportements à améliorer.
Conception de l’évaluation
Le banc d’évaluation avant les données d’entraînement : comportements visés, comportements à protéger, et les indicateurs suivis à chaque itération.
Préparation des données
Nous rassemblons, nettoyons et sélectionnons les données. Quand elles manquent, nous générons des exemples synthétiques et les validons sur votre jeu d’évaluation.
Entraînement et mesure
Entraînement sur le modèle de base retenu, mesure après chaque itération, et nous continuons jusqu’à obtenir les comportements visés sans dégrader le reste.
Déploiement
Mise en service sur votre infrastructure avec une couche de service (vLLM, TensorRT-LLM ou Ollama), des mesures de latence et un suivi du coût par token.
Fine-tuning de LLM sur mesure
6 questions, avec leurs réponses. Vous en avez une autre ? Écrivez-nous.
Pour une tâche étroite, quelques centaines d’exemples de qualité peuvent déjà changer nettement le comportement d’un modèle. Pour des changements plus larges, il en faut des milliers. Nous vous aidons à fixer la bonne cible et pouvons compléter avec des données synthétiques, vérifiées une à une sur le jeu d’évaluation.
Sept catégories. Quarante-cinq services.
Décrivez-nous votre projet. Franchement.
Ce que vous voulez construire, ce qui vous bloque, et le budget si vous l’avez. Nous répondons sous un jour ouvré, et nous vous dirons honnêtement si nous ne sommes pas les bonnes personnes.