Programme — Fine-tuning et adaptation de modèles

Une grille de décision pour choisir entre prompt engineering, RAG et fine-tuning selon la nature réelle du problème à résoudre.

Comprendre la structure, la qualité et la provenance des jeux de données SFT et DPO, socle de tout fine-tuning réussi.

Comprendre le mécanisme d'adaptation à faible rang qui permet de fine-tuner de grands modèles sur un budget GPU limité, et les réglages qui déterminent la qualité du résultat.

Piloter une session de fine-tuning de bout en bout : choix des hyperparamètres, stratégie de checkpoints, et détection du sur-apprentissage avant qu'il ne dégrade le modèle en production.

Mesurer objectivement ce qu'un fine-tuning a réellement changé : gain sur la tâche métier visée, régression sur les capacités générales, et comportements hors périmètre à surveiller avant tout déploiement.

Comprendre comment le fine-tuning peut affaiblir les garde-fous d'un modèle, amplifier des biais ou provoquer des refus excessifs — et comment évaluer et corriger ces dérives avant le déploiement.

Comment faire passer un modèle fine-tuné de l'environnement d'entraînement à la production : serving, versioning et stratégies de rollback pour limiter le risque à chaque mise en ligne.

Décomposer le coût réel d'un projet de fine-tuning — GPU, données, maintenance — et le comparer méthodiquement aux alternatives pour décider quand il est justifié.

Une grille de décision opérationnelle pour choisir entre RAG, fine-tuning et approches hybrides, avec matrice de critères, pièges classiques et feuille de route de mise en œuvre.