Fine-tuning LLM
Fine-tuning de LLM : une IA spécialisée sur vos données métier.
Nous entraînons et spécialisons des modèles à poids ouverts — Mistral, Llama, Qwen, Gemma — sur vos données métier. Fine-tuning complet, LoRA/QLoRA, SFT, DPO, évaluation, quantisation et déploiement sur votre propre infrastructure. En France, souverain, à vous.
Définition
Le fine-tuning, en clair.
Le fine-tuning consiste à entraîner un modèle de langage existant sur vos données métier pour qu’il devienne réellement le vôtre : votre vocabulaire, votre ton, vos règles, votre façon de raisonner. On part d’un modèle à poids ouverts performant, et on l’adapte — sans réécrire un modèle entier, et sans confier vos données à un tiers. Le résultat tourne sur votre propre infrastructure, et le modèle vous appartient.
La méthode
Le cycle complet, de vos données au déploiement.
Un fine-tuning réussi n’est pas qu’un entraînement : c’est une chaîne, de la préparation des données au réentraînement continu.
Préparation des données
On construit le jeu d’entraînement à partir de vos documents et de votre historique : nettoyage, structuration, exemples question → réponse. C’est l’étape qui fait la qualité du résultat.
Entraînement
Fine-tuning supervisé (SFT), adaptateurs LoRA/QLoRA, et alignement (DPO) selon le besoin — pour que le modèle absorbe votre vocabulaire, votre style et vos règles.
Évaluation
On mesure le modèle sur des cas réels de votre métier, avant/après, pour valider le gain — pas une impression, des résultats.
Quantisation
On optimise le modèle (GGUF, AWQ, GPTQ) pour qu’il tourne vite et à moindre coût sur votre matériel, sans perte notable de qualité.
Serving & déploiement
Mise en service sur votre propre infrastructure (serveur SABER), connectée à vos outils. Rien ne sort de vos murs.
Réentraînement continu
Quand vos données évoluent, le modèle se réadapte — sans repartir de zéro. Un actif qui s’améliore dans le temps.
Les approches
Full fine-tuning, LoRA, QLoRA, SFT, DPO, RAG.
Chaque méthode répond à un besoin différent. On choisit — ou on combine — selon vos données, votre budget et votre objectif.
| Méthode | Ce que c’est | Quand l’utiliser |
|---|---|---|
| Fine-tuning complet | Ré-entraîne l’ensemble des poids du modèle. | Le plus puissant et le plus coûteux — quand LoRA ne suffit pas. |
| LoRA | Entraîne de petits adaptateurs légers greffés sur le modèle. | Rapide, économique, actualisable, sans toucher au modèle de base. Le choix par défaut. |
| QLoRA | LoRA sur un modèle quantisé. | Mêmes bénéfices avec une empreinte mémoire réduite — plus de modèles sur un même GPU. |
| Pré-entraînement continu | Poursuit l’apprentissage sur un grand corpus de votre domaine. | Jargon très spécifique, langue ou domaine peu couvert par le modèle de base. |
| SFT (fine-tuning supervisé) | Apprend à répondre à partir d’exemples question → réponse. | La base d’un modèle qui suit vraiment vos consignes. |
| DPO / RL (alignement) | Aligne le modèle sur vos préférences via des comparaisons de réponses. | Affiner le ton, le format, et ce que le modèle doit éviter. |
| RAG | N’entraîne rien : le modèle va chercher le passage exact à la volée. | Faits qui changent souvent — prix, contrats, procédures. Se combine au fine-tuning. |
Les modèles
Des modèles à poids ouverts, choisis pour vous.
On sélectionne le modèle de base selon votre langue, votre domaine et votre matériel — jamais un modèle propriétaire qui vous enferme.
Mistral
Modèles français à poids ouverts, excellents en français et efficaces à faire tourner en local.
Llama
La famille de référence de Meta, très large écosystème et tailles variées.
Qwen
Modèles multilingues performants, un bon rapport qualité/coût sur de nombreuses tâches.
Gemma
Modèles compacts de Google, adaptés aux déploiements légers sur site.
Fine-tuning ou RAG
Souvent, les deux.
Le RAG va chercher le fait exact dans vos données à jour, avec la source citée ; le fine-tuning donne au modèle l’aisance dans votre métier. Ensemble, ils battent chacun pris isolément. On détermine l’architecture qui convient à vos données.
RAG vs fine-tuning : lequel choisir → Le RAG en entreprise →
Notre différence
Fine-tuning + souveraineté.
La plupart des prestataires entraînent votre modèle dans leur cloud. Nous faisons l’inverse : l’entraînement et le déploiement se font sur votre propre infrastructure (serveur SABER), et le modèle comme ses adaptateurs vous appartiennent. Vos données ne quittent jamais vos murs — c’est la combinaison fine-tuning + on-premise + propriété du modèle qui nous distingue.
Combien ça coûte
Deux postes, clairs.
Le serveur qui fait tourner votre IA (200 à 600 €/mois en moyenne, leasing possible), et l’entraînement — variable selon la complexité et la préparation des données : de l’ordre de 2 000 à 5 000 € pour certains projets, 15 000 à 30 000 € pour d’autres. Pas d’abonnement facturé au token qui explose avec l’usage.
Questions fréquentes
Fine-tuning : vos questions.
Qu’est-ce que le fine-tuning d’un LLM ?
C’est l’entraînement d’un modèle de langage existant sur vos données métier, pour qu’il absorbe votre vocabulaire, votre style et vos règles — au lieu de rester généraliste.
LoRA ou QLoRA, quelle différence ?
LoRA entraîne de petits adaptateurs légers greffés sur le modèle, sans toucher au modèle de base. QLoRA fait la même chose sur un modèle quantisé : même résultat avec une empreinte mémoire réduite, donc davantage de modèles sur un même GPU.
Sur quels modèles travaillez-vous ?
Des modèles à poids ouverts — Mistral, Llama, Qwen, Gemma — choisis selon votre langue, votre domaine et votre matériel. Vous n’êtes lié à aucun fournisseur propriétaire.
Fine-tuning ou RAG ?
Le plus souvent, les deux : le RAG pour les faits exacts et à jour, le fine-tuning pour le langage et le raisonnement de votre métier. On détermine l’architecture selon vos données.
Mes données confidentielles sont-elles protégées ?
Oui. L’entraînement et le déploiement se font sur votre propre infrastructure. Vos données n’entraînent que votre modèle et ne sont jamais mutualisées ni partagées.
Combien coûte un fine-tuning ?
Le poste entraînement va de l’ordre de 2 000 à 5 000 € pour certains projets à 15 000 à 30 000 € pour d’autres, selon la complexité et la préparation des données — auquel s’ajoute le serveur (200 à 600 €/mois, leasing possible). On chiffre précisément après un diagnostic.
Vous avez déjà des données ? Parlons-en.
Envoyez-nous un échantillon anonymisé de vos données : on détermine avec vous l’architecture qui convient (RAG, fine-tuning, ou les deux) et on chiffre le projet.