Fine-tuning (réglage fin)

Le fine-tuning, ou réglage fin, consiste à spécialiser un modèle d’intelligence artificielle déjà entraîné en poursuivant son apprentissage sur des données ciblées. C’est comme embaucher un cuisinier déjà diplômé et lui apprendre les recettes de la maison : inutile de lui réenseigner la cuisine, quelques semaines suffisent pour qu’il adopte votre carte. Concrètement, on part d’un grand modèle généraliste et on ajuste ses poids avec ses propres exemples — courriers types, jargon du métier, ton de la marque — pour obtenir un modèle qui répond comme un membre de l’équipe. C’est beaucoup moins coûteux que d’entraîner un modèle de zéro, mais cela demande tout de même des données de qualité et des compétences techniques ; pour beaucoup d’usages, de bonnes consignes (prompts) ou un système de type RAG suffisent.