Définition : c’est quoi le fine tuning d’un LLM ?
Le fine tuning consiste à ré-entraîner (en partie ou en entier) un modèle de langage déjà pré-entraîné pour l’adapter à une tâche, un domaine, un ton ou un format précis.
Plutôt que de repartir de zéro, vous recyclez les compétences générales du modèle et vous orientez son comportement vers vos besoins : terminologie métier, gabarits (PV, rapports), consignes rédactionnelles, style homogène.
À différencier de :
Prompting
Écrire de bonnes instructions (prompts). C’est rapide et puissant, mais parfois instable : résultats variables selon la personne, le jour, ou la longueur des prompts.
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Ajouter des documents “à la volée” depuis une base vectorielle pour obtenir des réponses à jour et sourcées. Le RAG n’altère pas la façon de raisonner du modèle : il lui apporte seulement le bon contexte.
Fine tuning vs RAG vs prompting : comment choisir ?
| Besoin principal | Prompting seul | RAG | Fine tuning (PEFT recommandé) |
|---|---|---|---|
| Information à jour + citations | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ |
| Ton/format strict (PV, formulaires, styles) | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Time-to-value très court | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Stabilité multi-équipes/projets | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Données sensibles cloisonnées | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ (index privé) | ⭐⭐⭐ (adapters séparés) |
Règle simple :
- Commencez par prompting + RAG.
- Si vous observez une instabilité du ton/format ou trop de post-édition, passez à un micro-fine-tuning (PEFT).
Les méthodes de fine tuning (de la plus “lourde” à la plus pragmatique)
Supervised Fine Tuning (SFT)
On montre au modèle des paires entrée → sortie idéale. Parfait pour apprendre un format ou un style récurrent (ex. structure d’un compte-rendu).
PEFT : Parameter-Efficient Fine Tuning (recommandé en 2025)
On n’entraîne que de petits modules ajoutés au modèle de base :
- LoRA / QLoRA : on insère de petites matrices (“basse-rang”). QLoRA ajoute une quantization (4/8 bits) pour réduire la mémoire sans trop perdre en qualité.
- Adapters / IA³ : de petits blocs activés dans certaines couches. On peut versionner un adapter par tâche ou domaine et basculer entre eux.
Avantages : coûts et VRAM réduits, déploiement simple, poids de base inchangés (utile pour la compliance et la portabilité).
RLHF / DPO / ORPO (préférences humaines)
- RLHF : on apprend les préférences via des comparaisons humaines.
- DPO/ORPO : variantes récentes, plus simples à entraîner, pour affiner le style (politesse, concision, ton de marque).En pratique : faites un SFT pour le format/raisonnement, puis une petite passe DPO pour polir le style.
Quand faire (et ne pas faire) un fine tuning
Faites un fine tuning si :
- Vous exigez un format strict et stable (rapports, PV d’audit, notes de prod, comptes-rendus médicaux anonymisés, fiches produits normalisées, extraits juridiques structurés).
- Vous voulez réduire la post-édition et standardiser la qualité entre équipes.
- Vous disposez d’un jeu d’exemples propres (de ~50 à 2 000+, selon la complexité) couvrant vos cas fréquents.
Évitez (au début) si :
- Vos contenus évoluent chaque jour → privilégiez le RAG.
- Vous n’avez pas d’exemples propres/validés.
- Votre enjeu principal est de citer les sources ou d’expliquer l’origine d’une information.
Coûts & ressources : à quoi s’attendre
Facteurs de coût :
- Taille du modèle (7B ↔ 70B), fenêtre contextuelle, quantization.
- Volume/qualité des données : la curation/annotation pèse souvent > 50 % de l’effort.
- Itérations (cycles entraînement/évaluation) et MLOps.
Ordres de grandeur (indicatifs) :
- PEFT LoRA/QLoRA sur un 7B : faisable sur une seule GPU moderne (≈ 24–48 Go de VRAM), en quelques heures à quelques jours selon le dataset.
- Full fine tuning : beaucoup plus coûteux et rarement nécessaire.
TCO à ne pas oublier :
stockage des datasets, versioning des adapters, monitoring qualité, sécurité, CI/CD de modèles.
RGPD, sécurité, gouvernance
- Base légale & minimisation : n’entraînez que sur le strict nécessaire.
- Anonymisation/pseudonymisation pour tout contenu sensible (santé, RH, juridique).
- Traçabilité : gardez l’empreinte des datasets, versions d’adapters, hyperparamètres.
- Isolation : déployez les adapters séparément des poids de base (retrait facile, audits, droit à l’oubli).
- Accès : séparez les rôles (lecture dataset ≠ déploiement ≠ supervision).
Évaluation : comment mesurer sérieusement
Avant : créez un golden set (questions/réponses de référence) + critères d’acceptation métier.
Métriques utiles :
- Exact match / F1 / ROUGE / BLEU (selon tâche : Q&A, résumé, traduction).
- Format compliance : le schéma est-il respecté (JSON/CSV/sections) ?
- Robustesse : hallucinations, sensibilité au bruit, constance entre exécutions.
- Pour RAG : recall@k (retrieval), faithfulness (fidélité aux sources).
- En production : feedback utilisateurs, audits ponctuels, tests canaris, alertes si la qualité dérive.
FAQ
Le fine tuning rend-il le RAG inutile ?
Non. RAG = infos à jour + citations. Fine tuning = comportement stable (ton/format). Le combo marche souvent le mieux.
LoRA et QLoRA, c’est quoi ?
Des techniques PEFT qui entraînent de petits modules sans toucher au modèle de base. QLoRA compresse la mémoire (quantization) pour réduire la VRAM.
Combien d’exemples faut-il ?
De quelques dizaines (si le format est simple) à quelques milliers (si le raisonnement/variété est élevé). Qualité > quantité.
Mes données vont-elles “entraîner” les modèles publics ?
Sur la plupart des offres API/entreprise, l’entraînement par défaut sur vos données n’est pas activé. Vérifiez et documentez vos réglages de confidentialité.
Peut-on entraîner sur plusieurs langues ?
Oui, mais évitez le mélange non contrôlé. Segmentez par langue ou étiquetez la langue dans les données.
Doit-on faire un full fine tuning ?
Rarement. Le PEFT couvre 80–90 % des besoins en entreprise, pour un coût bien moindre.
Conclusion
Le fine tuning LLM n’est ni magique ni dépassé. C’est un outil industriel pour stabiliser le comportement, réduire la post-édition et assurer la qualité à grande échelle.
En 2025, la trajectoire la plus robuste est : prompting pour démarrer, RAG pour l’actualité et la traçabilité, PEFT pour graver le ton et le format. Avec une évaluation carrée et une gouvernance solide, le ROI arrive vite — et dure.
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