Des modèles fine-tunés sur mesure qui surpassent GPT-4 sur vos tâches spécifiques — à 1/10ème du coût d'inférence. Nous gérons la préparation des données, la sélection des techniques, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement en production.
Les LLM génériques hallucinent sur le contenu spécifique au domaine — terminologie juridique, médicale, financière, automobile
Les contournements par prompt engineering ajoutent de la latence, des coûts et de la fragilité qui s'amplifient à l'échelle
Les coûts des API cloud croissent 5–10× plus vite que l'utilisation lors du passage du pilote à la production
Dépendance fournisseur : un changement de tarification ou une dépréciation d'API casse l'ensemble de votre pipeline IA
Les équipes conformité n'approuvent pas les modèles qui envoient des données propriétaires vers des API tierces
Nous suivons une méthodologie rigoureuse en 6 étapes, de la définition de la tâche au déploiement en production.
Définir la tâche cible avec précision, auditer vos données existantes, identifier les lacunes et concevoir une stratégie de collecte de données.
Benchmarker le modèle de base le plus adapté sur votre cas d'usage réel pour établir un plancher de performance avant tout entraînement.
Choisir entre LoRA, QLoRA, fine-tuning complet, DPO ou GRPO en fonction du volume de données, du matériel et des exigences de qualité.
Exécuter l'entraînement avec Unsloth + Axolotl ou torchtune sur votre infrastructure ou dans le cloud — avec suivi complet des expériences.
Benchmarker sur MMLU, MT-Bench et des évaluations de domaine personnalisées. Red-team pour identifier les modes d'échec avant le déploiement.
Exporter vers GGUF/ONNX, déployer via Ollama ou vLLM, mettre en place le monitoring et les tests A/B par rapport à la baseline.
Chaque mission de fine-tuning suit notre framework DEPLOY : Définir la tâche avec précision, Évaluer la baseline, sélectionner la technique optimale, Préparer les données, Itérer sur les cycles d'entraînement, Opérationnaliser en production, Mesurer les améliorations.
Vous disposez de corpus documentaires propriétaires que les modèles génériques gèrent mal, vous êtes dans une industrie réglementée qui exige la souveraineté des données, votre facture d'inférence IA dépasse €5K/mois et augmente, ou vous avez 50K+ exemples spécifiques à votre domaine prêts à être transformés en avantage concurrentiel.
Pour le fine-tuning LoRA, vous pouvez observer une amélioration significative avec aussi peu que 1 000 exemples de haute qualité. Le fine-tuning de qualité production utilise généralement 10K–100K exemples. Nous auditons vos données existantes et conseillons sur la collecte si des lacunes existent.
QLoRA peut fine-tuner un modèle 7B sur un seul GPU 24GB (RTX 3090/4090). Pour les modèles 70B, nous utilisons des configurations multi-GPU ou du calcul cloud (A100/H100). Nous pouvons travailler avec votre matériel existant ou procurer du calcul cloud pour la session d'entraînement.
LoRA est notre choix par défaut — il entraîne uniquement les couches adaptateurs, est rapide et préserve les connaissances du modèle de base. QLoRA ajoute la quantification en 4 bits, réduisant les besoins en VRAM de 75% avec un coût minimal en précision. Le fine-tuning complet est réservé aux cas où vous modifiez significativement le comportement du modèle, pas seulement l'adaptation au domaine.
Le fine-tuning et le RAG sont complémentaires, pas concurrents. Le RAG est idéal pour récupérer des faits à jour depuis de grandes archives documentaires. Le fine-tuning excelle à enseigner au modèle le style, le format, la terminologie de domaine et les patterns de raisonnement. La plupart des systèmes de production utilisent les deux.
Par défaut, nous entraînons sur votre infrastructure ou un environnement cloud que vous contrôlez — vos données ne quittent jamais votre périmètre. Pour les clients sans infrastructure GPU, nous pouvons provisionner du calcul cloud (AWS, GCP, Azure) dans votre compte.
Cela dépend de vos besoins. Llama 3.3 70B pour la qualité maximale, Mistral Nemo 12B pour les déploiements souverains européens, Phi-4-mini 3.8B pour le déploiement edge. Nous benchmarquons 3–4 candidats avant de nous engager dans l'entraînement.
Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.