Le fine-tuning permet de transformer un modèle généraliste en un outil expert, aligné sur vos données, votre vocabulaire et vos cas d’usage. C’est une étape clé pour obtenir des performances fiables et contextualisées.
Nettoyage, annotation et structuration de données métier pour garantir la qualité de l’entraînement.
Utilisation de LoRA, QLoRA, PEFT ou entraînement complet selon les ressources et les objectifs.
Mesures précises : perplexité, F1-score, exact match, pour valider la pertinence du modèle.
Techniques de régularisation, early stopping et contrôle qualité pour éviter les dérives.
Juridique, médical, RH, finance… chaque secteur bénéficie d’un modèle adapté à ses contraintes et son langage.
Création d’architectures intelligentes, APIs, agents conversationnels, systèmes de recommandation
Intégration de modèles comme GPT, LLaMA, Mistral, Claude, etc. dans des workflows métiers
Adaptation de modèles pré-entraînés à des corpus spécifiques, entraînement supervisé ou par renforcement
Conception et entraînement de modèles deep learning (CNN, RNN, Transformers) & machine learning (Random Forest, Scikit-Learn) pour des cas complexes
Combinaison de recherche documentaire et génération pour des réponses précises et contextualisées
Conception et déploiement d’architectures IA modulaires et sécurisées en local capable de traiter les données directement sur l'appareil
Containerisation, CI/CD, monitoring, scalabilité, sécurité des modèles en production
Consultant spécialisé dans le développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle, les modèles de langage (LLM) et les réseaux neuronaux.
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