Fine-Tuning de Modèles IA
Fine-tune un LLM avec LoRA/QLoRA, l'API OpenAI ou Unsloth. Quand fine-tuner vs prompting vs RAG. 8 leçons avancées + certificat.
Le prompting a ses limites. Quand tu as besoin qu’un modèle parle comme ta marque, respecte un format métier ou maîtrise un jargon spécialisé, le fine-tuning est la réponse. En France, des entreprises comme Mistral et LightOn ont démontré que l’adaptation de modèles sur des données propriétaires transforme radicalement la performance — et avec LoRA/QLoRA, plus besoin d’un datacenter pour y arriver.
Ce cours te guide de la théorie au déploiement. Tu apprendras quand choisir le fine-tuning plutôt que le prompting ou le RAG, comment préparer tes données au format JSONL, et comment lancer un fine-tuning via l’API OpenAI ou en local avec Unsloth — le tout avec des exemples concrets et des coûts maîtrisés.
À qui s’adresse ce cours ?
Ce cours est conçu pour les développeurs, data scientists et profils techniques qui veulent aller au-delà du prompt engineering. Si tu travailles sur des cas d’usage métier en France — conformité RGPD, rédaction juridique, support client en français — et que le prompting seul ne suffit plus, ce cours te donne les compétences pour créer ton propre modèle adapté.
Ce que tu vas apprendre
- Expliquer ce qu'est le fine-tuning et quand il est nécessaire
- Comparer fine-tuning, prompting et RAG pour choisir la bonne approche
- Expliquer comment LoRA et QLoRA rendent le fine-tuning accessible sur 1 GPU
- Créer un jeu de données d'entraînement propre au format JSONL
- Utiliser l'API OpenAI et Unsloth pour fine-tuner un modèle open-source
- Évaluer et déployer un modèle fine-tuné en production
Programme du cours
Prérequis
- Maîtriser le prompt engineering de base (RISEN, CO-STAR, chain-of-thought)
- Connaître Python à un niveau basique (scripts, packages, Jupyter)
- Avoir déjà utilisé l'API OpenAI ou Hugging Face au moins une fois
- Comprendre la différence entre prompting, RAG et fine-tuning (en grands traits)
À qui s’adresse ce cours ?
- Développeurs et ingénieurs IA confrontés aux limites du prompting sur leurs cas métier
- Data scientists qui veulent passer du POC au modèle spécialisé en production
- Freelances techniques qui vendent des solutions IA personnalisées à leurs clients
- CTO et tech leads qui arbitrent entre prompting, RAG et fine-tuning dans leur roadmap
Questions fréquentes
Faut-il savoir coder ?
Pour l'API OpenAI, non — tu uploades des données et c'est tout. Pour Unsloth (local), des bases Python aident mais ne sont pas obligatoires.
Faut-il un GPU ?
Non pour l'API OpenAI (tout est géré côté serveur). Pour Unsloth, un GPU de 12+ Go VRAM suffit (RTX 4070 Ti).
Combien coûte le fine-tuning ?
Via l'API OpenAI : quelques dollars pour un premier test (500 exemples). Via Unsloth : gratuit (juste l'électricité de ton GPU).
Le fine-tuning est-il meilleur que le prompting ?
Pas toujours. 80 % des cas sont résolus par un meilleur prompt ou du RAG. Le fine-tuning est pour les 20 % qui nécessitent un changement de style ou de comportement fondamental.
