Pipeline de fine-tuning
Des modèles sur mesure, taillés pour la tâche.
Les modèles sur étagère sont des généralistes. Le travail intéressant commence quand on a besoin qu’un modèle soit spécifiquement bon sur son problème, son vocabulaire, ses cas limites — de façon fiable, et plus d’une fois.
Contexte
Les tâches métier punissent les modèles génériques : le jargon est faux, les formats dérivent, les cas limites s’accumulent. Le fine-tuning corrige ça, mais un fine-tune isolé est une expérience de laboratoire, pas un actif. Le vrai besoin, c’est un chemin reproductible entre « on a des exemples » et « on a un meilleur modèle » — un chemin qui survit à la deuxième et à la troisième itération.
Ce que j’ai construit
Un pipeline de fine-tuning qui traite toute la boucle comme un seul système : curation et versionnage des datasets, entraînements aux configurations tracées, et harnais d’évaluation qui comparent les candidats au modèle en place sur les cas qui comptent vraiment. Le relancer est une commande, pas un projet.
Impact
Les modèles sur mesure ont cessé d’être des expériences ponctuelles pour devenir quelque chose sur quoi le produit peut compter — améliorés à un rythme régulier, mesurés sur de vraies tâches, et reproductibles quand ça compte.