Préciser le comportement attendu.
Nous pouvons commencer par définir les consignes, les exemples et le format de sortie. C’est une base de comparaison utile pour mesurer ce qu’une adaptation supplémentaire apporte au projet.
Entraînement IAVos exemples.
Vos exemples.
Un modèle mieux adapté.
Le studio vous accompagne pour préparer les données, adapter un modèle et évaluer son comportement sur une tâche précise. Chaque étape doit éclairer une décision concrète.
L’accompagnement proposéApprendre une tâche.
Apprendre une tâche.
Vérifier ce qui change.
Classer des demandes entrantes, reconnaître une catégorie d’image ou produire une réponse dans un format métier : un projet d’entraînement commence par la description du résultat attendu et des erreurs qui comptent.
Nous pouvons étudier l’adaptation d’un modèle existant, un réseau dédié à une tâche ciblée et son intégration dans vos outils. Basé à Pont-Audemer, le studio accompagne des organisations partout en France et porte une ambition européenne pour ses projets IA.
Une boucle mesurable.Préparer · Apprendre · Évaluer
- Point de départ
- Une tâche définie
- Matière première
- Des exemples vérifiables
- Décision
- Des critères partagés
Le périmètre, les livrables et l’environnement cible sont précisés au cadrage du projet.
Réseaux de neuronesDes couches de calcul.
Des couches de calcul.
Un apprentissage à encadrer.
Un réseau transforme les données à travers des couches de calcul. L’entraînement ajuste ses paramètres à partir d’exemples et d’un objectif. L’évaluation observe ensuite son comportement sur des données tenues à l’écart de cet apprentissage.
- 01EntréesLes données à analyser
- 02Couches de calculLa transformation apprise
- 03SortiesLa réponse à évaluer
Pour comprendre les couches et les paramètres : le guide des réseaux de neurones PyTorch.
Choisir une approche
Le bon levier pour votre besoin.
Le cadrage compare plusieurs pistes à partir des mêmes exemples. La complexité du dispositif doit rester proportionnée à la tâche et à son exploitation.
Retrouver la bonne information.
Un assistant peut rechercher des passages utiles dans vos documents et les fournir au modèle avec la demande. Cette piste permet de travailler sur les sources, leur actualisation et la traçabilité des réponses.
Explorer l’assistant documentaireAdapter à partir d’exemples.
Le fine-tuning poursuit l’apprentissage d’un modèle préentraîné sur une tâche. Des méthodes comme LoRA entraînent des matrices d’adaptation en conservant les poids d’origine figés. Leur pertinence se vérifie sur les cas d’usage retenus.
Principe décrit dans la documentation PEFT de Hugging Face.
Étudier une tâche ciblée.
Pour une classification, une analyse d’image ou une prédiction sur des données structurées, nous pouvons étudier un réseau dédié. Les exemples disponibles, la méthode de référence et les contraintes d’exécution orientent l’expérimentation.
Du jeu de données au test métier.
- 01 · Définir
La tâche et la référence
Nous précisons les entrées, la réponse attendue, les critères de réussite et les erreurs acceptables. Le fonctionnement actuel sert de comparaison pour décider si l’expérimentation apporte quelque chose.
- 02 · Préparer
Les exemples et les jeux d’évaluation
Le travail porte sur les droits d’usage, le nettoyage, les annotations et la séparation des données. Les cas réservés au test doivent permettre d’évaluer la capacité du modèle à traiter de nouveaux exemples.
- 03 · Expérimenter
Une adaptation reproductible
Nous préparons les essais, suivons les configurations et conservons les versions utiles. Les erreurs observées guident les itérations, avec une attention aux cas rares et aux demandes hors du périmètre prévu.
- 04 · Intégrer
Un fonctionnement exploitable
La version retenue est testée dans son environnement cible. Selon le projet, nous préparons l’API, les règles de validation humaine, les journaux techniques, la documentation et les conditions d’une mise à jour.
Des livrables que l’équipe peut reprendre.
- Un cadrage de la tâche, du périmètre et des critères d’acceptation.
- Un inventaire des données utilisées, des transformations et des règles d’annotation.
- Les configurations d’essai et, selon la solution retenue, les poids ou adaptateurs livrables.
- Un rapport d’évaluation présentant les résultats observés et les limites des tests.
- Une documentation d’exécution, d’intégration et de suivi adaptée à votre équipe.
Préparer votre projet.
Faut-il forcément entraîner un modèle pour utiliser nos documents ?
Le point de départ peut être un assistant documentaire qui recherche des passages dans vos sources et les fournit au modèle. Un entraînement devient une piste lorsqu’un comportement, une classification ou un format doit être appris à partir d’exemples. Les deux approches peuvent aussi se compléter.
Combien de données faut-il fournir ?
Cela dépend de la tâche, de sa diversité et du modèle de départ. Le cadrage examine d’abord un échantillon : cohérence des réponses attendues, cas difficiles, doublons et possibilité de réserver des exemples pour le test. Le volume utile se décide à partir de cet examen.
Peut-on ensuite utiliser le modèle avec Ollama ?
C’est une option à vérifier selon l’architecture, le format des poids et les adaptateurs produits. Ollama documente l’import de modèles et d’adaptateurs compatibles. Nous prévoyons un essai d’export et d’exécution dans l’environnement cible avant de retenir cette voie de déploiement.
Commençons par la tâche.
Votre besoin, vos exemples et vos critères de réussite donnent un cadre à l’expérimentation. Le studio vous aide à transformer ces éléments en prochaine étape.
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