Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : Fine-Tuning
Formation des agents d’IA d’entreprise : choisir entre SFT, DPO, GRPO et RAG.
Formation des agents d’IA d’entreprise : quand utiliser SFT, DPO, GRPO, LoRA ou RAG classique, et comment livrer le résultat sous forme de version fixée, évaluée et réversible.
50 min de lectureCe qu’un agent de différenciation de modèles découvre : les changements de style éclipsent un affinage restreint.
Un agent de différenciation de modèles a audité un affinage LoRA en finance : 82 % des exécutions ont détecté le changement de longueur et de structure, tandis que la modification de raisonnement prévue est restée cachée.
15 min de lectureL’AGI est un problème d’apprentissage, et non un problème de stockage.
Un argument selon lequel l’apprentissage continu, et non des poids plus importants, constitue l’élément manquant dans l’intelligence artificielle, accompagné d’une esquisse d’un cycle d’auto-mise à jour qui valide chaque petite modification.
7 min de lectureRAG, ajustement fin ou agents : choisir la couche appropriée et l’ordre de sa mise en place
RAG contre l’ajustement fin contre les agents IA : ce que fait chacun, coûts, latence et modes de défaillance, règles générales, ainsi qu’un assistant RH qui indique l’ordre de leur développement.
12 min de lectureLe ajustement fin est devenu peu coûteux, mais les agents ont toujours besoin d’un mécanisme de contrôle pour les poids.
Comment transformer les leçons enregistrées d’un agent en poids grâce à la self-distillation en temps réel, à quatre critères de promotion, et pourquoi répéter le cycle trois fois le rend inefficace.
9 min de lectureIncitation, RAG ou réglage fin : diagnostiquer la couche avant de choisir.
Une méthode pratique pour choisir entre l’incitation, le RAG et le réglage fin en 2026, en utilisant trois questions, un flux de décision, les coûts, la fraîcheur et les erreurs courantes.
9 min de lectureDe la prédiction du token suivant à l’exécution d’instructions : affinage d’un modèle GPT
Comment un GPT préentraîné apprend à suivre des instructions : le formatage des enregistrements, le décalage des étiquettes, les masques de remplissage, le cycle d’entraînement, les limites d’évaluation et l’avancée vers les préférences DPO.
9 min de lectureDistillation à étiquettes souples pour un agent SQL de 0,8 milliard : pourquoi un enseignant Qwen plus faible a gagné
L’ajustement fin LoRA à l’aide d’étiquettes souples top-k issues de traces figées a permis à un agent SQL de 0,8 milliard de paramètres d’atteindre 55 des 220 tâches, et un modèle enseignant Qwen moins performant a surpassé le modèle GPT plus puissant.
20 min de lectureExplication du ajustement fin de GRPO : Apprendre à un LLM local à raisonner
GRPO abandonne le critique de PPO et apprend à partir de comparaisons entre groupes. Découvrez les cinq grandeurs fondamentales, les fonctions de récompense ainsi qu’un bref script d’entraînement pour Unsloth et TRL.
11 min de lecture
À propos de ces articles
Devis en 24 h
Besoin du même stack en couche opérateur ? Envoyez le brief — devis sous 24 h.