Fine-tuning consists of training an existing language model on specific data from your domain to specialize it for your use cases.
Le fine-tuning (ou ajustement fin) est une technique d'apprentissage automatique qui part d'un LLM pré-entraîné (GPT, Llama, Mistral) et l'entraîne sur un jeu de données spécifique à votre entreprise. Le modèle résultant combine la compétence générale du modèle de base avec une expertise spécialisée sur votre domaine.
Contrairement au RAG qui récupère de l'information externe au moment de la réponse, le fine-tuning incorpore la connaissance directement dans les poids du modèle. Cela le rend plus rapide, plus consistent dans le style, et capable de maîtriser des termes très spécifiques sans références externes.
Le fine-tuning est particulièrement pertinent pour : adapter le ton et le style d'écriture de la marque, maîtriser un vocabulaire technique très spécifique (médical, juridique, industriel), améliorer les performances sur des tâches très spécialisées (classification, extraction d'entités).
Un modèle fine-tuné sur des milliers de comptes-rendus médicaux d'un CHU génère des comptes-rendus dans le style exact de l'établissement, avec le bon vocabulaire clinique et le bon formatage.
Un modèle fine-tuné sur 10 ans de contrats d'un cabinet rédige des clauses dans le style exact du cabinet et avec sa doctrine contractuelle habituelle.
Un modèle fine-tuné sur les fiches produit d'une marque génère des descriptions cohérentes avec l'identité de la marque, sans prompts élaborés à chaque fois.
Un modèle fine-tuné sur 5 ans de courriers de gestion de sinistres rédige automatiquement les réponses aux assurés dans le style, le vocabulaire réglementaire et le ton exact utilisés par l'entreprise.
Un modèle fine-tuné sur les rapports d'inspection qualité d'un site industriel génère des comptes-rendus conformes aux normes ISO 9001 avec le jargon technique spécifique au secteur.
| Critère | Fine-tuning | RAG |
|---|---|---|
| Coût initial | Élevé (entraînement) | Faible à moyen |
| Mise à jour des données | Réentraînement nécessaire | Facile (ajout de documents) |
| Sources citées | Non | Oui |
| Style/ton | Excellent | Correct |
| Vocabulaire spécifique | Excellent | Bon |
| Données récentes | Nécessite réentraînement | Temps réel |
It depends on the task. For style adjustment, a few hundred examples suffice. For deep business specialization, several thousand to tens of thousands of examples are recommended.
Yes, training requires powerful GPUs. We typically use clouds like AWS, Google Cloud or Azure, or specialized services like OpenAI Fine-tuning API or Together AI.
From €5,000 to €50,000+ depending on model size, data volume and number of iterations needed. Inference costs (usage) are then much lower than with a generalist base model.
At Propulse, we favor fine-tuning on open-source models (Llama, Mistral) deployed in your infrastructure, guaranteeing that your data never leaves your environment.
Fine-tuning is recommended when you need to adapt writing style, tone or very specific vocabulary. RAG is preferable for access to an evolving document base. In practice, combining both (fine-tuning + RAG) delivers the best results for demanding use cases.
Allow 4 to 12 weeks depending on complexity: 2 weeks for data preparation, 1 to 4 weeks for training and iterations, then 2 to 6 weeks for testing and production deployment. The data preparation phase is often the longest as data quality determines results.
We start from your concrete situation: your tools, your processes, your data. No jargon — just results.