IA Propriétaire
Entraînement de Modèles d'IA Propriétaires
Nous entraînons et faisons du fine-tuning de modèles d'IA à partir de poids ouverts (Llama, Mistral, Qwen) pour des cas d'usage spécifiques à votre entreprise. Le résultat est un modèle propriétaire, sans dépendance aux API externes ni coûts récurrents par jeton.
Pourquoi Choisir Cette Solution
Sans dépendance aux API externes
Votre modèle tourne sur votre infrastructure ou celle de votre choix, sans dépendre de la disponibilité ou de la tarification d'un tiers.
Spécialisé dans votre domaine
Fine-tuning sur vos propres données pour que le modèle comprenne votre terminologie et vos cas d'usage spécifiques.
Coûts prévisibles
Sans facturation par jeton : le coût est celui de l'infrastructure, pas variable selon l'usage.
Contrôle total des données
Aucune donnée sensible ne sort vers un fournisseur externe pendant l'entraînement ou l'inférence.
Modèles open weight de dernière génération
Nous travaillons avec Llama, Mistral, Qwen et d'autres modèles ouverts compétitifs face aux options propriétaires.
Questions Fréquentes
Qu'est-ce que le fine-tuning et en quoi diffère-t-il de l'utilisation directe de ChatGPT ?
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Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle de base avec vos propres données pour qu'il se spécialise dans votre domaine. Contrairement à l'utilisation de l'API ChatGPT, le modèle résultant vous appartient et ne dépend pas d'un fournisseur externe.
Faut-il beaucoup de données pour entraîner un modèle propriétaire ?
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Cela dépend de la tâche, mais dans de nombreux cas, quelques centaines ou quelques milliers d'exemples de qualité suffisent pour un fine-tuning efficace sur un modèle de base déjà entraîné.
Quelle infrastructure est nécessaire pour faire tourner le modèle ?
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Cela dépend de la taille du modèle choisi. Nous vous conseillons pour choisir la taille optimale entre performance et coût d'infrastructure (GPU propre ou cloud).
Pourquoi utiliser des modèles open weight plutôt que GPT-4 ou Claude ?
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Lorsque le volume d'usage est élevé, le coût par jeton des API propriétaires dépasse celui de l'exécution d'un modèle propriétaire. Cela s'applique aussi lorsque la confidentialité des données est critique.
Combien de temps faut-il pour entraîner un modèle propriétaire ?
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Un fine-tuning pour un cas d'usage restreint peut être complété en 3 à 6 semaines, incluant la préparation des données, l'entraînement et l'évaluation.
Que se passe-t-il si le modèle entraîné ne performe pas comme attendu ?
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Nous itérons sur le jeu de données et les hyperparamètres avec des évaluations objectives jusqu'à atteindre le niveau de qualité convenu avant la livraison finale.
Pouvez-vous entraîner des modèles multimodaux (texte et image) ?
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Oui, nous travaillons avec des modèles open-weight multimodaux lorsque le cas d'usage le requiert (par exemple, classification d'images de produits).
Le modèle entraîné reste-t-il à jour automatiquement ?
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Pas automatiquement ; nous proposons un réentraînement périodique en tant que service lorsque le domaine des données évolue dans le temps.
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