Créer son propre modèle d’IA pour son entreprise

Comprendre, adapter, entraîner et déployer un modèle métier

Votre entreprise utilise un vocabulaire particulier, applique des règles précises et attend des résultats dans des formats définis. Comment adapter une intelligence artificielle à ces exigences ? Faut-il lui fournir des documents, améliorer ses consignes ou modifier son apprentissage ?

Cette formation vous accompagne dans la conception d’un modèle adapté à une tâche professionnelle délimitée : classer des demandes, extraire des informations, préparer une réponse ou produire une fiche structurée.

Vous apprendrez à choisir une méthode, à préparer les données, à réaliser une adaptation et à mesurer son intérêt avant de l’intégrer à votre environnement de travail.

Comprendre ce que vous personnalisez réellement

Personnaliser un assistant, construire une base documentaire et entraîner un modèle sont des démarches différentes.

Vous apprendrez à distinguer :

• les consignes et exemples, qui orientent les réponses sans modifier les paramètres du modèle ;
• le RAG, qui apporte des informations issues de documents au moment de la demande ;
• le fine-tuning, qui adapte le comportement d’un modèle à partir d’exemples d’apprentissage ;
• l’entraînement depuis zéro, dont les exigences doivent être évaluées selon la taille du modèle et la tâche.

Le parcours privilégie l’adaptation d’un modèle existant, notamment avec LoRA et QLoRA, lorsque cette approche répond à un besoin démontré. Vous apprendrez également à reconnaître les situations dans lesquelles une solution plus simple suffit.

Une formation pour les professionnels qui souhaitent maîtriser leur projet

Ce parcours s’adresse aux développeurs, référents numériques, responsables techniques et indépendants qui souhaitent construire une solution d’IA métier et comprendre les conditions de son fonctionnement.

Les dirigeants de TPE et PME peuvent également y acquérir les connaissances nécessaires pour cadrer un projet, examiner une proposition technique et évaluer les résultats obtenus.

Les parties pratiques demandent une aisance avec les fichiers, le terminal et les environnements Python. Une connaissance des modèles locaux, de la mémoire GPU et des moteurs d’inférence est recommandée. La formation « L’IA locale en entreprise » constitue une préparation adaptée.

Les besoins matériels seront déterminés selon le modèle, la méthode et la longueur des données utilisées. La possibilité d’exécuter un modèle sur une machine ne garantit pas qu’elle puisse aussi l’entraîner.

Huit modules pour passer du besoin métier à la livraison

Le parcours comprend 64 unités réparties en huit modules :

1. Définir le projet : identifier la tâche, construire une solution de référence et décider si l’adaptation est justifiée.
2. Comprendre l’apprentissage : découvrir les mécanismes du fine-tuning, de LoRA et de QLoRA, ainsi que leurs limites.
3. Préparer les données : vérifier leur provenance, rédiger les règles d’annotation et constituer un corpus représentatif.
4. Construire les jeux d’apprentissage : séparer apprentissage, validation et test, contrôler les formats et prévenir les fuites entre ensembles.
5. Préparer l’environnement : sélectionner le modèle de base, vérifier les compatibilités et dimensionner les ressources.
6. Adapter le modèle : réaliser un premier essai, conduire l’entraînement et conserver une version rechargeable.
7. Évaluer le modèle : mesurer les gains, rechercher les régressions et vérifier le comportement sur des cas indépendants.
8. Déployer et maintenir : intégrer le modèle, documenter ses limites et organiser les mises à jour et le retour arrière.

Apprendre à partir d’un projet concret

Le fil conducteur est un assistant de préparation de demandes administratives.

À partir d’un message, il doit reconnaître la demande, extraire les références présentes, signaler les informations manquantes et produire une fiche structurée. Les actions engageantes restent soumises aux contrôles de l’application et à la validation prévue.

Ce projet permet de comparer plusieurs approches sur les mêmes situations : règles programmées, modèle avec consigne, modèle avec exemples et modèle adapté.

Vous pourrez ensuite transposer la méthode à un autre besoin professionnel, en redéfinissant ses données, ses critères de réussite et ses limites.

La qualité se démontre par des tests

Un entraînement qui se termine sans erreur ne prouve pas que le modèle est utile. Une baisse de la perte d’apprentissage ne garantit ni l’exactitude des réponses ni leur conformité aux règles métier.

Vous apprendrez donc à vérifier :

• la fidélité des informations extraites ;
• le respect des formats ;
• le traitement des absences et des ambiguïtés ;
• les références ou faits inventés ;
• la résistance aux instructions indésirables ;
• les effets sur la mémoire, la vitesse et le travail de correction.

La décision finale reposera sur des résultats comparables. Une adaptation pourra être retenue, corrigée ou abandonnée si elle n’apporte pas un bénéfice suffisant.

Des données maîtrisées et un modèle documenté

La préparation des données fait partie intégrante du projet. Vous examinerez les droits d’utilisation, les informations personnelles, les engagements de confidentialité et les risques de mémorisation.

Vous apprendrez aussi pourquoi un modèle adapté ne remplace pas les permissions, les contrôles de sortie ou les mécanismes d’autorisation d’une application.

Au terme du parcours, votre dossier réunira :

• un besoin métier et des critères d’acceptation ;
• des données préparées et versionnées ;
• une configuration d’entraînement identifiable ;
• un adaptateur ou un modèle adapté, si l’entraînement est réalisé ;
• un rapport comparatif avec la solution initiale ;
• une fiche de modèle précisant les usages autorisés et les limites ;
• des procédures de déploiement, de maintenance et de retour arrière.

Votre objectif : savoir quand et comment adapter un modèle, démontrer ce que cette adaptation améliore et livrer une solution dont vous maîtrisez les conditions d’utilisation.