Saphan

MODÈLES / ADAPTER SANS TOUT RECOMMENCER

Votre métier a ses mots.
Ses gestes.
Ses exceptions.

Une intelligence sur mesure peut les prendre en compte. Encore faut-il choisir ce qu’il faut lui donner, lui relier ou lui apprendre.

Trouver le bon chemin Voir l’adaptation réalisée au laboratoire

TROIS LEVIERS DIFFÉRENTS

Sur mesure ne veut pas
toujours dire entraînement.

Ces approches peuvent se combiner. On commence par ce que le système doit faire, puis on choisit le levier.

LUI DONNER ACCÈS

« Il doit retrouver
nos informations. »

Relier une recherche à vos documents autorisés et montrer les sources utiles. Les informations peuvent être mises à jour sans entraîner à nouveau le modèle.

Recherche augmentée — souvent appelée RAG. La qualité de recherche et la justesse des citations restent à tester.

Essayer sur un petit corpus

LUI RELIER DES OUTILS

« Il doit préparer
une action. »

Connecter les fonctions utiles : lire un stock, proposer une fiche, vérifier un format. Définir ce qu’il peut faire seul et ce qui attend une validation.

Instructions et outils. Une bonne connexion peut compter davantage qu’un modèle plus grand.

Manipuler une préparation de fiche

LUI APPRENDRE UN COMPORTEMENT

« Il doit travailler
d’une manière précise. »

Adapter un modèle existant sur des exemples : classifications propres au métier, format récurrent, style ou comportement ciblé.

Fine-tuning, dont LoRA : un entraînement spécialisé, pas la création d’un modèle fondation à partir de zéro.

Ouvrir le chantier d’apprentissage

APPRENTISSAGE / UN CHANTIER À PART ENTIÈRE

Apprendre vos exemples.
Réussir aussi
ceux qu’il n’a pas vus.

Le laboratoire a réalisé une adaptation LoRA d’un petit modèle ouvert. Pour votre activité, la question n’est pas seulement « peut-on entraîner ? », mais « qu’est-ce que cela améliore réellement ? »

COMPRENDREDéfinir une tâche, des exemples utilisables et ce qu’une erreur coûterait.
APPRENDREComparer d’abord un modèle existant, puis adapter si ce levier est justifié.
ÉPROUVERGarder des exemples hors entraînement, tester aussi les erreurs et comparer le coût d’usage.
Parler d’un modèle spécialisé Ce que notre essai interne établit
Illustration d’un poste de calcul compact dans un atelier
Vision Saphan · illustration générée.

LE MOTEUR N’EST PAS TOUT LE SYSTÈME

Une base à vous.
Des moteurs
qui peuvent évoluer.

Local quand il répond au besoin. Un service cloud quand sa capacité justifie de l’utiliser. Les deux peuvent avoir leur place.

Changer de modèle demande de reprendre les essais : résultats, rapidité, coût, licence et données transmises. L’interchangeabilité se construit ; elle ne se résume pas à un bouton.

Explorer un banc de comparaison

Les questions utiles

Est-ce que mes documents servent automatiquement à entraîner ?

Non. Les rechercher pour préparer une réponse et les utiliser dans un entraînement sont deux traitements différents. Le périmètre, les données et les fournisseurs se décident avant leur utilisation.

Faut-il acheter une grosse machine ?

Pas nécessairement. Cela dépend du modèle, du volume, du délai de réponse et du lieu d’utilisation. L’essai sert aussi à choisir entre matériel existant, ressource locale complémentaire et service distant.

Peut-on créer une intelligence entièrement nouvelle ?

C’est une direction de recherche distincte d’une prestation d’intégration. Elle demande des hypothèses, des moyens et des résultats expérimentaux propres. Elle a sa place dans Explorer, pas dans une promesse de livraison standard.

Pour approfondir : comparaison RAG / fine-tuning, AWS · adaptation de modèles avec PEFT, Hugging Face.