L’entraînement de modèles IA permet de transformer un modèle générique en un système expert adapté à un contexte précis. Grâce aux techniques modernes d’adaptation (fine-tuning, LoRA, RAG), il est désormais possible d’obtenir des performances élevées sur un domaine spécifique sans nécessiter d’infrastructures massives.
Chez Bynome, nous entraînons et personnalisons des modèles de langage et de vision selon vos données internes. Chaque entraînement s’appuie sur une méthodologie reproductible : préparation des jeux de données, validation continue, mesure de performance et optimisation pour l’inférence locale. L’objectif n’est pas seulement d’obtenir un modèle plus “intelligent”, mais surtout un modèle utile, explicable et contrôlable, aligné sur les usages de votre organisation.
Objectif : transformer la donnée interne en avantage stratégique grâce à des modèles spécialisés, performants et déployables localement, au service de la précision et de la souveraineté numérique.
Méthodologie / Bénéfices :
1. Analyse du cas d’usage et des données disponibles
Évaluation du périmètre métier, des volumes et de la qualité des données nécessaires à l’entraînement.
2. Préparation et nettoyage des données
Normalisation, anonymisation et enrichissement des corpus pour garantir la robustesse et la conformité.
3. Choix de la stratégie d’adaptation
Sélection entre fine-tuning complet, LoRA, ou apprentissage contextuel (RAG) selon les contraintes techniques.
4. Entraînement et validation locale
Exécution sur infrastructure GPU privée (Ollama, PyTorch, Hugging Face) avec suivi des performances et journalisation complète.
5. Déploiement et supervision continue
Intégration dans vos pipelines existants, monitoring des réponses et réentraînement automatique en cas de dérive.