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title: "Fine-tuning (ajustement fin) — définition"
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lang: fr
updated: 2026-10-15
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Glossaire IA

# Fine-tuning (ajustement fin) : définition

Mis à jour le 15 octobre 2026

Définition

Le fine-tuning est l'opération qui consiste à poursuivre l'entraînement d'un modèle d'IA existant sur un jeu de données spécifique pour adapter son comportement à une tâche, un style ou un domaine.

## Fine-tuning : comment ça fonctionne ?

Le fine-tuning modifie les paramètres du modèle à partir d'exemples (une entrée et la sortie attendue). Il est utile pour imposer un format de sortie, un style d'écriture, ou améliorer la performance sur une tâche très spécialisée. Il ne sert pas à « apprendre » des connaissances qui changent souvent : pour cela, le RAG est plus adapté, moins coûteux et plus facile à mettre à jour.

## Fine-tuning : un exemple concret

Un modèle de reconnaissance vocale est ajusté sur des enregistrements d'appels en darija pour mieux transcrire le vocabulaire d'un centre d'appels.

## Fine-tuning : pourquoi est-ce important pour une entreprise ?

Dans la plupart des projets d'entreprise, un bon prompt et le RAG suffisent ; le fine-tuning est réservé aux besoins précis où il apporte un gain mesurable.

Termes liés

1. [LLM (grand modèle de langage)](https://neuratech-solutions.com/ressources/glossaire-ia/llm/)
2. [RAG (Retrieval-Augmented Generation)](https://neuratech-solutions.com/ressources/glossaire-ia/rag/)
3. [Prompt](https://neuratech-solutions.com/ressources/glossaire-ia/prompt/)

[Tout le glossaire](https://neuratech-solutions.com/ressources/glossaire-ia/)