4.2 Fine-tuning et LLMOps : mise en œuvre opérationnelle

Une fois l'architecture en place, comment s'assurer que le modèle est performant et maintenable dans le temps ? C'est ici qu'interviennent le Fine-Tuning (spécialisation) et le LLMOps (gestion opérationnelle).

4.2.1 Fine-tuning des LLM

Le Fine-Tuning consiste à ré-entraîner légèrement un modèle générique sur un jeu de données spécifique pour le spécialiser dans une tâche précise. Contrairement au RAG (qui donne de l'information), le Fine-Tuning modifie le "comportement" ou le "style" du modèle.

Pourquoi faire du Fine-Tuning ?

Pour apprendre une syntaxe de code propriétaire.
Pour adopter un format de rapport spécifique.
Pour réduire la latence (un petit modèle spécialisé va plus vite qu'un gros modèle générique).

Fil rouge : FrigoMagique

L'équipe utilise un langage de test interne très spécifique appelé "FrigoScript". Les modèles publics (Gemini 3) ne le connaissent pas et font des erreurs de syntaxe.

L'action : l'ingénieur IA entraîne un petit modèle Open Source (ex: Llama 3) avec 5000 exemples de scripts "FrigoScript" existants.

Le résultat : ce nouveau modèle "GUS-Coder" est devenu un expert mondial du FrigoScript, bien meilleur que Gemini 3 pour cette tâche précise, et coûte moins cher à faire tourner.

4.2.2 LLMOps (Large Language Model Operations)

Le LLMOps est l'application des principes DevOps aux LLM. C'est l'ensemble des pratiques pour déployer, surveiller et maintenir les modèles en production.

Les activités clés du LLMOps pour le test :

Déploiement : mettre le modèle à disposition des testeurs (API, Serveur).
Surveillance : vérifier que l'IA ne dérive pas (Drift), ne devient pas plus lente ou ne commence pas à halluciner après une mise à jour.
Gestion des coûts : suivre la consommation de tokens pour éviter l'explosion du budget.

Fil rouge : FrigoMagique

Le tableau de bord LLMOps de la responsable QA :

Elle surveille les indicateurs de GUS en temps réel.

Coût par jour : 15$ (Stable).
Temps de réponse moyen : 2.5 secondes (En hausse, alerte !).
Feedback utilisateur : le taux de "Pouce bas" sur les réponses de GUS a augmenté de 10% depuis la dernière mise à jour du modèle.

Grâce au LLMOps, elle décide de revenir à la version précédente du modèle avant que cela n'impacte trop l'équipe.

🎓 Point syllabus (ce qu'il faut retenir)

Fine-Tuning : spécialisation du modèle via un ré-entraînement léger. Utile pour la conformité de style ou les langages spécifiques.
RAG vs Fine-Tuning : RAG pour apporter de la connaissance (faits), Fine-Tuning pour adapter le comportement (forme).
LLMOps : discipline englobant le déploiement, le monitoring (performance, qualité, coût) et la maintenance des modèles d'IA.

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