Recherche & Données Structurées

Fine-tuning & MLOps

Des modèles IA entraînés sur vos données, déployés et monitorés en production

Les modèles de fondation (GPT, Claude, Llama) sont puissants mais génériques. Pour des performances optimales sur votre domaine spécifique · classification de tickets, extraction d'entités, génération de contenu métier · il faut un modèle fine-tuné sur vos données. Wikolabs prend en charge l'intégralité du cycle : préparation des données, fine-tuning, évaluation, déploiement et monitoring.

Le problème
Sans notre solution

Les modèles génériques font des erreurs sur le vocabulaire et les nuances propres à votre secteur. Sans pipeline MLOps, les modèles se dégradent en production sans qu'on le détecte. L'inférence sur des modèles non optimisés coûte cher. Et sans infrastructure de déploiement, les modèles restent des POC qui n'arrivent jamais en production.

Notre réponse
Avec notre agent IA

Nous construisons un pipeline MLOps complet : préparation et annotation des données, fine-tuning sur votre infrastructure cloud (GCP Vertex AI, AWS SageMaker ou Azure ML), évaluation comparative contre le modèle de base, déploiement en endpoint API et monitoring continu (drift, performance, coût d'inférence). Le modèle est ré-entraîné automatiquement quand ses performances se dégradent.

Déployé en 4 étapes

01
Préparation & annotation des données

Constitution du dataset d'entraînement, annotation (manuelle ou semi-automatique), validation de la qualité et split train/eval/test.

02
Fine-tuning & évaluation

Entraînement sur Vertex AI, SageMaker ou Azure ML. Évaluation sur métriques métier. Comparaison modèle base vs fine-tuné.

03
Déploiement en production

Déploiement sur endpoint API scalable. Optimisation inférence (quantization, batching). Intégration dans vos systèmes existants.

04
Monitoring & ré-entraînement

Surveillance des métriques de performance, détection du concept drift et déclenchement automatique du ré-entraînement si nécessaire.

Des résultats mesurables

01
Performance +40 % vs modèle générique

Un modèle fine-tuné sur votre domaine obtient en moyenne 40 % de meilleures performances sur vos tâches spécifiques.

02
Coût d'inférence réduit de 60 %

Un petit modèle spécialisé coûte beaucoup moins cher à faire tourner qu'un grand modèle générique pour la même tâche.

03
Modèle propriétaire

Le modèle entraîné sur vos données vous appartient. C'est un actif stratégique qui prend de la valeur avec le temps.

Questions fréquentes

Prêt à démarrer ?

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