Oct 26, 2025 2:42:23 PM

Fine-tuning des modèles dans Amazon Bedrock

Le Fine-Tuning de Modèles dans Amazon Bedrock

Le fine-tuning, ou réglage fin, est une étape essentielle lorsqu’on souhaite adapter un modèle de fondation aux besoins spécifiques de son entreprise. Amazon Bedrock offre des fonctionnalités puissantes pour créer des modèles personnalisés, capables de répondre précisément à vos tâches métiers ou contextuelles.

Qu’est-ce que le fine-tuning ?

Le fine-tuning consiste à prendre un modèle pré-entraîné et à l’adapter avec vos propres données. Cela permet de modifier les poids du modèle afin qu’il réponde mieux à des exigences spécifiques, tout en conservant les connaissances générales acquises lors de son entraînement initial.

Contrairement à l’utilisation standard d’un modèle, le fine-tuning vous permet :

d’intégrer vos propres données, confidentielles et stockées dans votre compte AWS,
d’améliorer la pertinence et la qualité des réponses,
d’enseigner au modèle un ton, un style ou des conventions spécifiques à votre entreprise.

Les types de fine-tuning dans Bedrock

Amazon Bedrock propose plusieurs approches pour affiner un modèle :

1. Fine-tuning basé sur l’instruction (Instruction-Based Fine-Tuning)

Cette méthode est idéale pour les tâches spécifiques à un domaine. Elle utilise des données étiquetées sous forme de paires question-réponse.

Exemple pratique :
Vous voulez qu’un modèle réponde aux questions sur votre catalogue de produits écologiques. Vous créez des paires “Question : Quels sont les matériaux utilisés dans ce produit ? / Réponse : Les matériaux sont 100% recyclables et biodégradables”. Le modèle apprend non seulement la bonne réponse mais aussi le ton et la structure attendus.

Caractéristiques :

Données étiquetées sous forme de prompts et réponses.
Idéal pour des chatbots, assistants virtuels ou systèmes de recommandation personnalisés.
Moins coûteux que le pré-entraînement continu, car il nécessite moins de données et moins de calcul.

2. Pré-entraînement continu (Domain-Adaptation Fine-Tuning)

Cette approche est utilisée lorsque vous avez des données non étiquetées. Le modèle continue son entraînement pour devenir un expert dans un domaine spécifique.

Exemple pratique :
Vous souhaitez qu’un modèle maîtrise les concepts de la logistique durable. Vous lui fournissez toute votre documentation interne sur la chaîne d’approvisionnement, les rapports environnementaux et les procédures opérationnelles. Le modèle apprend le vocabulaire et les concepts propres à ce domaine, même si les données ne sont pas structurées en paires question-réponse.

Caractéristiques :

Utilisation de grandes quantités de données textuelles non structurées.
Approche coûteuse et nécessitant plus de ressources computationnelles.
Permet au modèle de devenir un spécialiste d’un domaine particulier.

3. Fine-tuning pour la messagerie et les conversations

Pour les applications de chat ou d’assistant virtuel, Amazon Bedrock permet de fine-tuner les modèles sur des conversations à tour unique ou à tours multiples :

Messages à tour unique : le modèle apprend à répondre correctement à un seul prompt dans un contexte donné.
Messages à tours multiples : le modèle apprend à gérer des dialogues, à maintenir le contexte sur plusieurs échanges et à ajuster ses réponses selon l’historique de la conversation.

Exemple pratique :
Vous créez un assistant pour le support technique informatique. Les données d’entraînement comprennent des échanges entre un utilisateur et un assistant sur la résolution de problèmes logiciels, alternant les rôles d’utilisateur et d’assistant sur plusieurs tours.

Apprentissage par transfert et fine-tuning

Le fine-tuning est un type spécifique d’apprentissage par transfert. L’idée générale de l’apprentissage par transfert est de prendre un modèle pré-entraîné et de l’adapter à une nouvelle tâche connexe.

Exemple pratique :
Un modèle pré-entraîné sur la reconnaissance d’images peut être adapté pour identifier uniquement des plantes médicinales spécifiques. De même, un modèle de traitement du langage naturel peut être ajusté pour répondre exclusivement aux questions de conformité réglementaire d’une entreprise.

Cas d’utilisation concrets du fine-tuning

Le fine-tuning est utile pour :

créer des chatbots avec un persona ou un ton particulier,
générer du contenu publicitaire ou marketing ciblé,
former un modèle sur des données propriétaires, comme les historiques d’e-mails, les tickets de support ou les interactions clients,
réaliser des tâches métiers précises, comme la catégorisation automatique ou la validation d’informations.

Considérations pratiques

Stockage des données : vos données doivent être hébergées sur Amazon S3 et respecter le format requis par Bedrock.
Coût : le fine-tuning basé sur l’instruction est généralement moins coûteux que le pré-entraînement continu, qui nécessite plus de données et de calcul.
Ressources humaines : la préparation des données et l’évaluation du modèle peuvent nécessiter des compétences en apprentissage automatique.
Débit provisionné : pour utiliser un modèle finement ajusté, Bedrock propose un modèle de tarification spécifique appelé débit provisionné, différent de l’utilisation à la demande.
Évaluation continue : après le fine-tuning, il est important de tester le modèle pour vérifier la qualité, la pertinence et la cohérence des résultats générés.

Conclusion

Le fine-tuning dans Amazon Bedrock permet de transformer un modèle pré-entraîné en un modèle personnalisé et spécialisé pour vos besoins métiers.

Le fine-tuning basé sur l’instruction est adapté aux tâches spécifiques et aux données étiquetées.
Le pré-entraînement continu est idéal pour adapter un modèle à un domaine précis avec des données non étiquetées.
Les modèles de conversation peuvent être affinés pour gérer des dialogues à un ou plusieurs tours.
L’apprentissage par transfert reste un concept général permettant de réutiliser un modèle pour de nouvelles tâches connexes.

La maîtrise du fine-tuning vous permettra de tirer le maximum des Foundation Models tout en garantissant la qualité, la pertinence et la sécurité des résultats dans vos applications.

Ce billet de blog fait partie du cours AWS AI Practitioner en français disponible sur Udemy et sur la plateforme LeCloudFacile.com.