Définition courte
Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle d’IA sur un jeu de données spécifique pour l’adapter à un cas d’usage précis.

Explication complète
Un modèle d’IA généraliste peut comprendre le langage ou reconnaître des images, mais il reste limité à des connaissances générales.
Le fine-tuning permet de le spécialiser sur un domaine particulier — par exemple, le vocabulaire du BTP, la lecture de factures ou la détection de non-conformités.

Cette technique consiste à :

1. Partir d’un modèle préentraîné (ex. GPT, Mistral, Claude).

2. Lui fournir un ensemble de données représentatif du cas d’usage ciblé.

3. Réajuster ses paramètres pour améliorer sa précision sur ce contexte.

C’est une étape clé pour rendre une IA pertinente et fiable dans un environnement métier.

Exemple concret
HexaFlow entraîne un modèle sur des centaines d’attestations de conformité pour que l’IA comprenne la structure, les champs et le ton de ces documents.
→ L’outil peut ensuite générer des attestations cohérentes et prêtes à signer.

À retenir
Le fine-tuning transforme une IA généraliste en expert métier.
C’est ce qui permet de passer d’une IA “intelligente” à une IA utile.