Modèles de langage (LLM) : un rappel rapide
Les LLM (Large Language Models) comme GPT-4 sont des modèles préentraînés sur d’énormes volumes de données. Leur force ? Générer du langage naturel de manière fluide, réaliste et contextuelle. Mais comme ils sont généralistes, il peut être nécessaire de les adapter à des tâches ou des contextes plus spécifiques.
C’est là qu’entrent en jeu le prompt engineering et le fine-tuning, deux méthodes très différentes pour personnaliser ou optimiser les résultats d’un LLM.
Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?
Le prompt engineering consiste à concevoir et affiner la formulation des requêtes envoyées au modèle pour orienter ses réponses. Autrement dit, vous jouez uniquement sur l’entrée — le prompt — sans modifier le modèle lui-même.
Exemples de prompt engineering :
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Ajouter du contexte :
« Tu es un expert en droit fiscal. Explique-moi la TVA à un étudiant de première année. »
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Utiliser des formats :
« Résume le texte suivant en trois bullet points clairs. »
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Simuler un rôle :
« Agis comme un professeur de data science. Donne-moi une explication pédagogique de l’algorithme K-means. »
Le prompt engineering repose sur une logique d'expérimentation, parfois itérative, pour trouver la bonne formulation. Il est léger, rapide, et ne demande aucun accès technique au modèle.
Qu’est-ce que le Fine-tuning ?
Le fine-tuning, ou ajustement fin, consiste à réentraîner le modèle sur un corpus spécifique pour modifier son comportement ou son style de réponse. On ne change pas l’architecture du modèle, mais on lui fournit de nouveaux exemples ciblés pour qu’il « apprenne » un contexte particulier.
Exemples de fine-tuning :
- Former un modèle GPT à rédiger dans le style d’une entreprise.
- Adapter un chatbot pour répondre à des questions techniques internes à une organisation.
- Optimiser un modèle pour une langue ou un domaine spécifique (médical, juridique, etc.).
Le fine-tuning demande une phase d’entraînement avec des données labellisées, du temps de calcul, et une infrastructure adaptée. C’est une solution plus lourde, mais puissante pour des besoins récurrents et très spécifiques.
Tableau comparatif : Prompt Engineering vs Fine-tuning
| Critère | Prompt Engineering | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Accès au modèle | Aucun nécessaire | Requiert un accès à l'entraînement |
| Niveau technique | Faible à modéré | Avancé (data + ressources) |
| Coût | Faible | Élevé (en temps et en calcul) |
| Temps de mise en œuvre | Immédiat | Long (préparation + test) |
| Personnalisation | Contextuelle via le prompt | Structurelle, à long terme |
| Cas d’usage | Demandes ponctuelles ou interactives | Intégration à une application spécifique |
| Maintenance | Facile (modifier le prompt) | Plus complexe (retraining nécessaire) |
| Réutilisation | Moins adaptée pour des tâches répétitives | Idéal pour des cas d’usage constants |
Quand utiliser l’un ou l’autre ?
Utilisez le prompt engineering si :
- Vous avez besoin de tester rapidement un cas d’usage.
- Votre demande est ponctuelle, interactive ou très contextuelle.
- Vous ne pouvez pas modifier ou réentraîner le modèle (ex. : usage d’API comme OpenAI).
Utilisez le fine-tuning si :
- Vous devez reproduire systématiquement un comportement spécifique.
- Vous avez accès à une base de données d'exemples bien formatée.
- Vous intégrez GPT à une solution métier avec des exigences précises.
Dans les deux cas, il est aussi possible de combiner les deux méthodes. Par exemple, utiliser un modèle finement ajusté tout en formulant des prompts de manière optimisée.
Et pour un data analyst ou un développeur ?
Dans le contexte de la data analyse ou de la visualisation de données, les LLM peuvent servir à expliquer des résultats, générer du code (SQL, Python), créer des rapports, voire automatiser des insights.
- Le prompt GPT est utile pour demander une synthèse, expliquer un graphique, ou générer un script.
- Le fine-tuning GPT-4 devient pertinent si vous devez intégrer ces usages dans un outil interne, avec des réponses standardisées et alignées sur votre contexte métier.
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En résumé
La question prompt engineering vs fine-tuning ne se résume pas à un choix binaire. Il s’agit de deux approches complémentaires pour adapter des modèles comme GPT-4 à vos besoins.
- Le prompt engineering est immédiat, souple, économique et idéal pour l’exploration.
- Le fine-tuning est plus technique, mais puissant pour des usages spécialisés ou à grande échelle.
Comprendre leurs différences vous permet de faire un usage plus stratégique des LLM dans vos projets d’IA.
