Comment préparer vos données pour réussir le fine-tuning de vos LLM

Quand on parle de fine-tuning d’un LLM (Large Language Model comme GPT ou Llama), beaucoup imaginent que tout se joue sur la puissance de calcul ou le choix du modèle. En réalité, le vrai facteur différenciant est ailleurs : la qualité des données d’entraînement.

Un LLM mal nourri devient un LLM mal adapté. Autrement dit : vos données sont la matière première, et la préparation est l’usine qui conditionne la valeur finale.

1. Collecter les bonnes données

Tout commence par réunir l’information là où elle se trouve : bases internes (SQL, CRM), fichiers, cloud (S3, GCS), voire sources ouvertes.

👉 Le point clé pour un DSI : garantir la traçabilité de la donnée collectée. Si vous ne savez pas d’où vient une donnée, elle risque de poser problème en audit ou en production.

2. Nettoyer et structurer

Un LLM ne tolère pas le désordre. Les étapes clés :

• éliminer doublons et erreurs,
• harmoniser les formats (dates, unités, encodages),
• traiter les textes (tokenisation = découper en mots, lemmatisation = ramener les mots à leur racine).

👉 Objectif : obtenir un dataset propre, cohérent et aligné avec votre cas d’usage (juridique, support client, cybersécurité, etc.).

3. Gérer les déséquilibres

Dans un dataset, certaines classes sont souvent surreprésentées. Exemple : 90 % d’e-mails sont légitimes, 10 % sont du phishing. Résultat : le modèle apprend surtout à reconnaître le cas le plus fréquent.

👉 Solutions :

• créer des exemples synthétiques (SMOTE),
• pondérer les classes pour que les “petits” cas pèsent plus lourd,
• contrôler l’équilibre dès la phase de découpage.

4. Bien séparer entraînement, validation et test

C’est la base, mais souvent négligée.

• Entraînement : pour apprendre,
• Validation : pour ajuster,
• Test : pour vérifier.

👉 Pour un DSI : cette séparation est la garantie qualité. Sans elle, vous risquez un modèle brillant… mais uniquement sur le papier, incapable de généraliser.

5. Enrichir et augmenter les données

• Annotation : étiqueter vos données (ex. classer des tickets IT en catégories). Cela peut être manuel, semi-automatique ou assisté par IA.
• Augmentation : générer des variantes pour éviter la monotonie (traductions inversées, synonymes, reformulations).
• Données synthétiques via LLM : utiliser un modèle existant pour créer des cas réalistes (par ex. des scénarios d’attaques pour tester une IA cybersécurité).

👉 Intérêt pour un DSI : accélérer la constitution de jeux de données quand les cas d’usage réels sont rares ou sensibles.

6. Les écueils à éviter

• Des données trop éloignées du métier (risque de hors-sujet),
• Des biais implicites (manque de diversité = IA discriminante),
• Des datasets trop gros pour vos ressources GPU,
• L’oubli des cas rares mais critiques,
• Les enjeux réglementaires (RGPD, confidentialité).

🎯 tl,tr

La préparation des données n’est pas un “détail technique” : c’est une décision stratégique.

• Elle conditionne la robustesse du modèle,
• Elle sécurise sa mise en production,
• Elle vous protège face aux audits et à la conformité.

👉 Pour un DSI, investir dans un pipeline de préparation robuste, c’est assurer le ROI de tout projet IA.

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