Formation Fine-tuning et agents IA : spécialiser un LLM et l’intégrer dans vos agents New

– Agent ou chatbot : boucle agentique, degrés d’autonomie, du prompt unique à l’agent outillé
– Design patterns agentiques : utilisation d’outils, planification, réflexion, orchestration multi-agents
– Fine-tuning d’un LLM : principe, bénéfices, limites, fine-tuning complet ou adaptation efficace des paramètres
– Ce qu’un modèle spécialisé apporte à un agent : appels d’outils fiables, sorties structurées, routage, vocabulaire et règles métier
– Critères de décision : prompt engineering et exemples d’abord, fine-tuning quand le gain en qualité, coût ou latence est mesurable
– Choisir un modèle open source : taille, licence, fenêtre de contexte, prise en charge de l’appel d’outils

– Function calling : déclaration d’outils par schéma (nom, paramètres, description) et sorties JSON structurées
– MCP (Model Context Protocol) : connecter l’agent à des services et à des sources de données de façon standardisée
– Pattern ReAct : alterner raisonnement, action et observation jusqu’à la réponse
– Pattern Plan & Execute : décomposer une demande complexe en étapes et les exécuter
– Réflexion et auto-correction : relire et corriger une sortie avant de la rendre
– État et mémoire de l’agent ; recherche documentaire exposée comme un outil parmi d’autres
– Ouverture vers les systèmes multi-agents : quand un superviseur et des agents spécialisés se justifient

– Format conversationnel et chat templates : structurer messages, appels d’outils et résultats d’outils pour l’entraînement
– Sources de données : historiques anonymisés, annotation manuelle, exemples rédigés par les experts métier
– Données synthétiques : générer des exemples avec un modèle plus puissant, puis les filtrer et les relire
– Qualité avant volume : nettoyage, déduplication, équilibrage des cas, exemples négatifs où aucun outil ne doit être appelé
– Découpage entraînement, validation et test ; jeu d’évaluation figé pour comparer les modèles
– Données personnelles et confidentialité : anonymisation, droits d’usage des données d’entraînement

– Supervised fine-tuning (SFT) avec l’écosystème Hugging Face : Transformers, Datasets, PEFT et TRL
– LoRA : adapter un modèle en entraînant un petit nombre de paramètres (rang, modules ciblés)
– QLoRA : quantification 4 bits pour fine-tuner sur un seul GPU ; estimer les besoins mémoire
– Hyperparamètres essentiels : taux d’apprentissage, nombre d’époques, taille de lot, longueur de séquence
– Suivi de l’entraînement : courbes de perte, détection du sur-apprentissage, points de contrôle
– Adaptateurs : sauvegarde, fusion avec le modèle de base, versionnement des données et des modèles pour des expériences reproductibles

– Exposer le modèle fine-tuné derrière une API compatible OpenAI avec un serveur d’inférence
– Brancher le modèle spécialisé dans l’agent à la place du modèle de base, sans réécrire la logique de l’agent
– Robustesse : valider les appels d’outils, gérer les sorties invalides et les erreurs d’outils, prévoir des relances
– Architecture mixte : un modèle généraliste pour planifier, un petit modèle spécialisé pour une tâche étroite et fréquente

– Évaluer le modèle fine-tuné : validité des appels d’outils, exactitude des arguments, non-régression sur les capacités générales
– Évaluer l’agent : evals composant par composant et de bout en bout, métriques de réussite des tâches
– LLM-as-a-judge : noter automatiquement la qualité des réponses, et ses limites
– Analyse d’erreurs : identifier ce qui relève du modèle, des outils ou de la conception de l’agent
– Coût et latence : comparer modèle spécialisé et modèle généraliste sur un même volume de requêtes
– Garde-fous : permissions des outils, injection de prompt via les données d’outils, validation humaine des actions sensibles
– Bonnes pratiques et enjeux éthiques de l’adaptation des modèles