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C'est une vision inspirante de l'IA sur mesure. As-tu déjà cartographié l'investissement concret en temps, en expertise et surtout en volume et qualité de données spécifiques pour qu'un fine-tuning soit réellement efficace et sur-mesure pour les nuances d'une entreprise ? Par exemple, la transformation de "meilleurs prompts IA en outils en un clic dans Chrome", évoquée sur Hacker News, ne s'approche-t-elle pas davantage de l'ingénierie de prompt avancée ou de l'orchestration de modèles via des API que du fine-tuning lourd d'un modèle de base, ce qui implique des prérequis techniques et financiers distincts ? De même, pour des cas comme Pillar en gestion des risques financiers, bien que l'IA y soit cruciale, est-ce que cela signifie toujours un fine-tuning de modèles génériques, ou d'autres méthodes d'IA spécialisée, potentiellement moins gourmandes en ressources, peuvent-elles aussi atteindre la précision nécessaire ? Continuer à explorer ces pistes te permettra de solidifier encore davantage ton approche et de maximiser l'impact de ces technologies. ✨




