Comment affiner un modèle GPT

Cette vidéo est la dernière étape pour passer d'un ingénieur rapide à un véritable architecte d'automatisation IA. Si vous avez atteint un plafond avec des invites système complexes qui sont lentes, coûteuses et incohérentes, il est temps de créer un cerveau personnalisé pour votre entreprise. Dans cette présentation technique, je vous montre comment tirer parti d'OpenAI Fine-Tuning pour intégrer votre logique spécifique, la voix de votre marque et vos règles de formatage directement dans un modèle GPT. Nous passerons en revue tout le cycle de vie d'un modèle affiné : de la préparation de vos données de formation JSONL au déploiement du modèle finalisé dans une automatisation Make.com. 🧠 Ce que vous apprendrez : Le « Pourquoi » du réglage fin : Comment obtenir une latence plus faible, des économies massives de jetons et une précision presque parfaite. Réglage fin ou RAG : quand entraîner un modèle et quand utiliser la génération augmentée par récupération (et pourquoi la plupart des gens se trompent). Préparation des données : une analyse approfondie de la structuration de vos fichiers .jsonl avec les rôles Système, Utilisateur et Assistant. Le tableau de bord OpenAI : comment naviguer dans le processus de formation, surveiller votre travail de mise au point et interpréter les résultats. Intégration Make.com : comment remplacer vos modèles de base par votre nouveau modèle personnalisé afin de créer des flux de travail plus intelligents et plus rapides. Que vous cherchiez à produire systématiquement un JSON strict ou à conserver une personnalité de marque nuancée, il s'agit du modèle de bout en bout pour l'IA spécialisée. 📍 Horodatage : 0:00 - Introduction : Briser le plafond de l'ingénierie rapide 0:35 - Qu'est-ce que le réglage fin ? (L'analogie avec l'école de commerce) 2:06 - Quand affiner les réglages : économies de jetons, style et cohérence 3:15 - Quand NE PAS affiner les réglages : faits ou format (ajustement fin ou RAG) 3:54 - Exemple concret : création d'un modèle de qualification de leads 4:39 - Préparation des données : comment créer un fichier JSONL dans VS Code 6:48 - Lancer le travail de réglage fin dans le Tableau de bord OpenAI 8:34 - Surveillance du travail : files d'attente, charge du serveur et époques 9:26 - Test de votre modèle : utilisation d'OpenAI Playground pour comparaison 10:10 - Répartition du coût des jetons : le réglage fin est-il réellement coûteux ? 11:11 - Déploiement de votre modèle personnalisé dans Make.com 12:11 - Outro 🔗 Ressources et outils : Tableau de bord du développeur OpenAI : https://platform.openai.com/ Make.com : https://www.make.com/en/register?pc=colivieri VS Code (pour la préparation JSONL) : https://code.visualstudio.com/ 💡 À propos de la chaîne : Je suis Christian, un architecte d'automatisation IA. Je me concentre sur la création de plans techniques de haut niveau qui comblent le fossé entre l'IA et les résultats commerciaux réels. Si vous souhaitez faire évoluer vos opérations à l'aide de Make.com et de modèles d'IA personnalisés, cliquez sur le bouton d'abonnement. Vous avez un cas d'utilisation de réglage précis avec lequel vous rencontrez des difficultés ? Déposez un commentaire ci-dessous et j'interviendrai pour vous aider à concevoir la solution ! #OpenAI #FineTuning #GPT4o #AIAutomation #MakeDotCom #AIArchitect #CustomAI #PromptEngineering #WorkflowAutomation #MachineLearning2026