# Qu'est-ce que Supervised Fine-Tuning ?

*Intelligence artificielle · Dernière mise à jour : 23 octobre 2026*

> SFT

Il s'agit du processus d'adaptation d'un modèle d'intelligence artificielle pré-entraîné à une tâche spécifique à l'aide de paires de données étiquetées.

## Définition

Le fine-tuning supervisé (Supervised Fine-Tuning) permet d'orienter vers un domaine d'expertise spécifique des modèles de base ayant acquis des compétences linguistiques générales grâce à de vastes ensembles de données. Au cours de ce processus, des exemples de données directs préparés sous forme de questions et de réponses idéales sont présentés au modèle. Le modèle apprend à générer des réponses correctes aux instructions qui lui sont données en analysant ces paires de données étiquetées.

***Analogie :** Cela ressemble à un médecin ayant reçu une formation médicale générale qui se spécialise dans un type de maladie particulier en examinant des cas documentés.*

## Comment ça marche

Les poids du modèle sont mis à jour par de petites proportions en fonction des modèles d'entrée et de sortie du jeu de données préparé. En calculant le taux d'erreur, on veille à ce que les réponses générées par le modèle se rapprochent des réponses cibles. Ce processus aide le modèle à s'aligner sur le format souhaité sans subir de surapprentissage.

## Où est-ce utilisé

Il est utilisé pour permettre aux bots de service client de répondre conformément aux documents internes de l'entreprise et pour faire en sorte que les assistants de codage génèrent des sorties selon certaines normes.

## Souvent confondu avec

Il peut être confondu avec le concept général de fine-tuning. Alors que le fine-tuning est un terme parapluie général pour l'adaptation, le fine-tuning supervisé représente l'étape spécifique réalisée avec des paires d'instructions et de réponses étiquetées.

## Questions et réponses

**De combien de données a-t-on besoin pour le fine-tuning supervisé ?**

Bien que cela dépende de la complexité de la tâche que vous développez, quelques centaines à quelques milliers de paires de données de qualité suffisent généralement.

**Le processus SFT fait-il oublier au modèle ses capacités générales ?**

Dans les processus d'entraînement mal configurés ou excessivement prolongés, le modèle peut courir le risque de perdre ses connaissances générales.

## Termes liés

- [Fine-tuning](https://trescout.com/fr/dictionary/fine-tuning/)
- [Post-training](https://trescout.com/fr/dictionary/post-training/)
- [RLHF](https://trescout.com/fr/dictionary/rlhf/)
- [Foundation Model](https://trescout.com/fr/dictionary/foundation-model/)

Cette explication a été rédigée en langage clair pour TreScout avec l’IA puis **traduite automatiquement** depuis l’original turc · la version turque fait foi. Si quelque chose vous semble erroné ou manquant, écrivez à [hello@trescout.com](mailto:hello@trescout.com). [Lire en turc →](https://trescout.com/dictionary/supervised-fine-tuning/)

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Source : TreScout Glossaire · https://trescout.com/fr/dictionary/supervised-fine-tuning/