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Fine-tuning : -30 % d’erreurs face aux modèles frontières

Entraîner un modèle open-weight sur des données métier propriétaires, puis le raffiner par apprentissage par renforcement, suffit à dépasser les modèles pr

Mohamed Meguedmi · 28 Juil 2026 · 9 min