C’est le point le plus important que les gens ne pigent toujours pas quand on construit une IA — que vous entraîniez un modèle ou que vous conceviez un système d’agents : la qualité des données, c’est tout.
La différence entre des bonnes et des mauvaises données, c’est la différence entre une IA qui comprend une tâche... et une IA qui se perd dans le bruit.
Voilà une autre erreur que je vois tout le temps :
Les gens partent du principe que leur IA comprend déjà les bases d’un domaine.
Ce n’est pas le cas. Et souvent... elle en est incapable.
Il faut rédiger vos données comme si vous formiez un stagiaire brillant mais complètement paumé.
Dans le meilleur des cas, elle en sait un peu.
Dans le pire, elle hallucine avec un aplomb total.
Un LLM ne vous dira pas toujours quand il est confus.
C’est à vous d’être l’adulte dans la pièce, de vous assurer que les données sont propres, claires et opérationnelles.
Le fine-tuning ? Bien sûr, c’est utile quand on veut remodeler un processus de réflexion.
Mais la plupart du temps ?
Vous n’avez pas besoin de poids plus intelligents. Vous avez besoin d’un meilleur échafaudage.
Commencez par des données plus propres.
Moins de bruit.
Une structure explicite.
Une séparation nette entre les signaux et les métadonnées.