Grand modèle d'IA pré-entraîné sur d'énormes quantités de données, qui sert de base pour créer des applications spécialisées.
DébutantUn modèle de fondation (foundation model) est un modèle d'IA entraîné sur une quantité massive de données (textes, images, code) pour acquérir des connaissances générales. GPT-4 d'OpenAI, Claude d'Anthropic, Gemini de Google et Llama de Meta sont des modèles de fondation. Ils coûtent des centaines de millions de dollars à entraîner. L'idée clé : au lieu que chaque entreprise crée son propre modèle depuis zéro, on utilise un modèle de fondation comme base et on le personnalise (via prompt engineering, RAG ou fine-tuning). C'est ce qui a démocratisé l'IA : tu n'as pas besoin d'entraîner un modèle, juste de savoir l'utiliser.
C'est comme un moteur de voiture universel. Toyota, BMW et Renault pourraient chacun fabriquer le leur, mais c'est plus efficace d'utiliser un moteur commun et de l'adapter à chaque modèle de voiture. Les modèles de fondation sont ces moteurs universels de l'IA.
Une agence de marketing utilise Claude (modèle de fondation d'Anthropic) comme base. Via des prompts personnalisés et un CLAUDE.md, elle l'adapte pour rédiger des newsletters dans le ton de chaque client, analyser des données Google Analytics, et générer des briefs créatifs. Un seul modèle, des dizaines d'usages.
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