LoRA – La technique pour adapter un modèle IA sans exploser votre budget
Vous voulez entraîner un modèle IA sans investir des milliers d’euros ? Je vous parle de LoRA, une solution efficace et économique. Avec un tuto pour les plus aventuriers ;)
Mais avant de commencer mon récap de ces 15 derniers jours :
J’ai assisté au récap à Paris du CES 2025 vécu de l’intérieur par Carlos Diaz et Jean-Philippe Encausse. Un retour hyper intéressant sur un fond de discussion ouverte sur les innovations présentes.
J’ai eu la chance de gagner une place pour Experience Vision au Grand Rex grâce Jonathan Chan ! Une journée sur le thème des expériences immersives avec de la VR et de l’IA. J’ai fait un post récap ici.
Ensuite, j’ai remis ma casquette de formatrice en IA pour former durant toute une journée de entrepreneures sur Comment utiliser l’IA dans leur quotidien pour créer des visuels, des posts impactants, des articles optimisés en SEO et en copywriting, créer leur propre calendrier éditorial pour le mois… Nous avons également aborder les biais et les hallucinations et les précautions à prendre pour les éviter. Avec un message de fond : toujours vérifier ce que vous propose les outils d’IA.
Jeudi, j’ai mis ma casquette de Conférencière sur l’IA générative et le marketing pour les dirigeants du Practice à Issy-les-Moulineaux. J’avais peur d’avoir une salle peu rempli (l’angoisse de tous les conférenciers) et les participants ont dépassé mes ambitions avec des personnes ayant suivies la conférence début à l’entrée de la salle tellement elle était pleine. Merci à vous 🫶
Bienvenue dans cette 85 ème édition de la newsletter d’Elodie Chenol . Nous sommes désormais 978. Que vous soyez les premiers à me suivre ou que vous veniez de me découvrir, merci de me lire 🫶🫶🫶 !
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LoRA : Le secret pour adapter une IA sans se ruiner
Adapter un modèle d’intelligence artificielle à vos besoins peut sembler un défi technique et financier. Entraîner un modèle comme GPT-4 ou LLaMA demande une puissance de calcul colossale… et donc un budget conséquent.
Mais une technologie change la donne : LoRA (Low-Rank Adaptation). Avec LoRA, vous pouvez personnaliser un modèle existant sans le réentraîner entièrement ! Résultat ? Moins de ressources, moins de temps et une IA qui comprend parfaitement votre domaine d’expertise.
👉 Concrètement, un LoRA permet :
✅ D’affiner un modèle pré-entraîné (GPT, Mistral, LLaMA…) avec vos propres données.
✅ De réduire drastiquement les coûts d’entraînement.
✅ D’éviter d’avoir à manipuler un énorme modèle complet.
Je vous explique comment créer votre propre modèle personnalisé avec LoRA en quelques étapes simples.
Comment fonctionne un LoRA ?
Traditionnellement, lorsqu'on entraîne un modèle IA, on modifie tous ses paramètres – ce qui exige énormément de ressources GPU.
Un LoRA a une approche différente :
Il ajoute une petite couche d’entraînement spécifique à vos données, au lieu de toucher à tout le modèle.
Il applique une adaptation ciblée qui améliore la précision sur un sujet précis.
Il garde la base du modèle intacte, permettant une personnalisation efficace et légère.
Par exemple si vous souhaitez un chatbot expert en finance, plutôt que d’entraîner GPT-4 de zéro, vous pouvez utiliser un LoRA pour l’affiner sur des rapports financiers et des articles spécialisés.
Et appliqué à l’IA, ça donne quoi ?
Les grands modèles d’intelligence artificielle comme GPT-4, LLaMA ou Stable Diffusion sont déjà “formés” sur des millions de livres, articles et images.
Mais si on veut personnaliser un modèle IA pour un domaine précis (ex : droit, médecine, immobilier, finance…), nous n’avons pas besoin de le réentraîner entièrement.
Pourquoi on entend plus parler de LoRA pour les images ?
🔹 Les modèles d’images sont plus “visibles” : On voit immédiatement l’impact d’un LoRA sur un style graphique.
🔹 La communauté créative l’a massivement adopté : Des sites comme Civitai regorgent de LoRA pour tous les styles (anime, peinture, 3D…).
🔹 Les modèles open-source d’image sont plus accessibles : Avec Stable Diffusion, tout le monde peut tester un LoRA sans avoir une grosse infrastructure.
Dans le texte, les modèles LoRA sont surtout utilisés par des chercheurs, des entreprises et des startups, et leur impact est moins immédiatement visible. Mais ils sont tout aussi puissants !
Tutoriel : créez votre propre LoRA en 5 étapes !
👨💻 1. Choisissez un modèle de base
Utilisez un modèle open-source comme LLaMA 2, Mistral, Falcon ou même un modèle Stable Diffusion pour les images.
📚 2. Préparez vos données d’entraînement
Rassemblez des documents, des transcriptions ou du contenu pertinent pour spécialiser l’IA sur votre domaine.
⚙️ 3. Utilisez Hugging Face et PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning)
Installez les outils nécessaires sur Google Colab ou un serveur cloud :
💾 4. Entraînez votre LoRA en quelques lignes de code
Avec Hugging Face, vous pouvez entraîner votre modèle en langage Python :
🚀 5. Déployez et testez votre modèle !
Une fois votre modèle LoRA entraîné, testez-le sur des inputs spécifiques et affinez-le si nécessaire.
Cela peut paraître technique mais en vous aidant de ChatGPT ou Mistral vous pouvez générer le code Python, lui demander de vérifier et tester le code. C’est tout de même mieux si vous avez des connaissances en la matière ;)
Si vous cherchez à développer une IA spécialisée pour votre business (chatbot expert, moteur de recommandation, IA créative…), LoRA est une solution puissante et accessible.
Avez-vous déjà utilisé un LoRA ?
Quel modèle aimeriez-vous personnaliser avec cette technique ?
Si cet email vous a plu, pensez à le transférer à une personne que cela pourrait intéresser.
🚀 À bientôt pour plus d’astuces IA !
Elodie