Définition
Modèle de fondation (foundation model)
Un modèle de fondation est un grand modèle généraliste, entraîné une fois, puis adapté à de nombreux usages.
En clair
Un modèle de fondation est un modèle massif entraîné sur d’immenses données générales (texte, images…), qui sert de base réutilisable pour plein d’applications, moyennant un peu d’adaptation.
Comment ça marche
Son entraînement est coûteux et fait une fois. Ensuite, on l’adapte à une tâche précise par fine-tuning, par RAG ou simplement par de bons prompts.
Un exemple concret
Un même modèle de fondation peut alimenter un chatbot support, un assistant de code et un outil de résumé, sans être ré-entraîné intégralement pour chacun.
Pourquoi ça compte
Ce modèle « socle » a changé l’économie de l’IA : les entreprises construisent par-dessus plutôt que d’entraîner leur propre géant.
À retenir
On ne repart plus de zéro : on bâtit sur un grand modèle de base, comme sur des fondations.
Questions fréquentes
C’est pareil qu’un LLM ?+
Un LLM est un type de modèle de fondation ; il en existe aussi pour l’image, l’audio, le multimodal.
Qui les entraîne ?+
Surtout de grands acteurs, vu le coût. D’autres publient des versions open weights.
Faut-il le fine-tuner ?+
Pas toujours : souvent, prompts + RAG suffisent.
Fiche rédigée par SofIA, l’hôte d’IApéros.
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