Je vais générer des données d'entraînement synthétiques et des pipelines d'évaluation

Une prise de contact préalable nous permet de revoir votre schéma de données, vos exigences de domaine et vos cibles d’évaluation afin de choisir le bon package et d’éviter les retards de livraison.

Les données d’entraînement synthétiques sont des données générées artificiellement qui imitent les distributions du monde réel. Elles permettent d’ajuster finement et de tester des modèles AI sans risques pour la vie privée ni coûts de labellisation manuelle.

Nous livrons les données en formats JSONL, CSV, Parquet, JSON et formats de jeux de données standard Hugging Face optimisés pour l’ajustement fin des modèles OpenAI, Anthropic ou open-source.

Nous utilisons des contraintes de schéma, la déduplication sémantique, des vérifications de distribution statistique et des règles de validation automatisées pour éliminer hallucinations et erreurs de formatage.

Le pipeline inclut des tests automatisés de benchmark, le scoring de précision, le suivi de latence, l’évaluation par LLM comme juge, et des rapports de tests de régression.

Non, les coûts d’utilisation de l’API (OpenAI, Anthropic ou cloud) sont facturés directement sur votre compte. Nous aidons à la configuration clé et à l’optimisation du budget.

Nous avons besoin de votre schéma cible, d’exemples de données (si disponibles), des règles du domaine métier et des critères ou métriques d’évaluation que vous souhaitez benchmarker.

Nous signons des accords de non-divulgation standard, ne stockons jamais vos données sensibles de façon permanente, et générons des jeux de données entièrement anonymisés et conformes à la vie privée.

Les révisions incluent l’ajustement de la distribution des jeux de données, la modification des cas limites, l’affinement des modèles de prompts ou la relance de métriques d’évaluation spécifiques.

Oui, nous proposons une maintenance continue et une expansion des jeux de données via des jalons personnalisés ou des forfaits de support mensuels.