# Modèle de Fondation

> Vaste modèle d'IA entraîné sur un large éventail de données non étiquetées, adaptable à de nombreuses tâches.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/modele-de-fondation
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Recherche & Science](https://zoneia.fr/outils/categorie/recherche-science-ia), [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

Un modèle de fondation est un **modèle généraliste** (souvent de grande taille) appris à partir de **quantités massives de données brutes** : texte, images, audio, code, etc. L’objectif n’est pas de résoudre une tâche unique, mais d’acquérir des représentations et des connaissances réutilisables dans de nombreux contextes.

## Comment ça fonctionne
L’entraînement initial se fait généralement par **apprentissage auto-supervisé** : le modèle prédit une partie manquante ou future des données (ex. prochain mot, région masquée d’une image). Cette étape coûteuse produit un modèle « de base ». Ensuite, on l’adapte via :
- **fine-tuning** (réentraînement sur un jeu de données ciblé),
- **prompting** (instructions en entrée),
- **RAG** (connexion à des documents externes),
- **alignement** (ex. RLHF) pour mieux suivre des consignes et réduire certains comportements indésirables.

## À quoi ça sert
Il sert de **brique commune** pour construire rapidement des applications : assistance à l’écriture, recherche sémantique, extraction d’informations, classification, génération de code, ou analyse d’images. Cela réduit le besoin d’entraîner un modèle spécialisé à partir de zéro.

## Exemples concrets
Chatbots métier, résumé de tickets support, détection d’entités dans des contrats, copilotes de développement, ou moteurs de recherche augmentés par IA.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/modele-de-fondation)