Fine-tuning LLM : tester ce qu'il sait ou ce qu'il peut apprendre ?

Un modèle qui récite parfaitement une base de connaissances est-il capable de l'exploiter une fois réentraîné sur vos métiers ? Une recherche d'octobre 2026 montre que nos tests habituels mesurent souvent un savoir inerte, impuissant à généraliser. La véritable capacité d'adaptation se loge dans une géométrie interne des représentations, corrélée à plus de 0,90 avec le succès du fine-tuning.

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