Comparatif
Où faire du fine-tuning d'un LLM en novembre 2026
Quels fournisseurs proposent encore le fine-tuning, sur quels modèles et dans quelles régions : Vertex AI, Bedrock, Mistral, Anthropic, modèles ouverts.
Mis à jour le
En novembre 2026, le fine-tuning en libre-service se trouve surtout chez Google Vertex AI (modèles Gemini) et Amazon Bedrock (modèles Amazon, Meta et un modèle Claude), ou chez vous, sur un modèle à poids ouverts. Anthropic n'en propose pas sur son API, et Mistral a déprécié le sien. Le tableau ci-dessous reprend la documentation de chaque fournisseur, lue le 15/11/2026.
Précision utile : ce site est édité par IArche, qui édite aussi ALMA, la plateforme IA pour PME. ALMA ne figure pas dans ce comparatif, qui ne porte que sur les services d'entraînement de modèles.
Le tableau
| Fournisseur | Fine-tuning proposé ? | Modèles concernés | Régions indiquées |
|---|---|---|---|
| Google Vertex AI | oui, réglage supervisé | Gemini 3.5 Flash, 3.5 Flash-Lite, 3.1 Flash-Lite, 2.5 Pro, 2.5 Flash, 2.5 Flash-Lite | « us » et « eu » pour les Gemini 3.x ; l'exemple de la doc utilise us-central1 pour les 2.5 |
| Amazon Bedrock | oui | Claude 3 Haiku ; Llama 3.1 (8B, 70B), 3.2 (1B, 3B, 11B, 90B), 3.3 70B ; Nova (Micro, Lite, Pro, 2 Lite, Canvas) ; Titan | us-west-2 pour Claude et Llama ; us-east-1 pour Nova |
| API Claude (Anthropic) | non, pour l'instant | — | — |
| API Mistral | documenté, mais marqué « Deprecated » | modèles texte de open-mistral-7b à mistral-large-latest, pixtral-12b-latest |
non indiqué |
| Modèles à poids ouverts | oui, par vos soins | tout modèle dont la licence le permet | là où vous louez la machine |
Pour mémoire, et à titre factuel : OpenAI a annoncé le 07/05/2026 la fermeture progressive de son service de fine-tuning, fermé depuis cette date aux organisations qui ne l'avaient jamais utilisé ; les clients existants actifs peuvent créer des tâches jusqu'au 06/01/2027.
Ce qui départage les options
Le modèle que vous utilisez déjà. Un fine-tuning s'applique à un modèle de base précis. Si votre application tourne sur Gemini, Vertex AI est la voie naturelle ; si elle tourne sur Claude, la seule option documentée est Claude 3 Haiku sur Bedrock, un modèle ancien (voir Fine-tuning de Claude).
La région. Pour une entreprise européenne, le lieu de l'entraînement et du stockage du modèle affiné compte. Google indique que la région « global » ne prend en charge ni les clés de chiffrement gérées par le client ni les zones de résidence des données, et que les adaptateurs des modèles « global » sont stockés aux États-Unis. Le détail des régions par fournisseur est traité sur Comparatif d'hébergement.
La durée de vie. Un modèle affiné vit tant que son modèle de base est servi. Chez Mistral, le service n'est plus suivi ; chez Anthropic, Claude 3 Haiku a été retiré de l'API Claude le 20/04/2026, Bedrock suivant son propre calendrier.
Le contrôle. Avec un modèle ouvert, vous gardez les poids et l'adaptateur. Hugging Face fournit TRL pour l'entraînement supervisé et PEFT pour n'entraîner qu'une petite partie des paramètres (voir LoRA et QLoRA). En échange, vous gérez la machine, l'hébergement et les mises à jour.
Formats de données : proches, pas identiques
| Fournisseur | Structure d'une ligne JSONL |
|---|---|
| Vertex AI | contents (rôles user / model, liste parts), systemInstruction facultatif |
| Bedrock, Claude 3 Haiku | system puis messages (rôles user / assistant) |
| Mistral | messages (rôles system, user, assistant, tool) |
| TRL (Hugging Face) | messages, ou prompt / completion, ou text |
Un même jeu d'exemples se convertit d'un format à l'autre par un petit script. Voir Jeu de données.
Notre lecture
Avant de choisir un fournisseur d'entraînement, vérifiez que le fine-tuning est nécessaire (Quand faire du fine-tuning). Si c'est le cas, partez du modèle que vous servez déjà et d'une région compatible avec vos contraintes ; à défaut, un modèle ouvert affiné avec Hugging Face vous laisse la main sur tout, au prix d'un travail d'exploitation.
Questions fréquentes
Peut-on affiner un modèle dans une région européenne ?
Chez Google, le réglage des Gemini 3.5 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.1 Flash-Lite se fait sur les points d'accès multirégionaux « us » et « eu ». Chez Amazon Bedrock, les régions listées pour le fine-tuning sont us-east-1 et us-west-2.
Quel fournisseur choisir ?
Celui qui propose le modèle que vous utilisez déjà en production, dans une région compatible avec vos contraintes. Si aucun service géré ne convient, un modèle à poids ouverts s'affine chez vous avec Hugging Face.
Sources
Pages consultées pour écrire cet article :
- https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/glossary
- https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-model-supported.html
- https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini-supervised-tuning
- https://docs.mistral.ai/capabilities/finetuning/
- https://docs.mistral.ai/resources/deprecated/finetuning/text_vision_finetuning
- https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/model-deprecations
- https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-prepare.html
- https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini-supervised-tuning-prepare
- https://developers.openai.com/api/docs/deprecations
- https://developers.openai.com/api/docs/guides/supervised-fine-tuning
- https://huggingface.co/docs/trl/sft_trainer
- https://huggingface.co/docs/peft/index