L’IA doit-elle toujours être plus grosse pour être plus performante ?
On pense souvent que plus un modèle d’IA est grand, plus il est puissant.
Et si c’était une fausse évidence ?
Aujourd’hui dans Les dessous de l'IA on parle d’un enjeu clé pour les modèles d'IA : faire mieux avec moins.
Moins de puissance de calcul.
Moins de ressources consommées.
Mais autant, voire plus, d’efficacité.
Trois dynamiques sont en train de changer la donne
L’optimisation devient une nécessité
Les modèles géants coûtent trop cher
Ils consomment une énergie folle
Ils ne sont pas accessibles à tous
→ Alléger l’IA c’est la rendre plus performante et plus accessible
Les entreprises veulent aller plus vite, à moindre coût
Un modèle optimisé, c’est une exécution plus rapide.
Un coût réduit, c’est un avantage concurrentiel.
Une IA plus efficiente, c’est une adoption plus large.
→ Gagner en efficacité c’est donc gagner en compétitivité.
Mais il y a un paradoxe : l’effet rebond
En rendant l’IA plus accessible on pourrait accélérer son usage.
Ce qui signifie… une consommation globale qui explose.
Et un impact environnemental qui pourrait s’aggraver.
→ Optimiser l’IA : solution ou un piège ?
Pour creuser ces questions j’ai invité Bertrand Charpentier le cofondateur de Pruna AI entreprise spécialisée dans l’optimisation des modèles des modèles d'IA !
Une conversation pour comprendre ce qui se joue vraiment derrière cette quête d’efficacité.
Bonne écoute !
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