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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