Les défis d’une IA frugale

Résumé

L’article proposé par le CNRS entend mettre en évidence la facture énergétique élevée de l’IA générative en particulier pour proposer des pistes de solution afin de la réduire.

A ce titre, l’article avance que la quête d’une IA plus frugale fait de plus en plus d’émules parmi les chercheurs, conscients qu’il s’agit d’un sujet névralgique dans le contexte climatique actuel.

Le regard de la rédaction

L’article s’intéresse très rapidement aux différentes solutions possibles pour réduire l’empreinte de l’IA. En premier lieu l’edge computing, qui a pour objectif de réduire la distance parcourue par les données pour l’exécution d’un algorithme.

L’article avance : « L’humanité reste sur la recette qui veut que plus un modèle est gros, meilleur il est. Or, c’est une manière très inefficace de procéder. On sait aussi qu’il existe une marge de progression très importante en termes d’efficacité, même si on n’a pas encore trouvé les clés scientifiques pour déverrouiller ce potentiel ».

La conclusion de l’article n’est pas particulièrement optimiste, mais ne fait pas l’impasse sur la difficulté du passage à l’échelle de ces solutions plus frugales et les questionnements sociétaux que posent la place de l’IA dans notre quotidien.

Une prise de recul qui a de l’intérêt dans un contexte de forte croissance de l’usage de l’IA Générative. Un des témoins de l’article n’est autre que Denys Trystram, co-auteur de l’article de The Conversation (cf. autre ressource citée dans ce recueil).