Vers une efficacité énergétique des IA conversationnelles
Chez mAIstrow, on adore chasser les gaspillages. Pourquoi ? Parce que ça pourrait réduire notre empreinte carbone, baisser les factures de nos clients et -- avouons-le -- parce que les gros modèles d'IA (LLM) ont l'air d'être de vrais gouffres énergétiques.
Le cerveau humain : un modèle d'efficacité
Imaginez : votre cerveau, ce petit génie, tourne avec juste 12 watts, comme une petite ampoule qui éclaire vos idées. Selon une étude publiée dans PMC en 2023, le calcul biologique est environ 900 millions de fois plus économe en énergie que les architectures de calcul artificielles actuelles. Oui, vous avez bien lu : 900 millions de fois.
Les IA superpuissantes que nous utilisons aujourd'hui, comme ChatGPT, ont un appétit bien différent. Elles bluffent avec leurs réponses, mais à quel prix ? Des tonnes d'électricité pour un simple "Bonjour", c'est un peu comme utiliser un avion de chasse pour livrer une pizza. Et avec leur montée en popularité, elles commencent même à remplacer les moteurs de recherche traditionnels, ce qui pourrait amplifier la facture énergétique.
Les LLM : des champions gourmands
Ces IA superpuissantes oublient parfois leurs limites. Elles pondent des réponses bluffantes, mais le coût énergétique est considérable. L'inférence d'un LLM comme GPT-4 peut atteindre 0,5 à 1 kWh par interaction, tandis que l'entraînement de ces modèles se chiffre en millions de kWh. À l'échelle planétaire, la consommation explose.
Heureusement, il y a une alternative : les petits modèles de langage (SLM).
Nos tests avec les SLM : petits mais costauds
On a joué avec des SLM comme Qwen3-MoE, SmolLM3 de HuggingFace, et Phi-4 de Microsoft. Résultat ? Une inférence sur une machine de 53 watts -- pas besoin de GPU gourmand -- qui crache jusqu'à 25 tokens par seconde. Pas mal pour des petits malins, non ?
La performance ne rivalise pas encore pleinement avec celle des LLM, mais les progrès sont fulgurants. Et surtout, le ratio performance/consommation est incomparablement meilleur.
La pepite : le HRM de Sapient
En farfouillant sur le web, j'ai déniché un bijou : le billet de blog de Sapient Intelligence. Ils ont dévoilé le Hierarchical Reasoning Model (HRM), un SLM de 27 millions de paramètres qui surpasse des LLM comme Claude 3.5 sur des défis comme ARC-AGI (40,3 % avec seulement 1000 exemples d'entraînement).
Cerise sur le gâteau : il consomme peu d'énergie (entraînement inférieur à 10 000 kWh) et s'inspire du cerveau humain. Un clin d'œil à cette efficacité de 900 millions de fois. Et pour les plus curieux, Sapient a publié le code sur GitHub.
Et si on mixait le tout ?
Imaginez : un SLM léger qui papote avec vous, boosté par un HRM qui résout les casse-têtes. Pas de GPU coûteux, juste une IA qui tourne comme une horloge suisse -- ou comme votre cerveau.
Ce duo pourrait révolutionner les chatbots, le support client, et même les assistants santé. L'avenir de l'IA conversationnelle réside peut-être dans ce mix de technologies : la fluidité du SLM pour le dialogue, la puissance du HRM pour le raisonnement, le tout avec une fraction de l'énergie que consomment les LLM actuels.
Sources et comparaisons energetiques
| Systeme | Consommation | Contexte |
|---|---|---|
| Cerveau humain | 12-20 W (soit ~0,48 kWh/jour) | 100 milliards de neurones |
| SLM/HRM (inférence) | ~0,01-0,05 kWh par interaction | 27M à quelques milliards de paramètres |
| LLM type GPT-4 (inférence) | ~0,5-1 kWh par interaction | Des centaines de milliards de paramètres |
| LLM (entrainement) | ~1,5 million kWh | Entrainement initial complet |
Et vous, qu'en pensez-vous ? Faut-il continuer à parier sur les gros modèles qui pompent l'énergie, ou miser sur ces petits génies économes ?