L’IA, c’est la grande tendance du moment, et les entreprises se ruent dessus pour optimiser leurs process et proposer des services innovants. Mais derrière la magie de l’intelligence artificielle se cache une réalité plus terre-à-terre : l’inférence, et son coût.
Décryptage de l’inférence : le nerf de la guerre
L’inférence, c’est le processus qui permet d’obtenir une réponse d’un modèle IA. On lui soumet des données, et hop, il nous sort un résultat. Simple en apparence, mais chaque requête génère des « jetons », et ces jetons, ça coûte cher ! Contrairement à l’entraînement du modèle, qui est un coût unique, l’inférence, c’est une dépense récurrente.
Plus l’IA est performante et utilisée, plus elle génère de jetons, et plus la facture grimpe. Le défi pour les entreprises ? Maximiser la génération de jetons, obtenir des réponses rapides et précises, tout en maîtrisant les coûts.
L’écosystème IA à la rescousse
Heureusement, l’industrie s’active pour rendre l’inférence plus abordable. L’optimisation des modèles, les infrastructures plus performantes et les solutions complètes ont permis de réduire les coûts de l’inférence au cours de l’année passée. Le rapport 2025 de l’Institut d’IA de l’Université de Stanford confirme cette tendance : le coût de l’inférence pour un système de type GPT-3.5 a chuté de plus de 280 fois entre novembre 2022 et octobre 2024 ! L’efficacité énergétique s’améliore également à grands pas.
Même les modèles open source rattrapent leur retard sur les modèles propriétaires, réduisant l’écart de performance. Bref, l’IA de pointe devient de plus en plus accessible.
Le lexique de l’inférence : les termes clés
Pour bien comprendre l’enjeu économique de l’inférence, il faut maîtriser quelques termes clés :
- Jetons : L’unité de base des données dans un modèle IA. Texte, images, audio, vidéo, tout est découpé en jetons.
- Débit : La quantité de données (en jetons) produite par le modèle dans un temps donné. Plus le débit est élevé, meilleur est le retour sur investissement.
- Latence : Le temps d’attente entre la requête et le début de la réponse. On mesure le temps jusqu’au premier jeton et le temps entre chaque jeton.
- Débit utile (« Goodput ») : Un indicateur plus global qui prend en compte le débit, la latence et le coût.
- Efficacité énergétique : La performance du système par watt consommé. L’objectif : un maximum de jetons pour un minimum d’énergie.
Les lois d’échelle et l’inférence
Trois lois d’échelle sont essentielles pour comprendre l’économie de l’inférence :
- Pré-entraînement : Augmenter la taille des données d’entraînement, le nombre de paramètres et les ressources de calcul améliore les performances du modèle.
- Post-entraînement : Affiner le modèle pour plus de précision et d’adaptation à des applications spécifiques.
- Mise à l’échelle au moment du test (« long thinking ») : Allouer plus de ressources pendant l’inférence pour explorer différentes solutions et obtenir la meilleure réponse.
Même avec l’évolution de l’IA, le pré-entraînement reste fondamental pour soutenir les autres techniques de mise à l’échelle.
Une approche globale pour une IA rentable
Les modèles qui utilisent la mise à l’échelle au moment du test génèrent plus de jetons pour résoudre des problèmes complexes, ce qui est plus coûteux, mais aussi plus précis. L’objectif est donc de trouver le bon équilibre entre performance et coût.
Pour y parvenir, les entreprises doivent investir dans des ressources de calcul accélérées et un logiciel optimisé. Des solutions comme les « usines à IA » de NVIDIA, combinant infrastructure haute performance, réseau rapide et logiciels optimisés, permettent de produire de l’intelligence à grande échelle tout en maîtrisant les coûts.
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