Introduction
La bonne pratique RGIAF BP28 consiste à décomposer un gros modèle d’IA généraliste en plusieurs petits modèles spécialisés. Cette approche permet de réduire l’empreinte environnementale globale liée à la conception, l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA, tout en améliorant la maintenabilité et l’évolutivité des solutions.
Pourquoi décomposer un modèle d’IA ?
Un modèle généraliste, souvent volumineux et complexe, utilise plus de ressources en temps de calcul, espace mémoire et énergie que la somme des ressources nécessaires pour plusieurs modèles spécialisés plus petits. En décomposant, on optimise la performance tout en limitant l’impact environnemental.
Avantages de la décomposition
- Réduction de l’empreinte environnementale : Moins de ressources nécessaires pour entraîner et faire fonctionner les modèles.
- Modularité accrue : Possibilité de réentraîner seulement une partie du modèle selon les besoins.
- Mutualisation : Certains modèles spécialisés peuvent être réutilisés dans d’autres projets ou contextes.
- Meilleure adaptabilité et maintenabilité : Plus facile d’évolution et d’adaptation au fil du temps.
Étapes clés pour mettre en œuvre la décomposition
- Identification des cas d’usage :
- Traiter les cas simples avec un modèle léger.
- Garder les cas complexes pour un modèle plus lourd mais plus spécifique.
- Développement d’un orchestrateur de modèles :
- Créer un système qui dirige les requêtes vers le modèle spécialisé le plus adapté.
- Entraînement ciblé :
- Entraîner le modèle lourd sur un jeu de données spécifique pour optimiser les performances.
- Évaluation continue :
- Mettre en place un suivi continu pour améliorer chaque modèle indépendamment.
Facteurs clés de succès
- S’assurer que le besoin métier justifie cette approche.
- Allouer un délai suffisant pour la conception et le développement des modèles multiples.
- Disposer des compétences nécessaires pour gérer la complexité accrue.
Conclusion
La décomposition d’un gros modèle d’IA en plusieurs petits modèles spécialisés, selon la bonne pratique RGIAF BP28, est une démarche modérée en termes d’effort avec des gains environnementaux notables. Elle s’inscrit dans une stratégie d’IA frugale visant à réduire l’impact environnemental tout en maintenant une performance optimale.
Sources et ressources
- AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale
- Témoignages multisectoriels d’experts en IA verte
Adoptez dès aujourd’hui cette bonne pratique pour une IA plus responsable et durable.