Introduction
La bonne pratique BP29 du référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314) encourage la réutilisation des algorithmes déjà entraînés et le partage des modèles réalisés en Open Source. Cette démarche aide à réduire l’impact environnemental de l’intelligence artificielle en évitant des calculs coûteux et une consommation énergétique excessive.
Pourquoi Réutiliser des Algorithmes Entraînés ?
- Réduction des ressources consommées : En utilisant des modèles pré-entraînés, on diminue la nécessité de réaliser des entraînements intensifs en calcul et en énergie.
- Accélération du développement : Le transfert learning permet d’adapter rapidement un modèle à une nouvelle tâche en partant d’un modèle déjà entraîné.
- Favoriser l’innovation collaborative : Partager les modèles Open Source instaure une dynamique communautaire bénéfique.
Mise en œuvre pratique
- Explorer les plateformes Open Source :
- Utiliser des hubs comme HuggingFace pour rechercher et télécharger des modèles pré-entraînés adaptés.
- Privilégier le transfer learning :
- Adapter ces modèles à vos besoins spécifiques plutôt que d’entraîner un modèle from scratch, réduisant ainsi l’empreinte énergétique.
- Partager vos modèles :
- Publier vos modèles sur des plateformes Open Source permet de contribuer à la communauté et à la frugalité collective.
- Intégrer dans une démarche d’amélioration continue :
- Optimiser en continu la performance des modèles et leur efficacité énergétique tout au long du cycle de vie.
Impact et bénéfices
- Gain de frugalité modéré avec un effort de mise en œuvre faible.
- Amélioration de la durabilité des projets IA.
- Favoriser la collaboration et la transparence.
Conclusion
En appliquant la BP29 du référentiel RGIAF, les organisations s’engagent dans une IA plus responsable, économe en ressources et collaborative. Cette pratique est accessible, efficace et bénéfique pour l’ensemble de l’écosystème IA.
Sources :
- AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale
- Plateforme HuggingFace
- Retours d’expérience multisectoriels