Introduction
Le réentraînement d’un modèle d’Intelligence Artificielle est une étape clé mais particulièrement énergivore dans son cycle de vie. La bonne pratique BP 04 issue du référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314) met en avant la nécessité de définir des critères objectifs pour justifier ce réentraînement, afin de réduire l’impact environnemental.
Pourquoi limiter le réentraînement ?
Le réentraînement fréquent peut engendrer une consommation énergétique importante, augmentant ainsi l’empreinte carbone globale du modèle. Une gestion optimisée participe à la frugalité énergétique, contribuant à une IA durable et responsable.
Critères recommandés pour justifier un réentraînement
- Modification significative des outputs attendus
- Si les résultats du modèle actuel ne répondent plus aux attentes ou spécifications métier.
- Augmentation ou modification du jeu de données d’entrée
- Introduction de nouvelles données significatives exigeant une mise à jour du modèle pour maintenir la performance.
- Évolution des besoins métier ou environnementaux
- Quand les exigences du contexte évoluent, demandant une adaptation du modèle.
Ces critères sont alignés avec le Critère 9.1 du RGESN (Référentiel Général de l’Écoconception des Services Numériques).
Étapes pour implémenter cette bonne pratique
- Définir un système de monitoring des performances et des données d’entrée du modèle.
- Mettre en place des alertes basées sur des seuils objectifs pour détecter la nécessité de réentraînement.
- Documenter les critères et décisions relatives au réentraînement.
- Favoriser une démarche d’amélioration continue en intégrant le réentraînement uniquement quand justifié.
Avantages de cette approche
- Réduction de la consommation énergétique liée au cycle de vie du modèle.
- Optimisation des ressources informatique et humaines.
- Amélioration continue maîtrisée, évitant les réentraînements inutiles.
Conclusion
La pratique BP 04 du RGIAF encourage une utilisation raisonnée du réentraînement des modèles pour garantir la performance tout en limitant l’impact environnemental. En définissant des critères clairs et objectifs, les acteurs de l’IA peuvent adopter une démarche à la fois efficace et durable.
Pour approfondir, consultez l’AFNOR SPEC 2314 et le RGESN Critère 9.1.