Introduction
La bonne pratique BP27 du référentiel RGIAF (Référentiel Général pour l’IA Frugale) propose de rationaliser les modèles d’intelligence artificielle afin d’optimiser leur efficacité tout en réduisant leur impact environnemental. Cette approche modérée en termes de gains de frugalité et d’efforts de mise en œuvre est essentielle pour intégrer la durabilité au cœur des cycles de vie des projets IA.
Qu’est-ce que la rationalisation des modèles ?
La rationalisation consiste à optimiser la performance d’un modèle IA en trouvant un équilibre entre le coût énergétique et matériel associé à son entraînement et les gains obtenus en termes de qualité. Il s’agit d’intégrer ces optimisations dans une démarche d’amélioration continue visant à réduire l’empreinte écologique sans sacrifier la pertinence des résultats.
Pourquoi rationaliser les modèles ?
- Réduire la consommation énergétique liée à des entraînements excessifs.
- Limiter l’empreinte carbone des phases expérimentales.
- Améliorer la pertinence du modèle en évitant un sur-entraînement inutile.
- S’adapter aux besoins réels du donneur d’ordre pour ne pas dépasser leurs exigences de performance.
Étapes clés pour mettre en œuvre BP27
1. Définir le niveau de performance acceptable
Clarifiez dès le départ avec le donneur d’ordre le seuil de performance que le modèle doit atteindre pour répondre aux besoins fonctionnels, afin d’éviter des optimisations excessives.
2. Étude approfondie et choix du modèle
Analysez et sélectionnez un modèle dont la complexité et les paramètres sont bien adaptés à la tâche, afin d’éviter l’utilisation superflue de ressources. Par exemple, dans le Deep Learning, l’utilisation du paramètre « early stopping » permet d’arrêter l’entraînement lorsque les gains sont trop faibles.
3. Sélection des fonctionnalités optimisée
Utilisez des techniques efficaces de sélection de fonctionnalités qui ne nécessitent pas un réentraînement complet des modèles, telles que MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance), régression de Ridge ou Lasso. Cela réduit la complexité des calculs et les ressources nécessaires.
4. Intégrer la démarche dans le cycle de vie
Optimisez les phases de conception, vérification et validation pour suivre en continu les performances et ajuster les modèles en fonction des résultats et du coût énergétique.
Références aux bonnes pratiques complémentaires
Cette bonne pratique s’appuie aussi sur les critères 9.2 et 9.3 du RGESN (Référentiel Général de l’Écoconception des Services Numériques) qui renforcent la notion d’écoconception dans les services numériques.
Témoignage sectoriel
Dans le secteur multisectoriel, certaines entreprises ont mis en œuvre BP27 avec succès, en diminuant drastiquement leurs coûts énergétiques liés à l’expérimentation, tout en maintenant une performance adaptée aux besoins métier.
Conclusion
La rationalisation des modèles (BP27 RGIAF) est une pratique incontournable pour faire coexister performance IA et responsabilité environnementale. En suivant ce guide, vous pouvez intégrer une démarche d’amélioration continue et réduire concrètement l’impact écologique de vos projets d’intelligence artificielle.
En savoir plus
- AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale
- RGESN – Référentiel Général de l’Écoconception des Services Numériques
Optimisez, rationalisez et agissez pour une IA plus verte !