Introduction
La bonne pratique RGIAF BP 31 issue du référentiel AFNOR SPEC 2314 met en lumière l’importance de l’A/B Testing de modèles d’Intelligence Artificielle (IA) afin d’identifier celui offrant le meilleur équilibre entre performance et consommation de ressources. Cette démarche s’inscrit dans une logique d’IA frugale, visant à réduire l’impact environnemental lié au développement et à l’expérimentation des modèles IA.
Qu’est-ce que l’A/B Testing de modèles IA ?
L’A/B Testing consiste à comparer différents modèles IA sur un même échantillon représentatif de données pour déterminer celui qui obtient le meilleur ratio performance / ressources consommées. Cette étape évite de mobiliser l’intégralité du jeu de données, réduisant ainsi l’impact environnemental associé aux phases expérimentales.
Étapes pour mettre en œuvre l’A/B Testing selon RGIAF BP 31
1. Sélection de l’échantillon de données représentatif
- Analyse statistique préalable : Effectuer une étude descriptive pour comprendre la variabilité et la complexité des données.
- Choix de l’échantillon:
- Échantillon aléatoire pour garantir la représentativité statistique quand les données sont homogènes.
- Échantillon stratifié si les données présentent des sous-groupes distincts importants.
- Taille de l’échantillon : Doit être suffisante pour représenter la complexité des données tout en étant la plus réduite possible pour limiter l’empreinte environnementale.
2. Tester les modèles sur l’échantillon choisi
- Assurer que chaque modèle soit testé sur le même échantillon pour garantir une comparaison équitable.
- Mesurer à la fois la performance (qualité, précision, etc.) et les ressources consommées (temps de calcul, énergie).
3. Analyse des résultats et sélection du modèle optimal
- Identifier le modèle offrant le compromis le plus adapté entre performance et impact environnemental.
- Garder à l’esprit les limites liées à l’échantillonnage, notamment si la variabilité des données est élevée.
4. Intégrer cette démarche dans une amélioration continue
- Réévaluer régulièrement les modèles avec de nouveaux jeux de données ou si le contexte évolue.
- Ajuster la sélection des échantillons et des modèles pour optimiser continuellement la frugalité de l’IA.
Limites et précautions
- Le choix de l’échantillon est crucial ; un échantillon mal représentatif peut biaiser les conclusions.
- Dans des cas de grande variabilité ou complexité, un échantillon plus conséquent ou plus spécifique peut être nécessaire.
- Toujours documenter les méthodes de sélection et les critères pour garantir la transparence.
Conclusion
L’A/B Testing de modèles IA selon la bonne pratique RGIAF BP 31 est une démarche essentielle pour construire des solutions d’IA plus durables et moins gourmandes en ressources. En choisissant judicieusement des échantillons représentatifs et en comparant équitablement les modèles, les équipes techniques peuvent concilier performance et sobriété énergétique, contribuant ainsi à une IA plus responsable.
Sources : AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale