Optimiser la Valeur de l’IA grâce à une Économie d’Inférence Efficace

Les Coûts de l’Inférence en IA : Enjeux et Opportunités

À mesure que les modèles d’intelligence artificielle (IA) évoluent et se démocratisent, les entreprises doivent relever le défi d’optimiser à la fois la performance et l’efficacité économique. Au cœur de cette problématique se trouvent les coûts d’inférence, qui désignent le processus de traitement des données à travers un modèle pour en extraire des résultats. Contrairement à l’entraînement du modèle, l’inférence implique des enjeux computationnels uniques et complexes.

Décryptage des Coûts d’Inférence de l’IA

L’inférence consiste à générer des tokens à partir de chaque demande faite au modèle, chaque token engendrant un coût. À mesure que la performance des modèles d’IA s’améliore et que leur utilisation augmente, le nombre de tokens et les coûts qui leur sont associés explosent. Pour développer des capacités d’IA robustes, les entreprises doivent se concentrer sur l’augmentation de la vitesse, de l’exactitude et de la qualité de génération des tokens, tout en contrôlant les coûts.

Le secteur de l’IA cherche activement à diminuer ces coûts d’inférence grâce à l’optimisation des modèles et à des infrastructures informatiques écoénergétiques. Selon le 2025 AI Index Report de l’Institut pour l’IA centrée sur l’humain de l’Université de Stanford, les coûts d’inférence ont connu une réduction impressionnante de 280 fois pour les systèmes atteignant les performances de GPT-3.5 entre novembre 2022 et octobre 2024. Cette baisse résulte de progrès dans l’efficacité des matériels ainsi que d’un rapprochement des performances entre modèles à poids ouverts et fermés.

Terminologie Clé en Économie d’Inférence

Pour bien comprendre l’économie d’inférence, familiarisez-vous avec les termes suivants :

• Tokens : Unité de base de données dans un modèle IA, dérivée lors de l’entraînement et utilisée pour générer des résultats.
• Débit (Throughput) : Quantité de données produites par le modèle sur une période définie, mesurée en tokens par seconde.
• Latence : Temps écoulé entre l’entrée d’une demande et la réponse du modèle, une latence plus faible indiquant des réponses plus rapides.
• Efficacité énergétique : Capacité d’un système IA à convertir l’énergie en sortie computationnelle, exprimée en performance par watt.

Le concept de goodput a également émergé, permettant d’évaluer le débit tout en maintenant des niveaux de latence ciblés, garantissant ainsi l’efficacité opérationnelle et une expérience utilisateur de qualité supérieure.

L’Impact des Lois de Scalabilité de l’IA

Les économies d’inférence sont également influencées par les lois de scalabilité de l’IA, qui incluent :

• Scalabilité de l’entraînement préalable : Montre les améliorations en intelligence et précision des modèles en augmentant la taille des ensembles de données et les ressources computationnelles.
• Post-entraînement : Affinement des modèles pour atteindre une précision spécifique aux applications.
• Scalabilité au moment du test : Allocation de ressources computationnelles supplémentaires pendant l’inférence pour évaluer plusieurs résultats et obtenir des réponses optimales.

Bien que les techniques de post-entraînement et de scalabilité au test progressent, l’entraînement préalable reste essentiel pour soutenir ces processus.

Maximiser la Rentabilité de l’IA grâce à une Approche Complète

Les modèles d’IA utilisant la scalabilité au moment du test peuvent générer plusieurs tokens pour résoudre des problèmes complexes, offrant des résultats plus précis mais engendrant des coûts computationnels plus élevés. Les entreprises doivent faire évoluer leurs ressources informatiques pour répondre aux exigences des outils de raisonnement avancés sans exploser leur budget.

Le plan produit de l’usine IA de NVIDIA répond à ces besoins, intégrant une infrastructure haute performance, des logiciels optimisés, et des systèmes de gestion d’inférence à faible latence. Ces composants sont conçus pour maximiser la génération de revenus par token tout en minimisant les coûts, permettant ainsi aux entreprises de proposer des solutions IA sophistiquées de manière efficace.