L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui incontournable dans de nombreux domaines, des soins de santé à la finance, en passant par le divertissement. Récemment, l’essor des IA génératives a captivé l’attention du monde entier, avec des modèles capables de produire du texte, des images, ou encore des œuvres artistiques. Ces avancées sont impressionnantes et parfois même indispensables pour certains cas d’usage, mais elles soulèvent aussi une question centrale : dans quelle mesure l’usage d’une IA aussi puissante est-il justifié, et surtout, à quel moment doit-on y recourir ?
L’annonce de la réouverture d’une centrale nucléaire par Microsoft pour alimenter ses besoins massifs en IA pose clairement cette question. Les IA génératives, comme celles utilisées pour la création de contenus complexes ou la construction de modèles linguistiques à grande échelle, exigent d’énormes quantités de puissance de calcul. Mais ces modèles, aussi fascinants soient-ils, ne sont pas toujours nécessaires pour toutes les tâches.
L’IA générative : une solution, mais pas pour tout
Il est indéniable que les IA génératives apportent une innovation majeure dans des secteurs tels que la création artistique, le design ou encore le développement de contenus interactifs. Dans ces cas précis, elles ouvrent des perspectives impossibles à atteindre autrement, en générant de nouveaux concepts ou en aidant à résoudre des problèmes créatifs complexes. Cependant, ces technologies ne doivent pas devenir la norme pour des tâches pour lesquelles elles ne sont pas optimales, notamment les tâches ayant un résultat structuré, comme, la catégorisation de messages, ou l’extraction d’informations de documents.
Utiliser une IA générative pour traiter des informations standardisées ou pour analyser de simples données textuelles revient à envoyer une lettre par navette spatiale. Non seulement cela est énergétiquement inefficace, mais cela complexifie inutilement des processus qui pourraient être gérés par des approches bien plus légères et tout aussi performantes, comme l’IA neuro-symbolique.
Trouver le juste équilibre : des IA adaptées aux usages
La clé de l’efficacité, tant sur le plan technologique que énergétique, réside dans le choix de la bonne technologie pour le bon usage. Les IA génératives, avec leur consommation massive d’énergie et donc leurs coûts exponentiels, doivent être réservées aux contextes où elles sont véritablement différenciantes. Pour des tâches plus structurées, une IA frugale, comme le neuro-symbolique, peut fournir des résultats tout aussi pertinents, voire meilleurs, avec une empreinte énergétique considérablement réduite.
Les technologies neuro-symboliques, qui combinent l’efficacité des modèles basés sur des règles avec l’apprentissage automatique, permettent de répondre à des besoins concrets, tels que le traitement automatique des emails, la modération de contenu, ou encore l’extraction d’informations à partir de documents. Dans ces cas d’usage, la performance est au rendez-vous, mais avec une consommation énergétique réduite à une fraction de celle des modèles d’IA générative, qui n’intervient dans ce processus que lorsque sa capacité de création est utile..
L’avenir de l’IA : un modèle hybride
Il est crucial de reconnaître que toutes les IA ne se valent pas, et que leur utilisation doit être pensée de manière équilibrée. L’essor de l’IA générative ne signifie pas qu’elle doit remplacer toutes les autres approches. Au contraire, l’avenir de l’IA repose sur un modèle hybride, où chaque technologie est utilisée là où elle est la plus pertinente, en tenant compte à la fois des performances et de la consommation énergétique.
Faire les bons choix pour un avenir durable
L’intelligence artificielle est une force de transformation incroyable pour la société, mais son impact environnemental ne peut être ignoré. Alors que certaines applications, notamment dans la création de contenu, justifient l’usage d’IA génératives, il est essentiel de ne pas en faire une solution universelle. Les entreprises doivent concilier innovation et sobriété, en choisissant des technologies adaptées aux besoins spécifiques.
Les IA neuro-symboliques, frugales et efficaces, offrent une alternative puissante pour de nombreux cas d’usage. À nous, en tant qu’acteurs de l’IA, de faire les choix technologiques les plus appropriés, non seulement pour optimiser les performances, mais aussi pour minimiser notre impact écologique. L’intelligence artificielle de demain sera celle qui saura combiner innovation, efficacité et respect de la planète.
Killian VERMERSCH
CEO de Golem.ai
