Alors que l’intelligence artificielle continue d’évoluer rapidement et de s’intégrer dans diverses industries, les entreprises sont confrontées à un défi crucial : maximiser la valeur tirée de ces technologies puissantes. Un aspect clé de ce défi réside dans la compréhension de l’économie de l’inférence, le processus consistant à utiliser un modèle d’IA entraîné pour générer des prédictions ou des résultats à partir de nouvelles données.
L’inférence présente une demande de calcul unique par rapport à l’entraînement du modèle. Alors que l’entraînement implique un coût initial important pour le traitement de vastes ensembles de données et l’identification de schémas, l’inférence engendre des coûts continus à chaque interaction. Chaque invite ou entrée soumise au modèle déclenche la génération de jetons, les unités fondamentales de données, et chaque jeton entraîne un coût de calcul.
Par conséquent, à mesure que les modèles d’IA deviennent plus sophistiqués et largement utilisés, le volume de jetons générés augmente, entraînant des dépenses de calcul plus élevées. Pour les organisations cherchant à tirer parti efficacement de l’IA, l’objectif est de générer un volume élevé de jetons avec une vitesse, une précision et une qualité de service optimales tout en maîtrisant les coûts de calcul.
L’écosystème de l’IA a activement poursuivi des stratégies pour réduire les coûts d’inférence et améliorer l’efficacité. Les progrès dans l’optimisation des modèles, associés au développement d’une infrastructure de calcul accéléré économe en énergie et à des solutions complètes et complètes, ont contribué à une tendance à la baisse des coûts d’inférence au cours de la dernière année.
Selon le rapport 2025 AI Index de l’Institut d’intelligence artificielle centrée sur l’humain de l’université de Stanford, le coût d’inférence pour un système avec des performances de niveau GPT-3.5 a considérablement diminué entre novembre 2022 et octobre 2024. Les coûts du matériel ont également diminué, l’efficacité énergétique s’améliorant chaque année. De plus, les modèles à poids ouverts réduisent l’écart de performance avec les modèles fermés, réduisant ainsi davantage les obstacles à l’adoption de l’IA avancée.
À mesure que les modèles progressent et créent plus de demande et produisent plus de jetons, les organisations doivent faire évoluer leurs ressources de calcul accéléré pour fournir la prochaine génération d’outils de raisonnement d’IA. Ne pas le faire pourrait entraîner une augmentation des coûts et de la consommation d’énergie.
Cet article fournit une compréhension fondamentale de l’économie de l’inférence, permettant aux organisations de développer des solutions d’IA efficaces, rentables et évolutives.
Concepts clés de l’économie de l’inférence IA
Se familiariser avec la terminologie essentielle de l’économie de l’inférence IA est crucial pour comprendre son importance.
Jetons : Les unités de données de base au sein d’un modèle d’IA, dérivées du texte, des images, de l’audio et de la vidéo pendant l’entraînement. La tokenisation implique la décomposition des données en unités plus petites et gérables. Pendant l’entraînement, le modèle apprend les relations entre les jetons, ce qui lui permet d’effectuer une inférence et de générer des résultats précis.
Débit : La quantité de données qu’un modèle peut traiter et produire dans un laps de temps spécifique, souvent mesurée en jetons par seconde. Un débit plus élevé indique une utilisation plus efficace des ressources d’infrastructure.
Latence : Le délai entre la saisie d’une invite et la réception de la réponse du modèle. Une latence plus faible se traduit par des réponses plus rapides et une meilleure expérience utilisateur. Les principales mesures de latence incluent :
- Temps avant le premier jeton (TTFT) : Le temps nécessaire au modèle pour produire le premier jeton de sortie après avoir reçu une invite de l’utilisateur, reflétant le temps de traitement initial.
- Temps par jeton de sortie (TPOT) : Le temps moyen pour générer les jetons suivants, également appelé ‘latence inter-jetons’ ou ‘latence jeton à jeton’.
Bien que TTFT et TPOT soient des points de repère utiles, se concentrer uniquement sur eux peut entraîner des performances sous-optimales ou une augmentation des coûts.
Goodput : Une mesure holistique qui mesure le débit atteint tout en maintenant les niveaux cibles de TTFT et de TPOT. Goodput fournit une vue plus complète des performances du système, garantissant l’alignement entre le débit, la latence et le coût pour soutenir l’efficacité opérationnelle et une expérience utilisateur positive.
Efficacité énergétique : Une mesure de l’efficacité avec laquelle un système d’IA convertit la puissance en sortie de calcul, exprimée en performances par watt. Les plates-formes de calcul accéléré peuvent aider les organisations à maximiser les jetons par watt et à minimiser la consommation d’énergie.
Lois d’échelle et coût d’inférence
Les trois lois d’échelle de l’IA fournissent des informations supplémentaires sur l’économie de l’inférence :
Mise à l’échelle de préentraînement : La loi d’échelle originale, qui démontre que l’augmentation de la taille de l’ensemble de données d’entraînement, du nombre de paramètres du modèle et des ressources de calcul entraîne des améliorations prévisibles de l’intelligence et de la précision du modèle.
Post-entraînement : Un processus où les modèles sont affinés pour des tâches et des applications spécifiques. Des techniques comme la génération augmentée de récupération (RAG) peuvent améliorer la précision en récupérant des informations pertinentes à partir des bases de données d’entreprise.
Mise à l’échelle du temps de test : Également connue sous le nom de ‘longue réflexion’ ou ‘raisonnement’, cette technique consiste à allouer des ressources de calcul supplémentaires pendant l’inférence pour évaluer plusieurs résultats possibles avant de sélectionner la meilleure réponse.
Bien que les techniques de mise à l’échelle du post-entraînement et du temps de test deviennent de plus en plus sophistiquées, le préentraînement reste un aspect crucial de la mise à l’échelle des modèles et du soutien de ces techniques avancées.
Réaliser une IA rentable avec une approche Full-Stack
Les modèles qui tirent parti de la mise à l’échelle du temps de test génèrent plusieurs jetons pour résoudre des problèmes complexes, ce qui entraîne des sorties plus précises et pertinentes, mais aussi des coûts de calcul plus élevés par rapport aux modèles qui ne subissent que le préentraînement et le post-entraînement.
Des solutions d’IA plus intelligentes nécessitent la génération de plus de jetons pour résoudre des tâches complexes, tandis qu’une expérience utilisateur de haute qualité nécessite la génération de ces jetons le plus rapidement possible. Plus un modèle d’IA est intelligent et rapide, plus il offre de valeur aux entreprises et aux clients.
Les organisations doivent faire évoluer leurs ressources de calcul accéléré pour fournir des outils de raisonnement d’IA capables de gérer la résolution de problèmes complexes, le codage et la planification en plusieurs étapes sans entraîner de coûts excessifs.
Cela nécessite à la fois un matériel avancé et une pile logicielle entièrement optimisée. La feuille de route des produits AI Factory de NVIDIA est conçue pour répondre à ces exigences de calcul et pour répondre aux complexités de l’inférence tout en améliorant l’efficacité.
Les usines d’IA intègrent une infrastructure d’IA haute performance, une mise en réseau à haut débit et un logiciel optimisé pour permettre l’intelligence à grande échelle. Ces composants sont conçus pour être flexibles et programmables, permettant aux entreprises de hiérarchiser les domaines essentiels à leurs modèles ou à leurs besoins d’inférence.
Pour rationaliser les opérations lors du déploiement de modèles de raisonnement d’IA massifs, les usines d’IA fonctionnent sur un système de gestion d’inférence à haute performance et à faible latence. Ce système garantit que la vitesse et le débit nécessaires au raisonnement d’IA sont atteints au coût le plus bas possible, maximisant ainsi la génération de revenus de jetons.
En comprenant et en abordant l’économie de l’inférence, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de l’IA et obtenir des rendements importants sur leurs investissements. Une approche stratégique qui prend en compte les mesures clés, les lois d’échelle et l’importance d’une solution full-stack est essentielle pour la création d’applications d’IA efficaces, rentables et rentables.
Optimisation du débit et de la latence : un équilibre délicat
Dans le domaine de l’économie de l’inférence IA, la maximisation du débit et la réduction de la latence apparaissent souvent comme des objectifs concurrents. Atteindre un débit élevé, ou la capacité de traiter une grande quantité de données dans un laps de temps donné, est essentiel pour traiter les charges de travail importantes et fournir des services d’IA à une clientèle étendue. Cependant, l’amélioration du débit peut parfois se faire au détriment de la latence, le temps nécessaire au modèle pour générer une réponse. Des latences élevées peuvent entraîner une mauvaise expérience utilisateur, en particulier dans les applications en temps réel telles que les chatbots ou les véhicules autonomes.
À l’inverse, la réduction de la latence peut impliquer un compromis sur le débit. L’optimisation de la réponse rapide d’un modèle peut nécessiter l’allocation de davantage de ressources de calcul à chaque requête, ce qui réduit le nombre de requêtes qui peuvent être traitées simultanément. Trouver l’équilibre optimal entre le débit et la latence est un défi complexe qui nécessite un examen attentif des exigences spécifiques de l’application IA.
Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour relever ce défi. L’une d’elles consiste à utiliser des techniques d’optimisation de modèles, telles que la quantification et l’élagage, pour réduire la taille et la complexité du modèle sans sacrifier la précision. Cela peut conduire à des temps d’inférence plus rapides et à un débit plus élevé. Une autre approche consiste à utiliser des plateformes de calcul accéléré, telles que les GPU, pour paralléliser les calculs d’inférence et améliorer le débit et la latence. De plus, l’optimisation du pipeline d’inférence, de la prétraitement des données au post-traitement des sorties du modèle, peut réduire considérablement la latence.
Le rôle des modèles Open-Weight dans la démocratisation de l’IA
Les modèles open-weight, qui sont disponibles avec leurs poids et architectures sous-jacents accessibles au public, sont devenus une force perturbatrice dans le paysage de l’IA. Contrairement aux modèles fermés, qui sont exclusifs et contrôlés par un groupe restreint d’organisations, les modèles open-weight permettent aux chercheurs, aux développeurs et aux entreprises d’accéder, de modifier et de personnaliser librement les modèles. Cette démocratisation de l’IA a un certain nombre d’avantages profonds.
Premièrement, les modèles open-weight favorisent l’innovation et l’expérimentation. En fournissant un accès transparent aux composants internes du modèle, ils permettent aux chercheurs de comprendre et d’améliorer les algorithmes sous-jacents. Les développeurs peuvent affiner et adapter les modèles pour des tâches et des domaines spécifiques, conduisant à la création d’applications IA spécialisées. Deuxièmement, les modèles open-weight réduisent les barrières à l’entrée pour les organisations qui souhaitent exploiter l’IA. Les modèles fermés peuvent être coûteux à licencier et à déployer, en particulier pour les petites entreprises ou les organisations de recherche ayant des budgets limités. Les modèles open-weight offrent une alternative rentable, permettant à une plus grande variété d’organisations de bénéficier des capacités de l’IA. Troisièmement, les modèles open-weight améliorent la transparence et la confiance dans les systèmes d’IA. La capacité d’inspecter et d’auditer les pondérations et l’architecture du modèle aide à identifier et à atténuer les biais potentiels ou autres problèmes. Cette transparence est essentielle pour construire la confiance dans les applications d’IA, en particulier dans les domaines sensibles tels que la santé et la finance.
Cependant, les modèles open-weight présentent également des défis. Ils peuvent nécessiter une expertise plus importante pour être déployés et entretenus que les modèles fermés. De plus, la disponibilité des poids du modèle peut soulever des préoccupations concernant la sécurité et l’utilisation abusive potentielle. Malgré ces défis, les avantages des modèles open-weight dans la démocratisation de l’IA sont indéniables. À mesure que de plus en plus de modèles open-weight deviennent disponibles, ils continueront à favoriser l’innovation, à réduire les barrières à l’entrée et à améliorer la transparence dans le paysage de l’IA.
L’importance de la génération augmentée de récupération (RAG) pour une IA précise
La génération augmentée de récupération (RAG) est une technique puissante qui améliore la précision et la fiabilité des modèles d’IA en les intégrant à des sources de connaissances externes. Les modèles d’IA, en particulier les grands modèles linguistiques (LLM), sont entraînés sur de vastes ensembles de données, ce qui leur permet de générer du texte, de traduire des langues et de répondre à des questions. Cependant, leurs connaissances sont limitées aux données sur lesquelles ils ont été entraînés, ce qui entraîne des inexactitudes ou des hallucinations, en particulier lorsqu’ils traitent de nouveaux sujets ou de sujets obscurs. RAG relève ce défi en permettant au modèle de récupérer des informations pertinentes à partir de sources externes, telles que des bases de données, des moteurs de recherche ou des bases de connaissances, avant de générer une réponse.
Le processus RAG implique deux étapes principales : la récupération et la génération. Dans la phase de récupération, une requête est utilisée pour rechercher des informations pertinentes dans les sources de connaissances externes. Cette requête peut être la requête d’entrée de l’utilisateur ou une version modifiée de celle-ci. Les informations récupérées sont ensuite transmises au modèle, qui les utilise pour générer une réponse plus précise et plus informative. En accédant à des sources de connaissances externes, RAG permet aux modèles d’IA de surmonter les limites de leurs données d’entraînement et de fournir des réponses plus précises, factuelles et contextuellement pertinentes.
RAG offre un certain nombre d’avantages par rapport aux modèles d’IA traditionnels. Premièrement, il améliore la précision en fournissant au modèle des informations supplémentaires et à jour. Deuxièmement, il réduit les hallucinations en permettant au modèle de s’appuyer sur des sources de connaissances externes plutôt que sur ses connaissances internes. Troisièmement, il améliore la robustesse en permettant au modèle de gérer de nouveaux sujets et des requêtes obscurs. Quatrièmement, il fournit de la transparence et de l’explicabilité en permettant de retracer la source des informations utilisées par le modèle. RAG est particulièrement utile dans les applications où la précision et la fiabilité sont essentielles, telles que le service client, la rédaction de contenu et la découverte scientifique.
Naviguer dans le paysage des coûts d’inférence : une approche stratégique
L’économie de l’inférence IA est un paysage multiforme et en évolution rapide qui nécessite une approche stratégique pour une gestion efficace des coûts. Comme discuté précédemment, le coût de l’inférence dépend d’une variété de facteurs, y compris la taille et la complexité du modèle, le débit et les exigences de latence, et l’infrastructure de calcul sous-jacente. Les organisations doivent tenir compte attentivement de ces facteurs lors de la conception et du déploiement d’applications IA pour s’assurer qu’elles sont rentables et évolutives.
Une étape clé dans la navigation dans le paysage des coûts d’inférence consiste à optimiser le modèle lui-même. Des techniques telles que la quantification, l’élagage et la distillation peuvent être utilisées pour réduire la taille et la complexité du modèle sans sacrifier la précision. La quantification réduit la précision des poids et des activations du modèle, tandis que l’élagage supprime les connexions non essentielles. La distillation implique la formation d’un modèle plus petit pour imiter le comportement d’un modèle plus grand et plus complexe. Ces techniques peuvent réduire considérablement les coûts d’inférence en réduisant la quantité de calcul nécessaire pour effectuer des prédictions.
Une autre approche importante consiste à optimiser l’infrastructure d’inférence. Les plateformes de calcul accéléré, telles que les GPU et les FPGA, peuvent fournir des améliorations significatives en matière de débit et de latence par rapport aux CPU traditionnels. De plus, l’utilisation de solutions d’inférence dans le cloud peut offrir une évolutivité et une flexibilité supplémentaires. Les fournisseurs de cloud proposent une gamme de services d’inférence IA qui peuvent être adaptés aux besoins spécifiques de différentes applications. De plus, des techniques telles que la mise en cache et le traitement par lots peuvent être utilisées pour réduire les coûts d’inférence en réutilisant les prédictions mises en cache et en regroupant plusieurs requêtes en un seul lot.
En fin de compte, la gestion des coûts d’inférence nécessite une compréhension approfondie des exigences spécifiques de l’application IA et une approche globale qui prend en compte à la fois l’optimisation du modèle et de l’infrastructure. En adoptant une approche stratégique, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de l’IA tout en gardant les coûts sous contrôle. La prédiction des couts est une science inexacte, mais comprendre les options permet des choix et des stratégies plus éclairés.
L’avenir de l’économie de l’inférence IA : les tendances émergentes
L’économie de l’inférence IA continue d’évoluer rapidement, avec un certain nombre de tendances émergentes qui façonnent l’avenir du domaine. L’une des tendances les plus importantes est le développement de matériel spécialisé pour l’inférence IA. Alors que les GPU sont devenus l’unité de calcul de facto pour l’entraînement de l’IA, des architectures matérielles spécialisées, telles que les accélérateurs IA et les processeurs neuromorphiques, sont spécialement conçues pour l’inférence IA. Ces accélérateurs peuvent fournir des améliorations significatives en matière de débit, de latence et d’efficacité énergétique par rapport aux GPU traditionnels, ce qui les rend bien adaptés aux applications d’inférence sensibles aux coûts et aux performances.
Une autre tendance émergente est l’adoption de l’inférence périphérique. L’inférence périphérique implique l’exécution de modèles d’IA directement sur des appareils périphériques, tels que des smartphones, des voitures et des appareils IoT, plutôt que dans le cloud. L’inférence périphérique offre un certain nombre d’avantages, notamment une latence réduite, une confidentialité accrue et une fiabilité améliorée. L’inférence périphérique est particulièrement utile dans les applications où le traitement en temps réel est essentiel, telles que la conduite autonome et la reconnaissance vocale.
De plus, le développement de modèles d’IA plus efficaces et plus légers est une tendance continue. Alors que les modèles d’IA deviennent plus grands et plus complexes, leur coût d’inférence augmente également. Par conséquent, il existe un intérêt croissant pour le développement de modèles qui peuvent atteindre des niveaux de précision similaires avec moins de paramètres et de calculs. Des techniques telles que l’architecture neuronale à la recherche et l’auto-entraînement sont utilisées pour découvrir des modèles d’IA plus efficaces.
Enfin, l’essor du MLOps, ou opérations d’apprentissage automatique, est en train de transformer la façon dont les modèles d’IA sont déployés et gérés. MLOps se concentre sur l’automatisation et la rationalisation du cycle de vie du modèle d’IA, du développement à la production. En adoptant les pratiques MLOps, les organisations peuvent réduire les coûts d’inférence, améliorer le débit et la latence et assurer la fiabilité et la maintenabilité des leurs applications IA. Le suivi, la journalisation et la gestion de version sont tous des concepts de MLOps cruciaux pour assurer le bon fonctionnement de l’inférence.
Alors que l’IA continue d’évoluer et de s’intégrer dans divers aspects de nos vies, l’économie de l’inférence IA jouera un rôle de plus en plus important dans la détermination du succès et de l’adoption des technologies IA. En restant au fait des tendances émergentes et en adoptant une approche stratégique de la gestion des coûts d’inférence, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de l’IA et obtenir des rendements importants sur leurs investissements.