Meilleure qualité des données et consommation d'énergie raisonnée : l'essor des modèles légers et des IA frugales
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Réglementation
Green IT
16/10/2024 | 15h40 - 16h15 | Salle de Conférence 3
Description
L’apparition des très grands modèles (ou modèles de fondation, LLM, LVM, …) et de l’IA générative pose de manière critique la question de l’impact des applications d’IA, en termes de confiance et de consommation de ressources. Opportunité ou menace ? Un équilibre est à construire pour obtenir des niveaux de performances aussi (voire plus) grands en réduisant drastiquement les besoins en données, en annotation, en calcul pour l’apprentissage et en calcul pour l’exploitation (inférence). Cela passe par la mise en place de nouvelles approches à tous les niveaux : gestion des données, apprentissage, optimisation et décomposition des modèles et enfin de déploiement des usages sur tout le continuum du Cloud à l’embarqué.
Cette problématique s’inscrit dans une démarche globale, particulièrement portée par l’Europe et la France de maîtrise de l’impact de l’IA, à travers en particulier les nouvelles réglementations sur les données (Data Act) et les usages l’IA (AI Act), avec des limites potentielles sur l’utilisation de certaines données ou d’accès à des données spécifiques
Cela pousse au développement d’approches où le gigantisme et la force brute ne sont plus toujours la meilleure solution. Des exemples récents en traitement automatique des langues ou vision soulignent que des voies et alternatives de modération sont possibles et efficaces.
