L'obésité numérique des intelligences artificielles

Les intelligences artificielles deviennent massives. Leur taille, leur consommation énergétique et la puissance de calcul nécessaire à leur fonctionnement explosent. Cette croissance n'est pas un hasard : elle reflète la complexité du monde qu'elles cherchent à modéliser. Mais cette « obésité numérique » soulève des questions économiques, écologiques et méthodologiques.

Pourquoi les IA grossissent

Les IA apprennent à partir de données issues de la réalité : textes, images, sons. Or, notre monde est inégalement réparti en termes d'occurrences. Dans un texte, quelques mots apparaissent tout le temps, tandis qu'une infinité d'autres restent rares. En image, un modèle voit souvent des visages, des voitures, des arbres… mais doit aussi apprendre à reconnaître un lézard sur une tasse ou une ombre projetée.
Ces phénomènes suivent ce qu'on appelle des lois de puissance : pour passer de 90 % de couverture à 95 %, il faut multiplier les données et la puissance par dix, et encore davantage pour atteindre 97 ou 98 %. En d'autres termes, plus une IA veut comprendre le monde dans sa diversité, plus elle doit croître.

La loi d'échelle : quand la taille devient une stratégie

Les chercheurs ont observé une corrélation claire entre la taille d'un modèle, la quantité de données d'entraînement et ses performances globales. C'est le principe des lois d'échelle. Ainsi, OpenAI, Google ou Anthropic ont massivement investi pour entraîner des modèles comptant des centaines de milliards de paramètres, capables de répondre à des milliards de requêtes diverses.
Mais cette course au gigantisme n'est pas forcément vertueuse. Agrandir un modèle ne garantit pas qu'il soit plus pertinent dans un contexte précis. Dans bien des cas, un modèle plus petit, spécialisé et bien entraîné donne de meilleurs résultats tout en étant moins coûteux.

La spécialisation, alternative au gigantisme

Un modèle médical conçu pour détecter des anomalies pulmonaires n'a pas besoin de « tout savoir ». Il doit simplement exceller dans un domaine restreint, avec des données bien étiquetées et diversifiées. De même, une IA qui gère la logistique d'un entrepôt ou le SEO d'un site web n'a aucun intérêt à manipuler des milliards de paramètres linguistiques.
Le véritable enjeu n'est donc pas la taille, mais la qualité et la pertinence des données. Chez EPIXELIC, nous observons la même logique dans la conception de nos outils : produire du code léger, propre, utile - car la performance vient de l'optimisation, pas de la surenchère.

Un coût écologique et économique colossal

Former les plus grands modèles nécessite des milliers de GPU fonctionnant en parallèle pendant des semaines. Selon certaines estimations, l'entraînement d'un modèle de type GPT‑4 consommerait l'équivalent énergétique de plusieurs milliers de foyers pendant un an.
Les nouveaux centres de données dédiés à l'IA dépassent aujourd'hui le gigawatt de puissance, soit la consommation d'une centrale nucléaire. À cela s'ajoute le coût financier : plusieurs centaines de millions d'euros pour chaque génération de modèle. Résultat : seuls quelques géants peuvent se permettre de rester dans la course, accentuant la concentration du marché et la dépendance des entreprises à ces acteurs.

Vers une sobriété technologique intelligente

L'avenir de l'IA ne passera pas uniquement par la taille. Il reposera sur la sobriété technologique, la spécialisation, et l'intégration de nouvelles formes de données plus qualitatives. L'objectif : rendre l'intelligence artificielle plus efficace, plus éthique et plus accessible.
Les prochaines années verront probablement émerger une nouvelle génération d'IA plus légères, capables d'être hébergées localement, moins énergivores et mieux adaptées aux usages réels des entreprises.

En résumé
L'obésité des IA est le symptôme d'une course mal orientée : plus grand ne signifie pas toujours plus intelligent. Pour les acteurs du numérique responsables, la vraie performance réside dans la précision, la pertinence et l'efficacité - pas dans la démesure.