L’intelligence artificielle a connu une croissance exponentielle ces dernières années, trouvant sa place dans des domaines variés : recommandation de produits, détection de fraudes, génération de contenu, diagnostic médical et bien d’autres. Cependant, cette montée en puissance n’est pas sans conséquences sur l’environnement. La formation et le déploiement de modèles de plus en plus complexes exigent des ressources informatiques considérables (GPU, TPU), entraînant une augmentation de la consommation énergétique et, par ricochet, une empreinte carbone significative. Avec l’essor de l’IA, on estime que la consommation électrique d’un data center, qui doublait tous les 5 ans, va désormais doubler chaque année.

Face à ces enjeux, l’IA frugale émerge comme une solution stratégique, visant à optimiser l’utilisation des ressources, limiter l’impact écologique, réduire les coûts et conserver des performances satisfaisantes. Parmi les approches phares de cette tendance, les Small Language Models (SLM) illustrent parfaitement ce nouvel état d’esprit. Ces nouveaux modèles, plus ciblés et plus légers que de lourds modèles généralistes, répondent à une première problématique liée à l’impact de la conception, puisque l’on considère que cette phase compte pour 70% de l’impact écologique.

Les fondements de l’IA frugale

Adopter une approche durable et efficace dans le domaine de l’intelligence artificielle repose sur plusieurs piliers essentiels. 

Le premier pilier repose sur ce qui va nourrir l’IA : la donnée. Il est important de valider la qualité des données et leur pertinence vis-à-vis du modèle. La maîtrise du stockage des données et son optimisation devient cruciale face à l’explosion des volumes générés, en encourageant un tri sélectif, la compression et la suppression des données non pertinentes pour limiter les coûts et l’énergie nécessaire à leur traitement. Par ailleurs, s’appuyer sur des jeux de données open source pour le prototypage s’inscrit dans une démarche d’économie de moyens mis en œuvre.

L’efficacité des traitements joue également un rôle clé, avec l’optimisation des algorithmes, des architectures et des stratégies d’entraînement grâce à des techniques telles que l’élagage, la quantification des poids ou encore l’utilisation de modèles plus simples, mais performants.

L’optimisation continue fait partie intégrante de la démarche d’éco-conception. Les audits réguliers et le suivi continu des ressources (CPU, GPU, RAM, stockage) permettent d’identifier les goulots d’étranglement, les inefficacités et les axes d’amélioration, inscrivant ainsi les cycles de développement dans une démarche d’amélioration continue visant à réduire la consommation énergétique. 

Enfin, l’infrastructure cloud peut être un levier puissant en choisissant des fournisseurs adoptant des politiques énergétiques vertes, avec des centres de données alimentés par des énergies renouvelables et dotés de certifications environnementales. Un développement responsable privilégie des modèles adaptés aux besoins réels, évitant les approches génériques et favorisant des solutions plus compactes et spécialisées, alignées sur les usages spécifiques et les contraintes métier.

Les Small Language Models (SLM), icônes de l’IA frugale

Les Small Language Models (SLM) offrent une approche plus économe et ciblée en matière d’intelligence artificielle, en s’appuyant sur plusieurs principes fondamentaux.

Contrairement aux modèles massifs (comme GPT-4 ou Gemini 2.0) nécessitant d’immenses corpus textuels, les SLM se contentent de volumes de données réduits, soigneusement sélectionnés, ce qui diminue significativement la consommation énergétique et le temps d’entraînement. Leur capacité à être déployés localement constitue un autre avantage majeur : ces modèles peuvent fonctionner sur des appareils à faible puissance de calcul, tels que des smartphones, des microcontrôleurs IoT ou des serveurs mutualisés de petite taille, permettant ainsi des services IA embarqués ou “offline” qui économisent la bande passante tout en renforçant la résilience. De plus, les SLM se distinguent par leur spécialisation sectorielle, qu’il s’agisse du domaine médical, financier ou industriel. Cette adaptation sectorielle, qui réduit la taille du modèle et les ressources nécessaires à son entraînement, garantit des performances optimales pour des cas d’usage spécifiques, sans nécessiter une infrastructure lourde et énergivore.

Les avantages de l’IA frugale

L'IA frugale représente une approche innovante et responsable, offrant de nombreux avantages aussi bien économiques, qu’éthiques, que stratégiques. En réduisant les besoins en ressources GPU, en espace de stockage et en temps de calcul, elle permet une baisse significative des coûts opérationnels, rendant les projets IA plus accessibles financièrement. Cette légèreté technologique soutient également une accessibilité accrue, en permettant de déployer l’IA sur des appareils modestes ou dans des zones à faible connectivité, ouvrant ainsi de nouvelles opportunités pour des dispositifs mobiles à bas coût. De plus, en relevant le défi de "faire mieux avec moins", les équipes techniques sont incitées à innover, à concevoir des architectures plus ingénieuses et à explorer des algorithmes d’optimisation, favorisant ainsi l’émergence de solutions performantes et économes.

Enfin, l’adoption de pratiques durables renforce l’image de marque des entreprises, en cohérence avec leurs engagements en matière de RSE et de lutte contre le changement climatique. 

Comment adopter l’IA frugale dans votre organisation ?

Passer à l’IA frugale ne se fait pas du jour au lendemain, mais peut être facilité par une approche structurée et des pratiques adaptées. Transformer la vision des parties prenantes pour acquérir une démarche de réflexion questionnant le besoin - toujours dans une démarche de simplicité. Mettre en place une gouvernance dédiée aide à structurer cette approche.

Pour adopter une approche IA frugale, listez les besoins et priorisez :

• Commencez petit, en ciblant des cas d’usage à forte valeur ajoutée qui ne nécessitent pas de modèles massifs, tels qu’un chatbot interne, une classification de documents ou un système de recommandation localisé.
• Travaillez vos données en définissant un cycle de vie et optimisez la donnée à chaque étape en nettoyant, normalisant, archivant ou supprimant. 
• Testez et évaluez, les indicateurs de performance doivent permettre de suivre l’efficience du service, évaluant la consommation énergétique, le temps d’entraînement, la latence d’inférence ou encore le coût global du système IA. Ces métriques permettent d’ajuster les stratégies et de quantifier les bénéfices réels. Le document AFNOR SPEC 2314 - Référentiel général pour l’IA frugale peut être appliqué comme méthodologie d’évaluation environnementale. Le partage d’indicateurs de l’impact environnemental permet également de faire prendre conscience aux parties prenantes des enjeux.
• Former et sensibiliser les équipes en expliquant les enjeux environnementaux et économiques, cette compréhension partagée encourage des choix technologiques responsables à long terme.
• Collaborer avec des experts en IA ! Data engineering, MLOps et infrastructures cloud constituent un atout important : leurs compétences techniques garantissent l’adaptation des modèles, frameworks et architectures pour répondre aux objectifs de frugalité sans compromettre la performance. Cela tombe bien, Smile dispose de ce type de compétences et peut vous apporter l’expertise nécessaire.

L’IA frugale et l’avenir de l’intelligence artificielle

À mesure que la préoccupation environnementale grandit, l’IA frugale s’impose comme une stratégie de différenciation et d’anticipation des enjeux futurs. Les réglementations pourraient évoluer vers des normes environnementales plus strictes. On observe déjà un changement avec la nouvelle directive européenne Directive CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) exigeant plus de transparence et d’engagement des entreprises sur les enjeux de Durabilité à travers 3 thématiques (Environnement, Social, Gouvernance).

Les clients, sensibilisés à l’empreinte écologique du numérique, pourraient privilégier des fournisseurs de solutions IA durables. L’IA frugale préfigure donc une nouvelle ère, où l’innovation technologique s’allie à la responsabilité sociétale et à la sobriété énergétique.

L’IA frugale n’est pas un simple effet de mode, mais un changement de paradigme. Elle démontre qu’il est possible d’allier efficacité, accessibilité, respect de la planète et création de valeur. En adoptant cette approche, vous garantissez la pérennité de vos initiatives IA, renforcez votre image de marque et préparez votre organisation aux défis climatiques, économiques et réglementaires des prochaines années.

Chez Smile, notre AI Factory est dédiée à la conception et au développement de modèles IA sur mesure, alliant performance et durabilité. Nous vous aidons à adopter l’IA frugale en sélectionnant les technologies, les architectures et les modèles les plus adaptés à vos besoins spécifiques, tout en réduisant votre impact écologique. Découvrez comment nous mettons en pratique nos ambitions sur notre page AI Factory.

Prêt à franchir le pas ? Contactez-nous dès maintenant pour explorer des solutions d’IA responsable et faire de l’efficience énergétique un moteur de votre transformation digitale. En misant sur l’IA frugale, vous posez les fondations d’une intelligence artificielle plus verte, plus juste et plus pérenne, au service de votre entreprise et de la planète.

Pour aller plus loin, consultez notre livre blanc “24 point cadrer un projet IA Gen”.