Définir les fondations stratégiques et les objectifs métiers

Le succès d’un déploiement d’une architecture IA hyperscale ne se mesure pas à la seule puissance de calcul mobilisée, mais à sa capacité à générer une valeur métier quantifiable et durable. Avant de concevoir les briques technologiques, il est impératif d’ancrer le projet dans une vision stratégique claire, en traduisant les ambitions de l’entreprise en objectifs techniques précis et en évaluant rigoureusement les contraintes opérationnelles. Cette phase de cadrage constitue le socle sur lequel reposeront la performance, la pertinence et la viabilité économique de l’ensemble du système d’IA.

Aligner l’architecture sur les cas d’usage et les indicateurs de réussite

Une architecture IA hyperscale ne doit jamais être une fin en soi, mais un moyen au service d’objectifs commerciaux identifiés. La première étape consiste à définir avec précision les cas d’usage prioritaires (par exemple, IA générative pour la création de contenu, analyse prédictive pour l’optimisation de la chaîne logistique, ou systèmes de recommandation personnalisés). Chaque cas d’usage doit être associé à des indicateurs de performance clés (KPIs) qui serviront de boussole pour les choix d’architecture et de critère de succès pour l’évaluation du retour sur investissement. L’élaboration d’une stratégie IA d’entreprise formelle permet de s’assurer que l’infrastructure est conçue pour répondre à des besoins réels et non à des hypothèses technologiques.

La définition de ces indicateurs doit être un exercice collaboratif impliquant les équipes métier, techniques et financières. Cet alignement initial garantit que le déploiement d’une architecture IA hyperscale est piloté par la valeur et non par la seule complexité technique. Les critères de réussite doivent être :

• Spécifiques : Définir clairement ce qui sera mesuré (ex : réduction du temps moyen de traitement d’une demande client).
• Mesurables : Associer un chiffre ou une métrique quantifiable à l’objectif (ex : diminuer le temps de 30 %).
• Atteignables : Fixer des cibles ambitieuses mais réalistes au regard des ressources et des technologies disponibles.
• Pertinents : S’assurer que l’indicateur est directement lié à un enjeu stratégique de l’entreprise (ex : satisfaction client, efficacité opérationnelle).
• Temporellement définis : Établir un calendrier pour l’atteinte des objectifs (ex : atteindre la cible en 6 mois).

Évaluer les contraintes : budget, compétences et cadre réglementaire

Un projet d’IA à grande échelle est un parcours jalonné de contraintes qu’il faut identifier et quantifier dès le départ pour éviter les écueils. Une analyse pragmatique du budget, des compétences internes et du cadre réglementaire permet de définir un périmètre réaliste et de construire une feuille de route viable. Cette cartographie des contraintes est essentielle pour orienter les décisions, notamment le choix entre construire en interne, acheter des solutions sur étagère ou collaborer avec un intégrateur IA en France capable de naviguer ces complexités.

La gouvernance de l’IA n’est pas une réflexion a posteriori mais un pilier de la conception initiale, influençant directement l’architecture des données et des modèles. Le tableau suivant synthétise les questions fondamentales à se poser pour chaque type de contrainte.

Type de contrainte	Questions clés à se poser	Impact sur le projet
Budgétaire	Quelle est l’enveloppe globale ? Préfère-t-on un modèle CAPEX (investissement initial) ou OPEX (coûts opérationnels) ? Comment le coût total de possession (TCO) sera-t-il suivi ?	Oriente le choix entre cloud public (OPEX), cloud privé ou solutions sur site (CAPEX). Conditionne le dimensionnement des ressources et les stratégies d’optimisation des coûts.
Compétences	Disposons-nous en interne des experts nécessaires (ingénieurs MLOps, data scientists, architectes cloud) ? Quel est le plan de formation ou de recrutement ?	Détermine la faisabilité d’une approche « build vs buy ». Influence le choix de technologies (plateformes managées vs. solutions open source) et le besoin d’accompagnement externe.
Réglementaire	Quelles sont les exigences en matière de résidence et de souveraineté des données (ex : RGPD) ? Le secteur d’activité impose-t-il des certifications spécifiques ?	Impacte le choix du fournisseur de cloud et la localisation des data centers. Impose des contraintes sur l’architecture de sécurité, la gestion des accès et l’auditabilité du système.
Technologique	L’infrastructure existante (réseau, stockage) est-elle compatible ? Comment le nouveau système d’IA s’intégrera-t-il avec les applications métiers actuelles (ERP, CRM) ?	Conditionne les choix d’intégration (API, connecteurs). Peut nécessiter des investissements préalables pour moderniser l’infrastructure existante et assurer une performance système adéquate.

Concevoir une architecture technique pensée pour l’évolutivité

Une fois les fondations stratégiques posées, l’enjeu se déplace vers la conception d’une architecture capable de supporter la croissance des charges de travail, des volumes de données et du nombre d’utilisateurs sans dégradation de la performance ni explosion des coûts. L’évolutivité et la résilience ne sont pas des fonctionnalités que l’on ajoute tardivement ; elles doivent être inscrites dans l’ADN du système dès les premières esquisses pour garantir la pérennité du déploiement d’une architecture IA hyperscale.

Choisir les modèles d’architecture : centralisée, distribuée ou hybride

Le choix du paradigme architectural est une décision structurante qui dépend étroitement des cas d’usage et des exigences de performance. Il n’existe pas de solution universelle ; chaque modèle présente des compromis qu’il convient d’évaluer. Une architecture agentique moderne, par exemple, s’appuie nativement sur des principes distribués pour décomposer des problèmes complexes. Pour illustrer, l’architecture d’orchestration CMLE d’Algos fonctionne comme un système cognitif distribué, où une IA de gouvernance analyse, décompose et distribue chaque facette d’un problème à un réseau interne d’agents experts spécialisés, garantissant une analyse approfondie et une grande fiabilité.

Le choix entre ces modèles doit être guidé par une analyse des flux de travail de l’IA (entraînement de modèles vs. inférence en temps réel) et des objectifs de résilience.

• Architecture centralisée : Toutes les ressources de calcul et de stockage sont regroupées en un point unique. Ce modèle est plus simple à gérer et à sécuriser initialement, mais il représente un point de défaillance unique (single point of failure) et peut rapidement devenir un goulot d’étranglement à mesure que la charge augmente, limitant ainsi la scalabilité.
• Architecture distribuée : Les charges de travail sont réparties sur de multiples nœuds de calcul et de stockage interconnectés. Cette approche offre une scalabilité horizontale quasi illimitée et une haute résilience, car la défaillance d’un nœud n’entraîne pas l’arrêt du système. Elle est cependant plus complexe à concevoir, à déployer et à opérer. Le calcul distribué est la norme pour l’entraînement de grands modèles d’IA.
• Architecture hybride : Ce modèle combine des éléments des deux approches. Par exemple, l’entraînement des modèles peut être réalisé sur une infrastructure centralisée ou distribuée puissante, tandis que l’inférence est déployée sur des systèmes distribués plus légers, proches des utilisateurs (IA edge), pour réduire la latence. Cette flexibilité permet d’optimiser le rapport performance/coût pour chaque phase du cycle de vie de l’IA.

Intégrer les principes de scalabilité horizontale et de résilience

Pour qu’un système d’IA puisse passer à l’échelle de manière fluide, il doit être conçu sur des principes fondamentaux de croissance et de robustesse. Le déploiement d’une architecture IA hyperscale réussie repose sur l’intégration native de ces concepts, ce qui évite des refontes coûteuses et complexes lorsque les besoins évoluent.

Principes clés de la conception hyperscale

• Scalabilité horizontale (Scale-out) : Ce principe consiste à augmenter la capacité du système en ajoutant de nouvelles machines (nœuds) plutôt qu’en augmentant la puissance d’une machine existante (scalabilité verticale ou scale-up). C’est le fondement des architectures cloud natives. Elle permet une croissance granulaire et plus économique, et elle est indispensable pour gérer des charges de travail imprévisibles grâce à des mécanismes d’autoscaling qui ajustent automatiquement le nombre de nœuds en fonction de la demande.
• Résilience par la redondance : La résilience est la capacité du système à continuer de fonctionner malgré la défaillance d’un ou plusieurs de ses composants. Elle est obtenue en éliminant les points de défaillance uniques. En pratique, cela se traduit par la duplication des composants critiques (serveurs, bases de données, équilibreurs de charge) sur différentes zones de disponibilité physique, assurant un basculement automatique et transparent en cas d’incident.
• Dégradation gracieuse : Dans des situations de charge extrême ou de défaillance partielle, un système résilient ne s’arrête pas brutalement. Il est conçu pour dégrader ses fonctionnalités de manière contrôlée, en priorisant les services essentiels. Par exemple, une fonctionnalité d’analyse non critique pourrait être temporairement désactivée pour préserver les ressources nécessaires aux transactions principales.

Bâtir l’infrastructure de calcul et de stockage sous-jacente

Le choix de la plateforme matérielle et logicielle est le cœur du réacteur d’une architecture IA. C’est à ce stade que les concepts théoriques se traduisent en décisions concrètes concernant les serveurs, le stockage et les réseaux. Arbitrer entre les différentes options d’hébergement et dimensionner correctement les ressources sont deux étapes cruciales pour garantir la performance du système tout en assurant une stricte maîtrise des coûts.

Arbitrer entre cloud public, privé et solutions sur site

La décision d’héberger une infrastructure IA sur le cloud public, dans un cloud privé ou sur site (on-premise) est un arbitrage complexe entre coût, contrôle, performance et souveraineté. De plus en plus, les entreprises optent pour des stratégies hybrides ou multi-cloud pour bénéficier du meilleur de chaque monde. La question de la souveraineté est particulièrement prégnante en Europe, où la garantie d’une IA hébergée en France peut devenir un critère de choix décisif. Certains acteurs, comme Algos, garantissent par exemple un hébergement et un traitement 100 % en France pour leurs clients français, répondant ainsi aux exigences les plus strictes en matière de conformité et de protection des données.

Le tableau ci-dessous compare les principales options d’hébergement pour éclairer cette décision stratégique.

Modèle d’hébergement	Avantages clés	Inconvénients et risques	Cas d’usage idéal
Cloud Public (Hyperscalers)	Élasticité quasi infinie, paiement à l’usage (OPEX), accès aux dernières technologies (GPU, TPU), vaste catalogue de services managés.	Coûts potentiellement imprévisibles, dépendance vis-à-vis d’un fournisseur (vendor lock-in), préoccupations liées à la souveraineté des données.	Startups et entreprises avec des charges de travail variables ou des besoins de calcul massifs et ponctuels (entraînement de grands modèles).
Cloud Privé	Contrôle accru sur l’infrastructure, sécurité et conformité personnalisées, meilleure prévisibilité des coûts.	Investissement initial plus élevé (CAPEX), complexité de gestion, élasticité plus limitée que le cloud public.	Entreprises des secteurs réglementés (finance, santé) avec des exigences strictes en matière de sécurité et de conformité des données.
Sur site (On-Premise)	Contrôle total sur les données et le matériel, latence minimale pour les applications locales, pas de coûts de transfert de données.	Coûts d’investissement et de maintenance très élevés, responsabilité totale de la gestion et de la sécurité, lenteur de l’évolution technologique.	Applications nécessitant un traitement en temps réel à très faible latence (robotique industrielle) ou manipulant des données extrêmement sensibles.

Dimensionner les capacités de calcul et le stockage de données

Le dimensionnement des ressources est un exercice d’équilibre délicat. Sous-estimer les besoins conduit à des performances médiocres et à une mauvaise expérience utilisateur ; les surestimer entraîne un gaspillage de ressources et des coûts inutiles. Un déploiement d’une architecture IA hyperscale efficace nécessite une estimation fine des besoins en CPU, GPU, mémoire et stockage pour chaque étape du cycle de vie de l’IA. L’infrastructure réseau est également un composant critique, car l’entraînement de modèles distribués repose sur des interconnexions à très haute bande passante et faible latence, un domaine où des innovations comme les architectures RDMA (Remote Direct Memory Access) et les nouveaux standards comme Ultra Ethernet sont déterminants.

Le bon dimensionnement implique de considérer les points suivants :

• Choisir les bons accélérateurs : L’entraînement de modèles profonds est extrêmement gourmand en calcul et repose quasi exclusivement sur des accélérateurs matériels comme les GPU (Graphics Processing Units) ou les TPU (Tensor Processing Units). Pour l’inférence, des puces spécialisées moins coûteuses ou même des CPU peuvent suffire, selon la complexité du modèle et les exigences de latence.
• Hiérarchiser le stockage de données : Toutes les données n’ont pas la même valeur ni les mêmes exigences d’accès. Il est crucial de mettre en place une stratégie de stockage à plusieurs niveaux : stockage sur SSD NVMe ultra-rapide pour les données d’entraînement actives, stockage objet performant pour les datasets fréquemment utilisés, et stockage archive à faible coût pour les données historiques.
• Optimiser la bande passante réseau : Pour l’entraînement distribué, la vitesse du réseau peut devenir le principal facteur limitant. Des benchmarks récents sur les interconnexions Ethernet pour le HPC/AI montrent que des réseaux de 100G ou 200G sont nécessaires pour éviter les goulots d’étranglement entre les nœuds de calcul.
• Planifier la croissance : L’architecture doit être conçue pour permettre un ajout facile de capacités de calcul et de stockage. L’utilisation de conteneurs (ex : Docker) et d’orchestrateurs (ex : Kubernetes) est une pratique standard pour faciliter cette évolutivité.

Mettre en place la gouvernance et la gestion du cycle de vie des données

Les données sont le carburant de toute intelligence artificielle. Sans un flux constant de données de haute qualité, sécurisées et conformes, même l’architecture la plus performante restera inerte. La mise en place de pipelines de données robustes et d’une gouvernance rigoureuse est donc une condition sine qua non à la réussite d’un déploiement d’une architecture IA hyperscale. Cette fondation garantit non seulement la performance des modèles, mais aussi la confiance des utilisateurs et la conformité réglementaire.

Structurer les pipelines de données pour l’entraînement et l’inférence

Un pipeline de données est une série d’étapes automatisées qui permettent de collecter, traiter et acheminer les données depuis leurs sources jusqu’aux modèles d’IA. Dans un contexte hyperscale, ces pipelines doivent être conçus pour être hautement scalables et résilients. Il est essentiel de distinguer les pipelines destinés à l’entraînement de ceux destinés à l’inférence, car leurs caractéristiques sont très différentes. Une approche structurante, telle que la hiérarchie de la connaissance mise en œuvre par Algos, impose que le système se fonde prioritairement sur les données internes souveraines avant de consulter des sources externes, assurant ainsi que le raisonnement du modèle est ancré dans la vérité de l’entreprise.

Les étapes clés de la construction d’un pipeline de données robuste sont les suivantes :

1. Ingestion : Collecter les données brutes à partir de sources multiples et hétérogènes (bases de données, API, fichiers plats, flux d’événements). Cette étape doit être capable de gérer de grands volumes et différentes vélocités.
2. Stockage et Traitement : Stocker les données brutes dans un data lake, puis utiliser des outils de traitement distribué (ex : Spark) pour les nettoyer, les transformer, les normaliser et les enrichir. C’est à ce stade que les données sont préparées pour être exploitables par les modèles.
3. Mise à disposition pour l’entraînement : Créer des datasets versionnés et de haute qualité, optimisés pour l’entraînement des modèles. Ces processus s’exécutent généralement en mode batch et manipulent des volumes de données très importants.
4. Mise à disposition pour l’inférence : Exposer les données nécessaires à l’inférence en temps réel via des API à faible latence ou des bases de données rapides. Ce pipeline doit garantir une disponibilité et une fraîcheur maximales des données pour que les prédictions soient pertinentes.

Assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données

La confiance dans un système d’IA est directement proportionnelle à la confiance dans ses données. Une gouvernance des données efficace à grande échelle repose sur des processus systématiques pour garantir leur qualité, protéger leur confidentialité et assurer leur conformité avec les réglementations en vigueur. Ces aspects ne peuvent être négligés, car une faille de sécurité ou une non-conformité peut avoir des conséquences juridiques et financières désastreuses. L’effort collectif pour construire une ressource nationale pour la recherche en IA, tel que discuté par des institutions comme Stanford HAI, souligne l’importance systémique de la gouvernance des données.

Piliers de la gouvernance des données à grande échelle

• Qualité des données : Mettre en place des processus automatisés de validation pour détecter les anomalies, les valeurs manquantes ou les incohérences. Le profilage des données et l’établissement de règles de qualité permettent de maintenir un haut niveau de fiabilité et de prévenir la dérive des modèles (« model drift ») due à une dégradation de la qualité des données en entrée.
• Sécurité des données : La sécurité IA passe par la protection des données à chaque étape de leur cycle de vie. Cela inclut le chiffrement des données au repos et en transit, l’anonymisation ou la pseudonymisation des informations personnelles, et la mise en place d’un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour s’assurer que seuls les utilisateurs et les services autorisés peuvent accéder aux données sensibles.
• Conformité et Auditabilité : L’architecture doit permettre de tracer la lignée des données (« data lineage »), c’est-à-dire de savoir d’où vient une donnée, quelles transformations elle a subies et comment elle a été utilisée. Cette traçabilité est essentielle pour se conformer à des réglementations comme le RGPD et pour pouvoir auditer le fonctionnement du système d’IA en cas de besoin.

Industrialiser le cycle de vie des modèles d’IA (MLOps)

Concevoir un modèle performant en laboratoire est une chose ; le déployer, le maintenir et le faire évoluer en production à grande échelle en est une autre. L’industrialisation du cycle de vie des modèles, connue sous le nom de MLOps (ou LLMOps pour les grands modèles de langage), est la discipline qui applique les principes DevOps au machine learning. Elle vise à unifier le développement des modèles (ML) et leur mise en production (Ops) pour créer un processus fluide, automatisé et fiable. Un déploiement d’une architecture IA hyperscale ne peut réussir sans une solide culture MLOps.

Automatiser l’intégration et le déploiement continus (CI/CD)

Le cœur de l’approche MLOps réside dans l’automatisation. Les pipelines d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) permettent d’automatiser l’ensemble du processus, depuis la validation du code et des données jusqu’à la mise en production du modèle, en passant par son entraînement et son évaluation. L’objectif est de rendre les mises à jour de modèles fréquentes, rapides et sûres. Un système d’exploitation IA moderne intègre ces capacités pour orchestrer l’ensemble du cycle de vie.

Les étapes typiques d’un pipeline CI/CD pour l’IA sont les suivantes :

1. Intégration Continue (CI) : Chaque modification du code (algorithme, traitement des données) déclenche automatiquement une série de tests unitaires et d’intégration. Cette étape inclut également la validation des nouvelles données pour s’assurer de leur qualité et de leur cohérence.
2. Entraînement Continu (CT) : Si l’étape CI est réussie, le pipeline déclenche automatiquement le réentraînement du modèle sur les nouvelles données. Ce processus est versionné et reproductible, garantissant que l’on peut toujours revenir à une version antérieure du modèle.
3. Déploiement Continu (CD) : Une fois le nouveau modèle entraîné, il est évalué par rapport au modèle actuellement en production sur un ensemble de métriques prédéfinies. S’il est plus performant, il est automatiquement « packagé » (généralement dans un conteneur) et déployé en production selon une stratégie de déploiement définie. Ce principe de validation continue est au cœur de certaines architectures avancées ; par exemple, le CMLE Orchestrator d’Algos intègre un agent critique interne qui évalue la qualité des résultats, ajustant le plan d’exécution de manière itérative jusqu’à l’obtention d’une réponse fiable.

Définir une stratégie de déploiement et de mise à jour des modèles

Déployer un nouveau modèle en production est une opération à risque. Une version moins performante ou présentant un bug pourrait avoir un impact négatif sur l’expérience utilisateur ou les revenus de l’entreprise. Pour maîtriser ce risque, plusieurs stratégies de déploiement permettent une transition en douceur et contrôlée. Le choix de la stratégie dépend de la criticité de l’application et de la capacité de l’entreprise à mesurer l’impact du changement.

Les stratégies de déploiement les plus courantes pour les modèles d’IA sont :

• Déploiement « Blue-Green » : Deux environnements de production identiques (« Blue » et « Green ») coexistent. Le nouveau modèle est déployé sur l’environnement inactif (Green) tandis que l’ancien continue de tourner sur l’environnement actif (Blue). Une fois le nouvel environnement validé, le trafic est basculé instantanément de Blue à Green. Cette méthode permet un retour en arrière quasi immédiat en cas de problème.
• Déploiement « Canary » : Le nouveau modèle est initialement exposé à un petit sous-ensemble d’utilisateurs (les « canaris »). Ses performances sont surveillées de près. Si tout se passe bien, le trafic est progressivement augmenté jusqu’à ce que 100 % des utilisateurs soient servis par la nouvelle version. Cette approche permet de limiter l’impact d’un éventuel problème.
• A/B Testing : Plusieurs versions du modèle sont déployées simultanément, et le trafic est réparti entre elles. Cette stratégie est moins utilisée pour la gestion des risques que pour comparer la performance métier de différentes approches (par exemple, quel algorithme de recommandation génère le plus de clics).
• Shadow Deployment : Le nouveau modèle tourne en parallèle du modèle en production. Il reçoit les mêmes requêtes en temps réel mais ses prédictions ne sont pas renvoyées aux utilisateurs. Elles sont stockées et comparées à celles du modèle de production pour valider sa performance en conditions réelles sans aucun impact sur l’utilisateur.

Piloter la performance et l’optimisation des coûts en continu

Le déploiement d’une architecture IA hyperscale n’est pas un projet avec une fin, mais un processus continu d’opération, de surveillance et d’optimisation. Dans un environnement aussi complexe et dynamique, la performance et les coûts peuvent rapidement dériver s’ils ne sont pas pilotés activement. Mettre en place une observabilité complète et appliquer des techniques d’optimisation est indispensable pour garantir l’efficacité opérationnelle et la rentabilité à long terme du système.

Instrumenter le monitoring de la performance et de la consommation des ressources

On ne peut améliorer que ce que l’on mesure. L’instrumentation du système consiste à collecter en continu des métriques, des logs et des traces pour avoir une vision complète de son état de santé et de son efficacité. Une plateforme d’orchestration IA avancée doit fournir des tableaux de bord intégrés pour suivre ces indicateurs. Ce monitoring proactif permet de détecter les anomalies, d’anticiper les pannes et d’identifier les opportunités d’optimisation.

Les métriques clés à surveiller se répartissent en deux catégories :

• Métriques de performance du modèle :
  • Latence : Le temps de réponse pour une prédiction. C’est un indicateur crucial pour l’expérience utilisateur dans les applications temps réel.
  • Débit (Throughput) : Le nombre de prédictions que le système peut traiter par seconde.
  • Taux d’erreur : La fréquence à laquelle le modèle produit des résultats incorrects ou non pertinents.
  • Dérive du modèle (Model Drift) : La dégradation de la performance du modèle dans le temps, due à des changements dans la distribution des données en entrée.
• Métriques de consommation des ressources :
  • Utilisation CPU/GPU : Le pourcentage d’utilisation des processeurs, qui permet de détecter les surcharges ou les sous-utilisations.
  • Consommation mémoire : La quantité de RAM utilisée, pour prévenir les erreurs de type « out-of-memory ».
  • Utilisation du stockage : L’espace disque consommé et les opérations d’entrée/sortie par seconde (IOPS).
  • Bande passante réseau : Le volume de données échangées entre les différents composants du système.
  • Consommation d’énergie : Un facteur de plus en plus important, comme le soulignent les études sur la consommation énergétique des data centers.

Appliquer des techniques d’optimisation des coûts d’infrastructure et d’inférence

La maîtrise des coûts est un défi permanent dans un environnement cloud où les ressources sont facturées à l’usage. L’optimisation ne consiste pas seulement à réduire les dépenses, mais à maximiser le rapport performance/coût. Un framework d’orchestration IA peut jouer un rôle clé en allouant dynamiquement les ressources là où elles sont le plus nécessaires. L’impact de ces techniques est significatif. Pour donner un ordre de grandeur, Algos rapporte que son approche d’orchestration intelligente peut permettre de réduire le coût total de possession (TCO) jusqu’à 70 % par rapport à une approche non optimisée.

Leviers concrets pour la maîtrise des coûts

• Ajustement dynamique des ressources (Autoscaling) : Configurer le système pour qu’il provisionne et déprovisionne automatiquement les ressources de calcul en fonction de la charge en temps réel. Cela évite de payer pour des serveurs inactifs pendant les heures creuses.
• Utilisation d’instances Spot/Préemptibles : Profiter des capacités de calcul inutilisées des fournisseurs de cloud, qui sont proposées à un prix très réduit (jusqu’à -90 %). Ces instances peuvent être interrompues à tout moment et sont donc idéales pour des charges de travail non critiques et tolérantes aux pannes, comme l’entraînement de certains modèles.
• Optimisation des modèles pour l’inférence : Appliquer des techniques comme la quantification (réduire la précision des poids du modèle pour qu’il consomme moins de mémoire et de calcul) ou la distillation (entraîner un modèle plus petit et plus rapide à imiter un modèle plus grand et plus complexe) pour réduire le coût de chaque prédiction.
• Choix d’architectures matérielles efficientes : Sélectionner le type de matériel le plus adapté et le plus économe pour chaque charge de travail. Des recherches se concentrent sur la conception de puces IA hyperscale économes en énergie et sur des approches de conception de systèmes d’inférence tenant compte de l’empreinte carbone pour allier performance et durabilité.