IA frugale : la meilleure IA est celle qu'on n'utilise pas

Cette conférence part d'une question qu'on se pose trop rarement avant d'ajouter de l'IA (générative) dans un projet : est-ce qu'on résout un vrai problème ou est-ce qu'on prend l'option la plus à la mode parce qu'elle fait moderne ? Pensée pour des devs qui appellent un LLM presque par réflexe, elle propose de repartir du besoin plutôt que de l'outil, le tout dans une perspective de résilence et de frugalité.

Les chiffres, sans dramatiser : de vrais ordres de grandeur sur l'empreinte de l'IA (énergie, eau, métaux), avec des comparaisons concrètes pour situer ce qui pèse vraiment. Un jeu de démystification : distinguer ce qui compte de ce qui ne change rien (fermer le robinet en se brossant les dents, contre prendre l'avion pour un week-end). L'idée centrale, l'IA n'est pas que le génératif : tout un spectre, du code déterministe et des expressions régulières (qui ne sont pas de l'IA), à l'IA symbolique, au machine learning classique, aux petits modèles, puis aux gros LLM. L'option la plus sobre qui fait le travail se situe presque toujours en dessous du LLM. Un cadre pour décider, inspiré de l'AFNOR Spec sur l'IA frugale et du Frugal AI Hub de Cambridge : l'IA a-t-elle sa place dans ce projet, et à quelle intensité ? Un cas d'étude en direct, trier une boîte mail : des règles déterministes d'abord, un petit modèle seulement pour le reste difficile, et compar:IA pour le choisir. Résultat, environ 100 fois moins d'émissions que la version tout-LLM, avec une meilleure précision. Quand le génératif est le bon choix, le faire plus léger : dimensionner le modèle au besoin, structurer les entrées pour ne pas gaspiller de tokens, le green prompting (32 à 48 % d'énergie en moins), les modèles locaux, l'hébergement bas carbone. Au passage, ce qui est plus frugal coûte aussi moins cher, ce qui compte quand les forfaits laissent place au paiement à l'usage.

Chacun·e repart avec une checklist de décision pour son prochain projet, et une réponse claire à la question de départ : est-ce que j'ai vraiment besoin d'IA ici ?

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