Cet article aborde la question de l'exorbitance des coûts d'entraînement de ces modèles, en déterminant l'évolution de ces dépenses, leurs causes et les conséquences pour l'industrie et la recherche.
Qu'est-ce que l'entraînement d'un modèle d'IA de pointe ?
En termes simples, l'entraînement d'un modèle d'IA consiste à lui faire « apprendre » à partir de grandes quantités de données. L'objectif est de permettre au modèle de prédire, générer ou classer de nouvelles données avec précision. Ce processus d'apprentissage, notamment dans le cadre des réseaux neuronaux profonds (deep learning), est gourmand en puissance de calcul et nécessite d'énormes infrastructures informatiques.
Les modèles d'IA de pointe, comme GPT-3 d'OpenAI ou les systèmes de vision par ordinateur, sont souvent composés de milliards de paramètres. En conséquence, les ressources nécessaires pour entraîner ces modèles sont exponentiellement plus élevées que celles utilisées pour des algorithmes plus simples.
Une explosion des coûts d'entraînement
L'histoire des coûts d'entraînement en IA suit une trajectoire parallèle à celle des progrès technologiques dans le domaine. Il y a une dizaine d'années, entraîner un modèle de reconnaissance d'image ou de traitement de texte de manière performante était un processus long, mais relativement abordable pour les laboratoires de recherche ou les entreprises. Cependant, le cours à la création de modèles toujours plus grands, capables de comprendre et de produire un langage naturel ou de résoudre des tâches complexes, a fait drastiquement grimper les coûts.
Par exemple, l'entraînement de GPT-3 , un modèle de langage développé par OpenAI, a coûté des dizaines de millions de dollars. Selon certaines estimations, la consommation d'énergie nécessaire pour entraîner ce modèle aurait émis autant de CO2 qu'un vol transatlantique aller-retour pour un passager.
Cette augmentation des coûts s'explique par plusieurs facteurs :
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La taille des modèles : Les modèles d'IA modernes sont de plus en plus grands. Par exemple, le modèle GPT-2 comptait 1,5 milliard de paramètres, tandis que GPT-3 en compte 175 milliards. Cette augmentation de la complexité et de la taille des modèles nécessite des centaines, voire des milliers d'heures d'entraînement sur des infrastructures de calcul extrêmement puissantes.
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L'accès aux données massives : Plus un modèle est grand, plus il a besoin de données pour s'entraîner. Les entreprises doivent donc collecter ou générer d'énormes quantités de données, ce qui entraîne des coûts en matière de stockage et de gestion des données.
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La puissance de calcul : L'entraînement d'un modèle d'IA de pointe nécessite des équipements de calcul spécialisés, comme des GPU (Graphic Processing Units) ou des TPU (Tensor Processing Units). Ces machines, qui coûtent très cher à l'achat, consomment aussi énormément d'énergie lors de l'entraînement des modèles.
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Les infrastructures cloud : De plus en plus d'entreprises externalisent les ressources de calcul nécessaires à l'entraînement de modèles d'IA vers des services de cloud computing (comme ceux d'Amazon AWS, Google Cloud, ou Microsoft Azure). Cela ajoute un coût supplémentaire, car ces services facturent à l'heure et en fonction de la puissance de calcul utilisée.
Conséquences de ces coûts élevés
L'explosion des coûts d'entraînement des modèles d'IA de pointe a plusieurs conséquences, tant pour l'industrie que pour la recherche et la société dans son ensemble.
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Concentration du pouvoir technologique : Seules les grandes entreprises disposant de budgets conséquents peuvent se permettre de développer et d'entraîner des modèles aussi coûteux. Cela a conduit à une concentration de l'innovation dans les mains de quelques acteurs, comme Google, Microsoft, OpenAI ou Facebook. En conséquence, les petites entreprises et les universités peinent à rivaliser sur ce terrain.
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Accélération des progrès, mais à quel prix ? : Bien que ces investissements massifs aient permis des avancées spectaculaires, comme la création de modèles capables de comprendre et de générer du texte ou de résoudre des problèmes complexes, ils posent aussi des questions éthiques et écologiques. La consommation d'énergie et l'empreinte carbone associées à ces entraînements sont considérables, soulevant des inquiétudes quant à l'impact environnemental de ces technologies.
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Accès inégal aux technologies d'IA : En raison de ces coûts prohibitifs, seuls les acteurs disposant de ressources importantes peuvent accéder aux dernières innovations en IA. Cela creuse les inégalités, non seulement entre les entreprises, mais aussi entre les pays. Les pays en développement, par exemple, ont un accès limité à ces technologies, ce qui pourrait accroître les disparités technologiques et économiques à l'échelle mondiale.
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Frein à l'innovation dans le secteur académique : Comme mentionné plus haut, les laboratoires de recherche universitaire ou les petites entreprises ont du mal à suivre le rythme imposé par les grandes entreprises. Cela pourrait limiter la diversité des recherches menées et freiner les découvertes fondamentales, les projets financés par l'industrie étant souvent orientés vers des applications commerciales.
Quelques exemples concrets
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GPT-3 d'OpenAI : En 2020, l'entraînement de ce modèle phare a nécessité des mois de calcul intensif, mobilisant des supercalculateurs fréquents. Il a été estimé que l'entraînement complet de GPT-3 a coûté environ 12 millions de dollars.
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AlphaFold de DeepMind : Ce modèle, qui a résolu le problème de la prédiction des structures des protéines, a également mobilisé d'énormes ressources de calcul. Le développement d'AlphaFold a nécessité des années de recherche et des infrastructures massives, que peu de laboratoires universitaires auraient pu se permettre.
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Tesla et son système de conduite autonome : L'entraînement des modèles utilisés par Tesla pour son système de conduite autonome (Full Self-Driving) repose sur des volumes gigantesques de données recueillies à partir des voitures en circulation. Cet entraînement continu est coûteux, tant en termes de calcul que de gestion de données.
Comment rendre l'IA plus accessible ?
Face à cette situation, plusieurs initiatives voient le jour pour démocratiser l'accès à l'IA. Certains chercheurs et entreprises travaillent sur des modèles plus efficaces en termes de calcul, capables d'obtenir des résultats comparables à ceux des modèles actuels, mais avec moins de ressources. Par exemple, les techniques de « distillation de modèle » ou de « sparsification » permettent de réduire la taille et la complexité des réseaux neuronaux tout en maintenant des performances élevées.
De plus, les projets open source comme Hugging Face, qui proposent des modèles de langage pré-entraînés, permettent aux chercheurs et développeurs de construire sur la base de travaux déjà réalisés, essentiellement ainsi les coûts d'entraînement.
Conclusion
L'explosion des coûts d'entraînement des modèles d'IA de pointe est un sujet central pour l'avenir de la recherche et de l'innovation dans ce domaine. Si ces investissements massifs permettent des avancées impressionnantes, ils soulèvent également des questions en termes d'accessibilité, d'inégalités et d'impact environnemental. Le défi pour les années à venir sera de trouver des moyens de rendre ces technologies plus durables et accessibles, tout en continuant à innover.
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