Mieux comprendre les trois grandes approches de l’IA
AI Unboxed : No Hype, Just Facts
Entre les modèles massifs, conçus pour maximiser la performance au prix d’une infrastructure lourde, les modèles optimisés, qui privilégient l’efficacité et la rapidité, et les modèles à mixture d’experts (MoE), visant à concilier puissance et économie de calcul, trois grandes approches se distinguent. Chacune répond à des impératifs spécifiques, influençant la recherche, l’industrialisation et l’adoption de l’intelligence artificielle.
Face aux modèles propriétaires, la montée des alternatives open source comme Mistral, Tulu 3 ou DeepSeek soulève de nouveaux questionnements. Pour mieux appréhender la tectonique des plaques AI, nous vous proposons cette série consacrée aux arcanes de l’intelligence artificielle.
L’école des modèles massifs (GPT, Gemini, DeepSeek, Tulu 3)
Philosophie : plus c’est grand, mieux c’est
Cette école repose sur l’idée que l’augmentation du nombre de paramètres et de la taille du corpus d’entraînement permet d’obtenir des modèles toujours plus performants.
✅ Caractéristiques :
- Modèles massifs avec des centaines de milliards de paramètres (ex : GPT-4, Gemini, DeepSeek V3, Tulu 3 405B).
- Nécessite des milliers de GPUs pour l’entraînement et l’inférence.
- Fortement optimisé par RLHF (reinforcement learning from human feedback) et des techniques avancées (fine-tuning sur des tâches spécifiques).
- Meilleure compréhension du contexte, qualité des réponses plus fluide.
⚠️ Limites :
- Coût d’inférence prohibitif, difficilement exécutable en dehors du cloud.
- Accès restreint aux modèles propriétaires (OpenAI, Google).
- Dépendance aux acteurs majeurs du cloud computing (Microsoft, AWS, Google Cloud).
Acteurs clés :
- OpenAI (GPT-4o) : leader avec une approche fermée et commerciale.
- Google (Gemini 1.5) : intègre IA multimodale et cloud.
- DeepSeek (Chine) : ambitionne un leadership open source asiatique.
- AI2 (Tulu 3 405B) : alternative open source massive à GPT-4o.
L’IA doit être gigantesque, centralisée et coûteuse, mais elle fournit la meilleure qualité possible.
L’école des modèles optimisés (Mistral, Llama, Qwen, Gemma)
Philosophie : mieux vaut optimiser que grossir
Contrairement à l’approche des modèles massifs, cette école cherche à réduire la taille des modèles tout en maximisant leurs performances.
✅ Caractéristiques :
- Modèles plus petits (7B à 70B paramètres) mais optimisés (ex : Mistral 7B, Mixtral, Llama 3, Qwen 32B).
- Architecture plus efficace : réduction du nombre de couches, meilleur traitement des tokens.
- Latence plus faible, exécution possible sur des machines grand public (RTX 4090, Mac M3).
- Idéal pour des déploiements locaux et industriels, offrant plus d’indépendance vis-à-vis du cloud.
⚠️ Limites :
- Moins performant sur des tâches complexes nécessitant un raisonnement avancé.
- Moins efficace sur les tâches multimodales et la génération avancée (ex : images, vidéos).
- Pas aussi robuste que les modèles massifs pour du dialogue fluide et cohérent sur de longues conversations.
Acteurs clés :
- Mistral AI (France) : Pionnier européen, spécialisé dans l’optimisation et le déploiement local.
- Meta (Llama 3) : Propose des modèles open source puissants et accessibles aux développeurs.
- Alibaba (Qwen) : Alternative asiatique, optimisée pour le marché chinois et les entreprises.
- Google (Gemma 2) : Modèle open source compact inspiré de Gemini.
L’IA doit être rapide, efficace et accessible, sans nécessiter des infrastructures massives.
L’école des modèles MoE (Mixture of Experts) : Mixtral, Grok, DeepSeek MoE
Philosophie : activer uniquement ce qui est nécessaire
L’approche MoE (Mixture of Experts) repose sur l’activation partielle des paramètres à chaque requête, ce qui permet de conserver une grande puissance de calcul tout en optimisant les coûts et la consommation d’énergie.
✅ Caractéristiques :
- Utilise des clusters spécialisés (experts) qui ne s’activent que lorsque c’est pertinent.
- Réduit considérablement les coûts d’inférence tout en maintenant des performances élevées.
- Permet d’entraîner des modèles très larges sans en activer tous les paramètres en même temps.
- Améliore la scalabilité et la gestion des ressources en cloud et edge computing.
⚠️ Limites :
- Plus difficile à entraîner et optimiser qu’un modèle standard.
- Moins bon sur les tâches généralistes, car les experts sont spécialisés.
- Implémentation plus complexe pour les entreprises qui veulent l’adopter.
Acteurs clés :
- Mistral AI (Mixtral 8x7B) : Pionnier en open source sur l’approche MoE.
- X (ancien Twitter) – Grok AI : MoE conçu pour un dialogue interactif sur la plateforme.
- DeepSeek MoE : Initiative chinoise mixant performance et scalabilité.
L’IA doit être économe et modulaire, activant seulement ce qui est nécessaire pour répondre efficacement aux requêtes.
Comparatif :
| École | Approche | Avantages | Inconvénients | Exemples |
|---|---|---|---|---|
| Modèles massifs | Plus de paramètres = meilleure qualité | 🔥 Meilleure compréhension contextuelle 🌍 Dominant en IA conversationnelle ☁️ Fortement intégré aux services cloud |
❌ Très coûteux à entraîner ❌ Peu accessible en dehors des API |
GPT-4o, Gemini, DeepSeek V3, Tulu 3 |
| Modèles optimisés | Taille réduite, haute efficacité | ⚡ Faible latence, rapide en inférence 💻 Exécutable localement 📈 Bon équilibre performance/poids |
❌ Moins performant sur le raisonnement avancé ❌ Moins bon sur les longues conversations |
Mistral Small 3, Llama 3, Qwen, Gemma |
| Modèles MoE | Activation partielle des neurones | 🏆 Économique en calcul 📌 Efficace sur tâches spécialisées 🌱 Scalabilité optimisée |
❌ Complexe à entraîner et optimiser ❌ Moins performant sur les tâches généralistes |
Mixtral 8x7B, Grok AI, DeepSeek MoE |
