Qu'est-ce que l'IA frugale, devenue indispensable à l'heure des datacenters géants ?

Sciences et Avenir : On parle d’IA frugale, parfois d’IA sobre, durable, soutenable… Qu’est-ce que cette notion recouvre exactement ?

Vincent Courboulay : Pour moi, et cela peut se débattre, l’IA frugale correspond plutôt à la conception, à la quantité de données, à l’architecture des modèles, à la manière dont l’électricité est utilisée pour la faire fonctionner. La sobriété serait une posture d’usage. C’est nous, utilisateurs, qui décidons d’être sobres, comme on peut l’être pour quantité d’autres choses, la consommation, l’alcool, le tabac, etc. C’est quelque chose qui implique la personne.

Vers une IA frugale, de Alice Drahon, Rémy Marrone et Vincent Courboulay, éditions Eyrolles, 2026, 321 pages.

« Toutes les problématiques qui accompagnaient le numérique auparavant sont aujourd’hui démultipliées »

Ce sujet existait-il avant que l’on en parle en lien avec l’intelligence artificielle actuelle ?

Le sujet d’un numérique sobre, responsable, existait déjà. Et il faut bien avoir en tête que l’IA générative n’est que le dernier avatar d’une longue histoire de recherches scientifiques commencée quasiment avec Alan Turing dans les années 1940. Nous ne sommes pas en présence d’une espèce de « génération spontanée » d’IA qu’il faudrait prendre telle quelle. Seulement, avec l’apparition de ChatGPT en 2022, l’IA générative est devenue un catalyseur, qui provoque un effet de loupe. Toutes les problématiques qui accompagnaient le numérique auparavant sont aujourd’hui démultipliées.

De quels problèmes parle-t-on exactement ?

La dimension la plus visible, c’est la partie énergétique avec la multiplication des datacenters. Il y aussi le prix de la RAM (mémoire vive, ndlr), la disponibilité des processeurs graphiques, mais ce sont des préoccupations de spécialistes. Et on a encore du mal à associer ce que le grand public fait tous les jours avec l’IA à la problématique environnementale. On ne remet pas en cause nos usages, ou très peu.  Mais les datacenters, ces gros bâtiments qui coûtent cher, artificialisent les sols, accaparent de l’énergie, voire qui peuvent entraîner une surconsommation d’eau, ont produit un basculement.

Pendant longtemps, effectivement, c’est l’entraînement des algorithmes et la fabrication du matériel qui étaient pointés du doigt concernant l’impact environnemental de l’IA. Les usages ont-ils pris le relai ?

C’est moitié-moitié. Notamment parce que les méthodes de calcul ont évolué. Avant, on pouvait se défausser sur Apple, sur Samsung, dénoncer des procédés de fabrication très polluants. Sauf qu’à un moment, c’est comme critiquer l’extraction du pétrole alors que nous prenons quand même la voiture…

« En France (…) nous pouvons nous permettre de critiquer Gemini, ChatGPT ou TSMC »

Ce basculement vers la remise en cause des usages ne s’est-il pas fait rapidement, comparé à d’autres industries ?

Si. On peut en effet voir le verre à moitié plein et se réjouir du fait qu’en 2026, Sciences et Avenir réalise un interview ou que nous publiions un livre sur la frugalité d’une technologie qui a fait sensation comme jamais auprès du grand public il y a moins de quatre ans. Il a fallu des dizaines d’années avant que l’on remette en cause le dogme du tout voiture, que l’on pointe les méfaits du tabac, que l’on revienne en arrière sur l’utilisation de l’amiante.

C’est plutôt un signe de maturité de la société mais c’est aussi qu’en Europe et en France, nous n’avons pas d’industrie à défendre : nous pouvons nous permettre de critiquer Gemini, ChatGPT ou TSMC (fabriquant taïwanais de semiconducteurs, ndlr) !

L’AFNOR a publié en juin 2024 une « spec IA frugale ». S’agit-il d’une norme, ou d’un label ?

Non. Un label est quasiment toujours attribué par une organisation privée à une autre organisation en fonction du respect d’un cahier des charges. Une norme impose, à une échelle nationale, européenne, internationale, des règles que doivent respecter un objet ou un service.

L’AFNOR, elle, a fait appel à un consortium d’experts (industriels et chercheurs, ndlr) pour qu’ils définissent un guide de bonnes pratiques et des méthodes à suivre pour une entreprise, une institution qui voudrait faire de l’IA frugale. C’est ce que l’on appelle une norme d’application volontaire, mais personne ne pourra vous obliger à la suivre. Comme personne ne peut vérifier, n’importe qui peut affirmer être compatible avec l’AFNOR Spec à 30%, 40%, etc. Par contre, si un organisme privé décide de créer un label « IA Frugale », il peut décider de l’attribuer dans les cas où, par exemple, au moins 90% des contraintes de la spec sont respectés.

Quels sont les axes de recherche sur l’IA frugale ?

Les travaux peuvent porter sur les infrastructures, sur les données, sur l’optimisation des algorithmes, sur la mobilisation des paramètres dans des modèles qui en comptent à plusieurs centaines de milliards, sur les inférences, sur les usages… Les chercheurs y travaillent en fonction de leurs appétences initiales, parce qu’on ne s’improvise pas chercheur en IA générative du jour au lendemain.

Il faut aussi voir que les modèles d’IA générative les plus en vue nécessitent des infrastructures, de données comme de machines, qu’aucun chercheur, aujourd’hui, n’est capable de se payer. Du coup, certains ont décidé de jouer la bataille des petits modèles, des IA spécialisées. Emboîter le pas d’Anthropic ou OpenAI, même avec le supercalculateur Jean Zay, ce n’est pas possible.