Au delà des LLM "frontières" : les avantages des Small Language Models

Plus précis et efficaces que les LLM, les SLM open-source marquent une nouvelle ère pour l'IA d'entreprise.

L'intelligence artificielle progresse à un rythme soutenu. Les grands modèles de langage (LLM) “frontières” comme GPT-4, Gemini et Claude sont au centre de l'attention pour leurs remarquables aptitudes de création. Néanmoins, leurs considérables exigences en matière de calcul, l'accroissement des dépenses et les considérations relatives à la sécurité constituent des obstacles majeurs pour un grand nombre d'organisations. Simultanément, l'essor de l'open source a rééquilibré le marché, offrant aux entreprises la possibilité de développer des modèles d'IA sur mesure et sans les contraintes associées à des infrastructures lourdes liées à des outils qu’elles n’utiliseront pas.

Cette évolution a posé les jalons d'une nouvelle ère pour l'IA d'entreprise. Les petits modèles linguistiques (SLM ou Small Language Model), formés sur des données spécifiques à l'entreprise, deviennent rapidement l'épine dorsale des organisations pilotées par l'IA, alimentant des agents intelligents qui automatisent les workflows, améliorent la prise de décision et conduisent à la transformation opérationnelle. Contrairement aux LLM monolithiques, les SLM sont conçus pour la précision, excellant dans des tâches bien définies et efficaces. Ces modèles spécialisés et open-source peuvent être déployés sur site ou dans des environnements de cloud privé, offrant un contrôle et une sécurité rentables sans compromettre les performances. Pour les DSI, les directeurs techniques et les responsables de l'ingénierie des plateformes, la question n'est plus de savoir si les SLM sont l'avenir, mais comment les construire et les faire évoluer aujourd'hui.

Petits modèles, plus grand impact

Bien que les LLM frontières soient révolutionnaires, leur viabilité pour la majorité des entreprises est limitée. Les LLM open source ont certes facilité l'accès, mais ont soulevé des préoccupations. Néanmoins, les LLM ont leur utilité. Des solutions sectorielles spécifiques offrent des avantages concrets, mais impliquent des concessions telles que la dépendance à une infrastructure externe et une maîtrise réduite de la sécurité et des mises à jour. Or, les entreprises ont des besoins précis : une IA efficace, sécurisée et abordable, capable d'accomplir des tâches spécifiques plutôt qu'une IA universelle.

Les géants de la technologie qui ont fait connaître les LLM au monde entier se tournent également vers les SLM : Gemma de Google, Phi de Microsoft et o3-mini d'OpenAI. Ces modèles sont formés sur la base de connaissances plus spécialisées : des dizaines de milliards de paramètres au lieu de centaines de milliards, et sont adaptés à des domaines spécifiques plutôt qu'à des applications générales. Ils offrent des performances élevées avec des exigences de calcul et d'infrastructure considérablement réduites, excellant dans le raisonnement, le suivi des instructions et la génération de contenu, tout en étant suffisamment légers pour fonctionner sur du matériel local ou des appareils de périphérie.

Les SLM sont à la base d'une IA agentique plus intelligente et plus rapide

La mise à l'échelle des modèles d'IA qui dépassent les billions de paramètres est incroyablement complexe. Ces modèles entraînent une forte augmentation des coûts et requièrent une infrastructure spécialisée ainsi qu'une puissance de calcul considérable. De plus, leur adaptation pour des applications métier spécifiques s'avère particulièrement ardue. L'intégration de ces modèles massifs dans un cadre d'IA agentique représente un défi majeur, notamment pour les fonctions nécessitant une expertise pointue dans un domaine précis et une prise de décision instantanée.

C'est là que les SLM changent la donne. Les systèmes d'IA agentique peuvent exploiter les LLM pour la compréhension générale et la planification des tâches, et les SLM pour l'exécution rapide et efficace de tâches spécialisées. Les entreprises peuvent alimenter les agents d'IA avec un réseau de modèles plus légers, spécifiques, qui fonctionnent de manière autonome ou en coordination avec les systèmes centraux : en récupérant des informations, en automatisant les workflows et en prenant des décisions en temps réel avec plus de précision, d'efficacité et de rentabilité.

Recommandations stratégiques pour la réussite des projets d'IA en entreprise

L'IA open-source, qu'elle s'appuie sur des LLM pour des capacités plus larges ou sur des SLM pour des déploiements ciblés et efficaces, offre une alternative aux entreprises, leur permettant de combiner différents modèles et de construire des piles d'IA personnalisées qui répondent à leurs besoins exacts, sans se ruiner. Avec une infrastructure, une ingénierie de plateforme et des mesures de sécurité adéquates, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA.

Donner la priorité aux portefeuilles SLM

• Consacrez 70 % des budgets d'IA à des SLM de paramètres inférieurs à 7 milliards pour des applications orientées client telles que les chatbots, la personnalisation et l'automatisation des processus. Réserver les LLM plus importants à la R&D et à la résolution de problèmes complexes.

Optimiser l'infrastructure

• Exploitez des modèles conteneurisés sur une infrastructure modulaire pour déployer des environnements multicloud ou en périphérie. Mettre en œuvre des politiques de mise à l'échelle automatique pour équilibrer les performances et les coûts, en augmentant ou en réduisant les ressources en fonction des besoins.

Adopter l'ingénierie de plateforme 

• Simplifiez le passage du développement de l'IA au déploiement en adoptant des outils et des workflows normalisés pour une inférence fiable et évolutive.

Créer un budget à long terme pour l'inférence IA 

• Évitez les coûts élevés des modèles frontières en adoptant des flottes de modèles légers. Tirez parti des options de cloud pay-as-you-scale pour aligner les dépenses sur l'utilisation réelle.

Déploiement global à la périphérie

• Distribuez des instances LLM plus petites à proximité des utilisateurs ou des régions clés afin de minimiser la latence et d'améliorer la réactivité. Les déploiements localisés simplifient également la conformité avec les réglementations relatives à la souveraineté des données.

Nous sommes en train de dépasser l'ère des LLM monolithiques pour nous tourner vers un avenir alimenté par des modèles d'IA plus petits et spécialisés qui offrent plus de précision, d'évolutivité et de rentabilité. L'essor de l'innovation open-source a donné aux entreprises la liberté de construire des piles d'IA flexibles et personnalisées, y compris des cadres d'IA agentique, conçues pour répondre à leurs besoins spécifiques tout en évitant la dépendance à l'égard des fournisseurs et les coûts de calcul excessifs. Cependant, pour libérer ce potentiel, il faut une infrastructure solide axée sur l'IA et une ingénierie de plateforme stratégique afin de garantir que les systèmes d'IA sont sécurisés, évolutifs et intégrés de manière transparente dans les opérations de l'entreprise.