IA générative : 9 leviers pour réduire la facture
Après la grande vague de mise en production, place à l'optimisation. Les entreprises qui ont intégré l'IA générative dans leurs processus cherchent désormais à rationaliser les systèmes en place. Et la première variable dans leur viseur : le coût. Même si le prix de l'inférence a chuté depuis deux ans, grâce notamment aux progrès des éditeurs de modèle, le génératif représente encore une part significative des budgets IT. Pour l'occasion, nous avons dressé et séparé les principaux leviers selon le type de modèle utilisé : propriétaire ou open source.
Les principaux leviers d'action sur les modèles propriétaires
Pour optimiser le coût d'utilisation des modèles propriétaires appelés via une API, nous avons retenu trois principales astuces.
1. Utiliser le bon modèle
C'est le principal levier d'action sur le coût. Choisir le bon modèle adapté à votre cas d'usage spécifique est primordial. Les différences de prix entre les derniers modèles de raisonnement et les LLM de petite taille sont abyssales. Chez OpenAI par exemple, la version Nano de GPT-5 est affichée à 0,05 dollar le million de tokens en entrée et 0,4 dollar le million de tokens en sortie quand GPT-5 Pro s'affiche à 15 dollars en entrée et 120 en sortie. Soit une différence de 30 000%.
Il convient ainsi de benchmarker précisément le succès de votre cas d'usage (selon une ou plusieurs métriques) en utilisant prioritairement des modèles de petite taille. Les dernières recherches le montrent : en utilisant des modèles de petite taille, qui plus est fine-tunés sur une tâche donnée, les résultats sont parfois aussi bon voire meilleurs qu'en utilisant des modèles généralistes de plusieurs centaines milliards de paramètres.
2. Contrôler le raisonnement
Les modèles de raisonnement sont de plus en plus utilisés en production, notamment pour l'IA agentique. Mais leur fonctionnement les rendent plus coûteux. En plus des tokens pour la génération simple de la sortie, la CoT (chain of thought) utilise une grande quantité de tokens. Pour limiter la verbosité des chaines de pensée, les principaux éditeurs proposent des variables de contrôle à inclure dans l'appel API. Chez OpenAI ou Grok, il est par exemple possible d'utiliser la variable "reasoning.effort" en spécifiant, "low", "medium" (uniquement API OpenAI), ou "high." Anthropic et Google Cloud proposent une approche encore plus précise avec la variable "reasoning_tokens" qui permet de spécifier le nombre exact de tokens qui seront dédiés uniquement à la CoT.
3. Utiliser les mécanismes de prompt caching
Pour limiter drastiquement le coût de l'IA générative, reste le prompt caching. Déployé depuis maintenant plusieurs mois, il permet de mettre en cache les portions répétitives d'un prompt afin de réutiliser les états internes déjà calculés, ce qui se traduit par des économies de coût. Pour maximiser son utilisation, il est recommandé de placer dans votre prompt (envoyé à l'API) les instructions invariables et le contexte fixe en début de prompt. Vous profiterez ainsi de gains réels sur des appels nombreux et similaires. Le coût au million de tokens en entrée chez OpenAI pour GPT-5 est réduit d'environ 90% pour les tokens en cache.
4. Recourir au mode batch
Enfin, n'hésitez pas à recourir au mode Batch des API lorsque vos traitements ne nécessitent pas de réponse immédiate. Ce mode permet d'envoyer des lots de requêtes à exécuter de manière différée, généralement dans les 24 heures, et d'obtenir des remises importantes sur le coût des tokens (souvent de l'ordre de 50%).
Les principaux leviers d'action avec les modèles open source
Pour une entreprise, l'utilisation de modèles open source présente l'avantage d'une maîtrise quasi totale de la chaîne. Les leviers pour réduire leur impact sur le budget global sont nombreux, mais souvent techniques et d'effet limité. Pour diminuer drastiquement les coûts, il est nécessaire de multiplier les micro-optimisations. Nous avons donc retenu ici les deux leviers principaux, ceux qui génèrent l'impact le plus significatif sur la facture finale.
1. Utiliser la bonne taille et la bonne quantization
Pour choisir le bon modèle open source, il convient, encore et toujours, de benchmarker votre cas d'usage en utilisant des modèles à la taille croissante. Commencez par benchmarker votre cas d'usage en utilisant un SLM (voir un modèle de NLP dans certains cas d'usage) et terminez avec un modèle à plusieurs dizaines de paramètres si les résultats ne sont pas au rendez-vous. Inutile d'utiliser un DeepSeek V3 quand un phi-4 est suffisant.
De même veillez à utiliser la quantization adéquate pour votre modèle. Benchmarker en utilisant progressivement des niveaux de quantization plus ou moins élevés afin d'identifier le meilleur compromis entre performance et coût. Ainsi, passer d'un modèle au format 16 bits vers un format en 4 bits réduit l'espace mémoire requis d'un facteur quatre, tout en n'entraînant qu'une dégradation modérée de la qualité. Là encore, les maîtres-mots sont test et itération.
2. Utiliser un moteur d'inférence optimisé pour la production
Le moteur d'inférence représente, très certainement, le second levier le plus impactant pour optimiser le coût d'un modèle génératif. Un bon moteur d'inférence peut multiplier significativement le nombre de requêtes traitées avec les mêmes ressources. Pour la production, privilégiez vLLM, TensorRT-LLM ou encore Text Generation Inference (TGI). Ces derniers optimisent la gestion de la mémoire, le traitement des requêtes en parallèle (batching) et l'exploitation des modèles quantizés. A l'inverse, certains moteurs pensés pour le développement local (comme Ollama) montrent rapidement leurs limites, faute de parallélisation optimisée et de gestion de la charge avancée.
Trois conseils, pour les modèles open source ou propriétaire
Enfin trois autres conseils peuvent s'appliquer à tous les modèles, qu'ils soient open source ou propriétaires :
- Exigez clairement dans les instructions adressées au modèle une réponse dans un langage structuré comme le XML ou le JSON. Le modèle va ainsi répondre en utilisant uniquement des balises. Outre le gain d'efficacité, l'exigence de structure réduit la génération de texte libre en contraignant le modèle à produire uniquement les éléments requis entre balises.
- Optimisez la taille de contexte en résumant les échanges précédents. Lors de l'utilisation d'un modèle en mode chat (un copilot d'entreprise, par exemple), chaque nouvelle requête réintègre l'historique complet des échanges. Résumer ou condenser les messages précédent (en utilisant un modèle plus petit avec un prompt de synthèse) permet de ne conserver que les éléments pertinents pour la tâche en cours. On allège ainsi le nombre de tokens envoyés en input et donc la facture.
- Enfin, dernier conseil (certainement le plus important) : faites jouer la concurrence. Surveillez en continu le marché, les nouveaux modèles et les dernières optimisations, puis comparez régulièrement leurs performances. Dans le domaine des modèles propriétaires, les éditeurs ajustent fréquemment leurs tarifs à la baisse à mesure que l'efficacité s'améliore. Côté open source, les progrès sont tout aussi rapides : d'un mois sur l'autre, certains modèles atteignent des performances équivalentes aux vôtres avec une taille bien inférieure. Benchmarkez régulièrement et n'hésitez pas à changer de modèle si vos indicateurs de qualité restent dans la plage acceptable.