À l'ère numérique en constante évolution, l'intelligence artificielle (IA) est en train de transformer d'innombrables secteurs, des soins de santé à la finance en passant par le divertissement. Alors que l'IA joue un rôle de plus en plus important dans les opérations des entreprises, celles-ci sont confrontées à la décision d'utiliser des modèles d'IA open source ou leurs alternatives closed source. Mais selon des recherches récentes, ce choix n'est peut-être pas aussi simple qu'il y paraît.
Tout comme les dollars en feu représentés par l'image symbolique de VentureBeat, les prétendus avantages de l'IA open source en termes de rentabilité pourraient bien partir en fumée. Pourquoi ? Parce que ces modèles peuvent consommer jusqu'à dix fois plus de ressources informatiques que leurs équivalents propriétaires, annulant ainsi tout avantage potentiel en termes de coûts.
Lorsque les entreprises décident de mettre en œuvre des solutions d'IA, les principaux facteurs déterminants sont généralement la fonctionnalité, la flexibilité et, surtout, le coût. De nombreuses entreprises sont attirées par les modèles open source en raison de leur coût apparemment moins élevé et de la possibilité de les personnaliser en fonction de leurs besoins spécifiques. Cependant, la notion de “ bon marché ” dans le domaine des modèles d'IA peut être trompeuse : un système qui permet de réaliser des économies au départ peut finir par coûter une fortune en ressources informatiques.
Le côté obscur de l'IA open source
S'il est vrai que les modèles d'IA open source ne sont pas soumis aux frais de licence élevés associés aux logiciels propriétaires, cela ne signifie pas nécessairement qu'ils sont moins chers dans l'ensemble. Les modèles open source peuvent être très gourmands en ressources, consommant d'énormes quantités de puissance de calcul, ce qui n'est pas bon marché.
Selon certaines études, ces modèles peuvent utiliser jusqu'à dix fois plus de ressources que leurs homologues fermés. Cela signifie que, même si le téléchargement et la mise en œuvre d'un modèle d'IA open source sont gratuits, le coût nécessaire à son fonctionnement efficace peut largement dépasser les estimations initiales. Les économies escomptées se transforment alors en gouffre financier, car ces systèmes nécessitent du matériel plus puissant – et plus coûteux – pour fonctionner. Sans parler de l'augmentation potentielle des coûts énergétiques et de l'impact environnemental.
Les avantages de l'IA à code source fermé
D'un autre côté, les modèles d'IA à code source fermé ont généralement des besoins en ressources informatiques moins importants. Les entreprises qui développent ces modèles consacrent souvent des ressources considérables à leur optimisation afin de minimiser leur consommation de ressources. Ainsi, ils fonctionnent souvent plus efficacement et, même s'ils peuvent avoir des coûts initiaux plus élevés, leur coût global peut être inférieur à long terme si l'on tient compte des ressources informatiques nécessaires.
De plus, les modèles fermés s'accompagnent d'un service client et de mises à jour régulières, ce qui ajoute une valeur supplémentaire et une tranquillité d'esprit à leur coût. C'est quelque chose qui fait généralement défaut ou qui est moins constant dans les modèles open source, qui reposent sur le soutien de la communauté.
Conclusion ? Si l'attrait des économies de coûts incite beaucoup d'entreprises à adopter des modèles d'IA open source, celles-ci doivent toutefois évaluer avec soin le coût réel de leurs opérations d'IA, en tenant compte des coûts cachés potentiels. Le prix réel d'un modèle d'IA dépasse son prix d'achat et inclut les ressources informatiques dont il aura besoin tout au long de son cycle de vie. Ainsi, avant d'adopter un modèle d'IA uniquement sur la base de son coût initial, il est essentiel de prendre en compte sa consommation potentielle de ressources afin d'avoir une vision claire des coûts réels.
Pour approfondir ces informations, n'hésitez pas à consulter l'article original sur VentureBeat.
