Combien coûte l'Intelligence Artificielle ?
L'Intelligence Artificielle est devenue l'une des technologies les plus discutées ces dernières années. Avec sa capacité à apprendre et à améliorer continuellement ses performances, l'IA révolutionne le monde du travail.
Cependant, l'une des principales préoccupations des consommateurs et des entreprises est le coût de la mise en œuvre de l'IA. Dans cet article, nous explorerons les différents facteurs qui influencent le coût de l'IA et comment les entreprises peuvent équilibrer les coûts et les bénéfices.
Avant de commencer les analyses, il faut définir comment on crée un modèle IA afin de comprendre où se nichent les coûts.
Comment créer et utiliser une intelligence artificielle de zéro
Pour créer une intelligence artificielle de zéro, il est nécessaire de suivre un processus complexe et coûteux qui nécessite l'utilisation de technologies avancées comme le machine learning et le deep learning.
La procédure est la suivante, et chacun des points présente des coûts :
- Collecte de grandes quantités de données
- Classification des données pour les rendre utilisables par l'algorithme d'apprentissage
- Conception et développement du modèle de machine learning qui sera ensuite entraîné sur les données collectées et classifiées
- Entraînement et gestion du modèle avec des données jusqu'à ce que les résultats soient satisfaisants
- Mise en œuvre et exposition du modèle avec ses fonctionnalités pour pouvoir l'utiliser
- Mise en œuvre de la connexion avec de nouveaux programmes ou avec des programmes déjà existants
Les coûts à budgéter sont :
- Matériel de très haut niveau car les opérations à effectuer exploitent le calcul parallèle et sont très nombreuses
- Data Analyst pour tout ce qui concerne les données
- Expert en Machine Learning pour la réalisation du modèle
- Software house pour la mise en œuvre des interfaces utilisateur et l'intégration avec les autres logiciels
Ces coûts sont tous à budgéter uniquement lorsque le modèle doit être créé de zéro et le coût peut être très élevé — il suffit de penser qu'OpenAI a dépensé des millions de dollars pour entraîner son modèle le plus célèbre GPT-4.
Un coût réaliste pour une petite-moyenne entreprise peut se situer entre 50 000 et 100 000 euros pour réaliser une version minimale et fonctionnelle.
En utilisant des modèles existants, on peut économiser sur les coûts
Si vous êtes une entreprise qui souhaite adopter l'Intelligence Artificielle sans dépenser une fortune, nous vous suggérons d'utiliser des modèles déjà existants. Il en existe beaucoup de disponibles, certains gratuits et d'autres payants.
En particulier, les questions que vous devez vous poser pour chaque type de modèle sont :
Dois-je entraîner davantage le modèle ?
Si la réponse est affirmative, le coût augmentera clairement car pour entraîner le modèle vous devrez payer : data analyst, expert en machine learning et matériel car sinon vous ne pouvez pas modifier le système d'un iota.
Quel matériel le modèle nécessite-t-il ?
Le matériel nécessaire est très variable et doit donc être soit acheté, soit loué, soit aucun des deux quand le service ne prévoit pas une utilisation en dehors de son écosystème.
En entrant dans le concret, voici quelques exemples de scénarios :
- Avec des systèmes de reconnaissance de texte dans les images, les exigences matérielles sont minimales et donc n'importe quel ordinateur peut fonctionner. Coût 0
- Avec des systèmes de génération d'images ou de grands blocs de texte, un matériel haute performance est nécessaire. Coût 1 à 3 000 € (ou bien au-delà si des opérations complexes sont nécessaires)
- Avec des systèmes propriétaires, le coût peut être nul car le modèle ne peut pas être installé sur son propre appareil mais seulement utilisé à la demande. Coût 0
Le modèle est-il open-source ou payant ?
Le modèle d'intelligence artificielle peut être open-source ou payant, selon le fabricant et les fonctionnalités offertes. En général, un modèle open-source est gratuit et peut être utilisé par n'importe qui sans aucun frais.
Cependant, ces modèles peuvent avoir certaines limitations, comme le manque de support technique ou de fonctionnalités avancées.
Le coût de ces modèles dépend des fonctionnalités requises et de la taille du jeu de données utilisé pour l'entraînement du modèle. En général, les modèles payants peuvent coûter de quelques millièmes d'euro par utilisation individuelle à des milliers d'euros par mois — tout dépend des besoins.
Je renvoie ici aux différents coûts de certaines des principales plateformes à consommation :
Comment le modèle s'intègre-t-il avec les systèmes d'entreprise actuels ?
L'intelligence artificielle représente une opportunité unique pour les entreprises d'améliorer leur efficacité et leur productivité. Cependant, pour en tirer le maximum d'avantages, il est nécessaire d'intégrer le modèle d'intelligence artificielle de manière efficiente et flexible avec les systèmes d'entreprise existants.
Pour ce faire, il est essentiel d'impliquer des équipes de développement qui iront intégrer dans les écosystèmes déjà présents le modèle d'intelligence artificielle nécessaire.
Cas de coûts réels
Pour rendre le tout plus simple, quelques situations réelles seront examinées et leurs coûts analysés :
BloggerAI
Il s'agit d'un projet qui voit l'intégration de l'intelligence artificielle dans un éditeur pour articles de blog (je l'utilise en ce moment même) en exploitant notamment les modèles d'OpenAI.
En particulier, en tenant compte des heures d'implémentation de la partie impliquant l'intelligence artificielle, le coût se situe autour de 4 à 5 000 euros. À ce coût, il n'y a aucun autre coût à ajouter, à l'exception du paiement du modèle à la demande qui se situe à quelques centimes par article (pour donner une idée, la rédaction de cet article a coûté 1 centime).
Cliquez ici pour obtenir des informations supplémentaires sur BloggerAI
Génération de photos pour livres de recettes
Pour un projet, il a été nécessaire de développer une petite interface permettant de générer des photos de plats ultra-réalistes pour des livres de recettes. Le modèle utilisé était l'open-source Stable-diffusion.
Ici, les coûts d'utilisation du modèle sont nuls car il est open-source et a été installé directement sur l'ordinateur du client. Pour pouvoir fonctionner cependant, il a fallu le configurer et acheter quelques cartes graphiques — la prévision des coûts globaux s'est limitée ici à 2 000 euros pour le matériel et la consultation.
(Cliquez ici pour lire notre guide complet sur l'intelligence artificielle pour les entreprises)