Inférence
En une ligne : Exécution d'un modèle entraîné pour obtenir une réponse. À distinguer de l'entraînement, qui consiste à lui apprendre à fonctionner au départ.
Qu’est-ce que l’inférence ?
Inférence désigne l’exécution d’un modèle entraîné : vous lui envoyez votre prompt et recevez une réponse. C’est ce qui se produit chaque fois que vous demandez ChatGPT 4o une question, générez une image, lancez une complétion de code ou utilisez Perplexity Sonar pour effectuer des recherches sur le web. L'inférence est la phase de « production » de l'IA - celle que les utilisateurs finaux expérimentent.
Inférence et entraînement
L’entraînement est le processus unique (et extrêmement coûteux) qui permet au modèle d’apprendre. L’entraînement de GPT-4 aurait coûté entre 50 et 100 M$ en ressources de calcul et duré des mois. Ajustement fin un modèle plus petit peut coûter entre 50 et 200 $. L’inférence, en revanche, coûte des fractions de centime par requête. Cette distinction compte pour la tarification : les API d’IA facturent chaque appel d’inférence (par token), et non l’entraînement effectué une seule fois.
À découvrir aussi : données d’entraînement, affinage, paramètre.
Comparaison des vitesses d'inférence
| Modèle | Env. tokens/sec | Délai avant le premier token |
|---|---|---|
| ChatGPT 4o | 100-150 TPS | <500 ms |
| ChatGPT 4.1 | 80-120 TPS | <600 ms |
| Claude Sonnet 4 | 80-120 TPS | <600 ms |
| Gemini 2.0 Flash | 150-200 TPS | <400 ms |
| DeepSeek R1 | 30-60 TPS | 1-3s (temps de raisonnement supplémentaire) |
Les interfaces vocales nécessitent une latence très faible (moins de 300 ms avant le premier jeton). Les interfaces de chat peuvent tolérer un démarrage légèrement plus lent. Tout modèle de raisonnement est intrinsèquement plus lent, car il génère une réflexion approfondie avant de répondre.
Guide des coûts d'inférence
| Modèle | Coût en entrée (par 1M de tokens) | Coût en sortie (pour 1M de tokens) |
|---|---|---|
| ChatGPT 4o | 2,50 $ | 10,00 $ |
| ChatGPT 4.1 | 2,00 $ | 8,00 $ |
| Claude Sonnet 4 | 3,00 $ | 15,00 $ |
| Gemini 2.0 Flash | 0,075 $ | 0,30 $ |
| DeepSeek R1 | 0,55 $ | 2,19 $ |
Les abonnements AskAI.free regroupent les coûts en tokens dans un quota mensuel. Utilisez le Compteur de tokens IA pour estimer votre consommation avant de choisir une formule. Consultez tarifs pour tous les détails.
Optimisation de l'inférence
Exécuter efficacement l'inférence à grande échelle nécessite plusieurs techniques pour réduire les coûts et la latence sans réentraîner le modèle :
- Quantification - Réduire la précision du modèle de float32 à int8 ou int4 diminue l’utilisation de la mémoire et accélère les calculs, au prix d’une légère perte de qualité.
- Réutilisation du cache KV - Mise en cache des paires clé-valeur provenant de attention couches pour les préfixes répétés (comme un prompt système), ce qui évite les calculs redondants.
- Décodage spéculatif - Utiliser un petit modèle rapide pour rédiger tokens et un modèle plus grand pour les vérifier par lots, ce qui augmente le débit.
- Traitement par lots - Traitement simultané de plusieurs requêtes sur le même GPU pour mieux utiliser le matériel et réduire le coût par requête.
Exemple d'inférence
Si vous utilisez AskAI.free, une façon pratique de comprendre l’inférence consiste à demander à un modèle de vous l’expliquer, puis de donner un exemple concret dans votre propre méthode de travail. Par exemple : "Explique l’inférence à une personne qui utilise l’IA pour écrire, coder, faire des recherches ou créer des images."
Le terme passe ainsi d’une définition de dictionnaire à un outil d’aide à la décision : vous voyez dans quels cas il influe sur la qualité des instructions, le choix du modèle, la fiabilité des résultats, la confidentialité, le coût ou la quantité de contexte utilisable par l’IA.
Pourquoi l’inférence est importante
L'inférence compte, car elle influence votre façon de choisir les systèmes d'IA, de leur donner des instructions, de les comparer ou de leur faire confiance. Comprendre ce terme vous permet de poser de meilleures questions, de repérer plus vite les réponses faibles et de choisir le modèle ou l'outil adapté à la tâche.
Une erreur courante consiste à considérer l’inférence comme un terme de jargon isolé. Elle est généralement liée à des notions voisines comme Jailbreak et Date limite des connaissances, consultez-les ensuite pour avoir une vue d'ensemble.
Erreur courante concernant l'inférence
L’erreur la plus courante consiste à employer le terme comme une étiquette sans changer ses pratiques. Quand il est question d’inférence, demandez-vous ce qui doit changer : le prompt, le modèle, la longueur du contenu fourni, les preuves demandées ou la manière de vérifier la réponse.
Découvrez-le en action - Interrogez l’IA de votre choix sur l’inférence sur AskAI.free.
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