J'ai été personnellement très surpris de ces chiffres : je pensais qu'une requête simple consommais environ 10 fois plus qu'une requête sur un moteur de recherche, alors qu'on serait plutôt autour de 2 à 4 avec la plupart des moteurs - DeepSeek faisant office de mauvais élève, consommant 67 fois plus.
Alors que j'utilisais l'IA avec la conscience intranquille, cela me rassure : Lorsque je dois faire des recherches un peu pointues, il peut m'arriver de reformuler une dizaine de fois ma requête avant d'arriver à un résultat satisfaisant, et parfois de rentrer bredouille.
En exposant ma problématique à une IA, j'obtiens en général une réponse satisfaisante dès la première requête, parfois à la seconde. Si un moteur économe consomme seulement 1,4 fois plus (chiffre donné par l'infographie), c'est nettement plus économe que la méthode précédente.
Quelques limites, néanmoins :
La génération d'image, excessivement consommatrice ;
Les questions qui trouvent facilement une réponse via un moteur de recherche classique ("quelle est la capitale du Sri Lanka ?") ;
Il faut être en mesure d'accepter une réponse qui est parfois partiellement fausse ;
L'effet rebond, qui m'amène parfois à enchaîner des questions pour approfondir la réponse initiale.
Sauf que le pire dans l’impact environnemental des LLMs c’est l’entraînement il me semble.
DeepSeek faisant office de mauvais élève, consommant 67 fois plus.
Cela m’étonne beaucoup, il me semblait que DeepSeek était largement plus économe en énergie à l’entraînement et à l’usage.
Les résultats que je trouve sur DuckDuckGo semblent le confirmer:
« Whereas ChatGPT-4 was trained using 25,000 NVIDIA GPUs and Meta’s Llama 3.1 used 16,000, DeepSeek used just 2,000 NVIDIA H800 chips. »
« Environmental impact is drastically reduced: 90% less energy consumption and 92% lower carbon footprint »
De plus les prix très bas de l’entraînement et des tokens laissent également à penser que la facture énergétique de DeepSeek est plus basse.
Ça fait un moment que les couts d'inférence ont fait exploser les couts d'utilisation (ça et l'utilisation de masse). Quand tu fais générer des milliers ou des millions de tokens casuellement comme c'était le cas ces derniers mois, ça chiffre. Une des explications de la facture qui devient salée pour certains.
_D'une manière fortuite, le cas échéant. Je suppose que vous allez rendre visite tout à l'heure au petit monsieur (…). Parlez-lui de Buitton, casuellement
C'est pas si loin comme sens. Sans faire attention, un peu au hasard des évènements (enfin en en ayant l'air, dans l'exemple).
Ah oui pardon. L'inférence c'est un modèle qui génère du texte, "réfléchit" entre guillemets, avant de donner une réponse, ou du code par exemple.
C'est plus coûteux que juste compléter du texte pour générer une réponse directement, mais ça permet certains trucs, genre faire ressortir de l'info du texte, les combiner pour en déduire des nouvelles choses parfois correctes, ou faire des calculs mathématiques à partir de chiffre mémorisés. Évidemment potentiellement ça peut faire exploser le nombre de token générés pour répondre, et donc les coûts associés.
Plus trivialement tu peux lui demander de résoudre un syllogisme avec des termes inventés ou dans une formulation un peu cachée ou on voit pas directement que c'est un syllogisme qui doit être employés, ça risque de fonctionner correctement. C'est une inférence triviale mais une inférence quand même.
Par exemple "Les schiforme sont des srouch. Splouch est un chiforme. Est-ce que c'est un srouch ?".
À partir de là c'est possible d'enchaîner les syllogisme pour faire des trucs plus compliqués, par exemple.
Bon, je te taquinais getiment sur le choix de tes mots que je trouvais un peu ronflants et mal adaptés. Le coût du traitement des requêtes m'aurait paru plus clair et plus accessible.
Concernant les IA, au sens strict, comme tu l'expliques, elles sont bien capables de ce qui ressemble à de l'inférence, voire à du raisonnement.
Mais, AMHA, ce n'en est pas. L'illusion vient du fait que nous observons juste la demande et la réponse sans nous préoccuper de la technique utilisée pour y arriver. Les IA ne produisent ces résultats que parce qu'elles on a disposition une très grande quantité de données qu'elles peuvent traiter très rapidement en proposant les cheminements les plus probables.
Je pourrais faire l'analogie avec un logiciel de jeu d'échec capable de battre n'importe quel être humain. Il ne le fait pas par raisonnement mais parce qu'il connaît toutes les positions possibles et peu déterminer la plus pertinente par un modèle probabiliste.
Dans cette logique, aucun humain ne raisonne, c'est juste une émulation à partir d'heuristiques : en effet quand on raisonne au quotidien, on n'est pas en train de faire de la logique formelle, on emprunte simplement les voies qui nous sont familières et qui nous semblent intuitivement logiques. Quand on fait des maths, on y met une attention et un soin particuliers qui réduisent les probabilités d'erreur, mais le mécanisme n'est pas intrinsèquement différent.
Les seules qui raisonneraient réellement, ce seraient ceux qui font des transformations formelles exactes, c'est-à-dire des ordinateurs.
Posté par kantien .
Évalué à 4 (+2/-0).
Dernière modification le 06 juin 2026 à 18:57.
Dans cette logique, aucun humain ne raisonne
Parles pour toi ! Personnellement, quand j'appuis sur les touches de mon clavier, c'est à dire à l'instant même où je m'adresses à toi, je raisonne déjà. Ce qui se passe dans ma tête, avant d'appuyer sur une touche, disons « si je bouge ce doit alors la lettre A apparaîtra », relève dèjà de l'inférence. Néanmoins, le mode de fonctionnement des IA génératives ne fonctionne pas selon le mêmes principes, et ne parlons pas des maths (bien que leur usage puisse être fructueux dans ce domaine).
Sapere aude ! Aie le courage de te servir de ton propre entendement. Voilà la devise des Lumières.
Rien ne démontre que l'IA quand elle choisit un token n'a pas déjà en germe quelques coups d'avance, ça peut être nécessaire pour maintenir une cohérence. Par exemple simpliste, pour choisir un "la" ou un "le" ça implique de savoir le mot d'après, et le faire de façon crédible nécessite d'avoir un coup d'avance, en quelque sorte. Tu choisis pas un "la" si les alternatives crédibles pour mettre après sont de genre masculin.
Rien ne démontre que l'IA quand elle choisit un token n'a pas déjà en germe quelques coups d'avance, ça peut être nécessaire pour maintenir une cohérenc
Les LLM implémentent vaguement la méthode propre aux intelligences (cf la théorie du schématisme dans la Critique de la raison pure), et tout laisse à penser que ces machines sont connes comme des huîtres.
Sapere aude ! Aie le courage de te servir de ton propre entendement. Voilà la devise des Lumières.
On répond pas dans le même registre. On peut ne pas être enthousiaste, et j'ai plein de réserves (euphémisme) moi même, autant on peut regarder leurs capacités (ou pas) en face. C'est très clair qu'elles manquent de connaissances empiriques du monde, et pour cause, et qu'elles ne peuvent pas apprendre de leur expérience en continu.
N'empêchent qu'elles progressent et qu'on peut se demander quel genre de capacités elles acquièrent au fil du temps en les regardant en face. "Conne comme des huîtres" c'est pas très utile pour ça.
Je pourrais faire l'analogie avec un logiciel de jeu d'échec capable de battre n'importe quel être humain. Il ne le fait pas par raisonnement mais parce qu'il connaît toutes les positions possibles et peu déterminer la plus pertinente par un modèle probabiliste.
Aucun logiciel ne "connait" toutes les positions possibles, pas plus que les humains, sinon on aurait "résolu" le jeu d'échec le plus longtemps. Le raisonnement tu peux l'acquérir (formellement) avec un logiciel par des algorithmes de parcours d'arbre, et c'est ce qui est fait en général d'ailleurs. Le reste c'est pareil pour les humains et les programmes … ce qu'on est incapable de faire par un raisonnement total, on le fait avec "instinct" (en partie connaissance de l'adversaire pour l'humain) et la science du jeu qui permet d'évaluer les positions.
Oui tu as raison, très mauvaise analogie. J'aurais dû parler d'un autre jeu ou simplement des postions de départ.
Attention je ne parle pas de raisonnement simple au sens mathématique, pas de suivre un algorithme ou un modèle probabiliste. Je parle de raisonnement au sens large, d'une chose doté de capacités cognitives apte à appréhender le réel, à faire preuve d'intuition, de créativité, de raisonner par analogie, par dialectique, etc.
Il faut éviter de faire de l'anthropomorphisme avec les IA. De toute façon une IA a la capacité de produire mieux et bien plus rapidement certaines choses (image, vidéo, texte,…) que n'importe quel humain, en cela aussi elle est parfaitement inhumaine.
Je parle de raisonnement au sens large, d'une chose doté de capacités cognitives apte à appréhender le réel, à faire preuve d'intuition, de créativité, de raisonner par analogie, par dialectique, etc.
L'intuition c'est dur à définir. C'est typiquement un truc probabiliste par contre. Donc opposer les deux c'est pas forcément pertinent.
Le reste, pour l'analogie, les modèles fonctionnent beaucoup en faisant de la reconnaissance de motif. C'est aussi donc un truc qui est probablement à leur portée, en montant en abstraction, une analogie c'est une correspondance de motif abstrait. Par dialectique, elles sont typiquement capable de simuler des dialogues …
À ce stade, je te demanderai plutôt de montrer qu'elles n'ont pas ce genre de capacité que l'inverse.
L'intuition c'est la capacité à comprendre quelque chose immédiatement sans nécessiter une analyse logique. Cela n'a rien de probabiliste, c'est une fulgurance de l'esprit. C'est typiquement humain (ou animal), je ne vois pas comment une machine serait capable d'intuition.
pour l'analogie, les modèles fonctionnent beaucoup en faisant de la reconnaissance de motif.
L'analogie ce n'est pas reconnaître un motif. C'est être capable de passer d'une ressemblance partielle à une ressemblance générale (définition du dico.). Là encore je conçois difficilement comment un programme pourrait passer de l'un à l'autre.
Par dialectique, elles sont typiquement capable de simuler des dialogues
Hum… Même pris dans le sens de l'art de la discussion, on en est loin…
Mais surtout les IA sont probablement incapables de raisonner en terme d'antinomie et de dépassement de l'antinomie (dialectique du maître et de l'esclave p.ex.).
L'intuition c'est la capacité à comprendre quelque chose immédiatement sans nécessiter une analyse logique. Cela n'a rien de probabiliste, c'est une fulgurance de l'esprit. C'est typiquement humain (ou animal), je ne vois pas comment une machine serait capable d'intuition.
C'est pas vraiment une définition exploitable. C'est un raisonnement heuristique si ça nécessite pas d'analyse plus logique que ça, c'est juste que tu peux avec les informations que tu as et tes connaissances / expériences, deviner la bonne réponse. C'est exactement ce que fait une IA qui pipote une hallucination, la différence c'est le taux d'hallucination (l'intuition humaine n'est pas infaillible non plus). Pour moi c'est "juste" le mode par défaut pour les LLMs.
Sur le raisonnement par analogie, c'est la combinaison de la reconnaissance d'un motif et d'un raisonnement par induction, telle que tu la définis. On a des études sur l'induction des LLMs et comment l'améliorer, donc … je vois pas pourquoi combiner ces deux trucs serait inaccessible, c'est justement un intérêt de ces modèles de combiner des capacités de bases pour faire des trucs nouveaux (cf. les images ou tu peux leur demander des combinaisons diverses et potentiellement rares, inédites et complètement absurdes arbitrairement)
Pour la dialectique, en gros c'est de ressortir des arguments pour, des arguments contre, alternativement. Rien d'impossible de leur demander de faire ça.
Mais là j'ai un peu confondu les capacité utilisées lors de l'apprentissage des capacités utilisables pour répondre à un prompt.
Pour les capacité "en contexte", il y a un survey (pas encore lu) de 2025 qui fait un point sur les différentes bases de raisonnement : https://arxiv.org/abs/2502.09100
Et là je tombe sur le sous-champ de l'apprentissage automatique qui s'intéresse à l'apprentissage de techniques d'apprentissage, que je ne connaissais pas, le Meta-learning_(computer_science). Il y a déjà des tuto youtube sur comment faire ça avec des LLM : https://www.youtube.com/watch?v=z_JjlXF6LUI (sans préjuger des résultat, je cite juste ça pour dire que ça existe).
De plus les prix très bas de l’entraînement et des tokens laissent également à penser que la facture énergétique de DeepSeek est plus basse.
Dans un sens ça parait normal qu'un entraînement moins intensif induise des réponses plus coûteuses. Quelqu'un qui a moins étudié va plus se fatiguer à répondre.
Mais au final ça n'a aucune importance, ce qui consomme c'est le gaspillage et non pas le peu de requêtes qui seraient réellement opportunes.
Posté par gUI (Mastodon) .
Évalué à 4 (+1/-0).
Dernière modification le 05 juin 2026 à 08:02.
J'ai été personnellement très surpris de ces chiffres : je pensais qu'une requête simple consommais environ 10 fois plus qu'une requête sur un moteur de recherche
J'ai toujours trouvé ça un peu bizarre de comparer les LLM avec les moteurs de recherche puisque ce sont des services assez différents. Certes on peut demander à un LLM la hauteur de la tour Eiffel, mais c'est clairement une mauvaise utilisation.
Par contre pour une requête un poil plus évoluée, le comparer à un moteur de recherche est réducteur parce que une fois les résultats du moteur de recherche en main, l'utilisateur devra aller interroger plusieurs sites pour arriver à choper toutes les informations dont il a besoin et la conso à considérer est donc pour l'ensemble de sa recherche.
En tous cas, après 7 ans en Zoé, c'est bon, j'ai largement droit à mon quota d'IA : 42000km correspondrait environ à 2 millions de requêtes en CO², soit si je vis encore 40 ans (optimiste par rapport à l'espérance de vie) 140 requêtes par jour.
En 2025 mon installation photovoltaïque a produit 6,5MWh (installation de 5kWc, rien d'extraordinaire non plus), soit l'équivalent de 500000 requêtes (plus de 1000 par jour donc).
Au final je suis assez étonné par ces chiffres que je trouve relativement bas finalement.
En théorie, la théorie et la pratique c'est pareil. En pratique c'est pas vrai.
En tous cas, après 7 ans en Zoé, c'est bon, j'ai largement droit à mon quota d'IA : 42000km correspondrait environ à 2 millions de requêtes en CO², soit si je vis encore 40 ans (optimiste par rapport à l'espérance de vie) 140 requêtes par jour.
J'ai toujours trouvé ça un peu bizarre de comparer les LLM avec les moteurs de recherche puisque ce sont des services assez différents
Ben j'ai l'impression que de plus en plus on passe par un LLM pour faire une recherche que l'on aurait fait avant avec un moteur de recherche simplement parce que ça paraît plus efficace.
Perso, c'est souvent que le moteur de recherche ne me renvoie pas ce que j'aurais souhaité (j'ai des réponses répondant vaguement à un ou deux mots de que j'ai tapé, mais pas à ce que je pensais avoir demandé), du coup après avoir fait défilé plusieurs pages/après avoir reformulé ma demande, je peux passer au LLM.
Si une requête chat-gpt ne consomme que 1,5 fois plus qu'une requête google le rapport qualité/cout est pas si mauvais que je croyais
Posté par Misc (site web personnel) .
Évalué à 4 (+1/-0).
Dernière modification le 05 juin 2026 à 09:21.
La génération d'image, excessivement consommatrice ;
c'est consommateur parce que sous le capot, c'est une génération répété. Le fonctionnement est assez simple, tu prends une image au pif (genre tas de pixel), tu analyses ça via une IA qui va faire de la reconnaissance d'image (exemple, "est ce une photo de chat"), qui te donne un pourcentage ("c'est une photo de chat à 2%"), l'algo modifies ton image (je suppose un truc dans le même esprit que du gradiant descent, mais j'ai pas le détail, ça s'appelle un "diffusion model" en essayant d'augmenter ce pourcentage, et ça recommences jusqu'à avoir un résultat, cad une image qui corresponds à ce que tu as demandé, ou le modèle dit "oui, il y a un chat à 100%".
C'est relativement différent du fonctionnement d'un LLM sur du texte, qui va "juste" faire de l'auto complétion sur le prompt que tu donnes (et sur ce qui est fourni par le logiciel à coté), en regardant les réponses statistiques donnés par des humains, obtenu via la phase d’entraînement sur un corpus gigantesque.
Et donc clairement, c'est parce qu'il y a beaucoup plus de calcul que ça consomme plus. Aussi bien parce qu'une image, c'est vu pixel par pixel parle réseau de neurone (donc une premiére boucle), mais aussi parce qu'il y a une autre boucle au cœur de l'algo,et sans doute pas de cache possible.
Il y a quelques semaines au boulot, je vois un jeune apprenti en post bac écouter son telef: "pour calculer combien font 4% de 5000, il faut … ce qui donne comme résultat …" (mais oui, l'IA ce n'est pas que pour du dev logiciel ;)
C'est finalement ce genre d'usage qui m'horrifie/m'inquiète (*) le plus.
Ajoutons à cela qu'il était très satisfait de lui même: "l'IA, c'est une révolution".
Moi: "ah bah oui, elle sait tout et elle comprend tout, y compris que toi, tu n'y comprends rien"
(*) Contrairement aux script kiddies qui pensent pouvoir révolutionner ceci ou cela à gros coup de Claude Gemini ou Copilot (des pénibles, on en a vu ici) et qui vont tôt ou tard se heurter au vrai cout de leur usage inconsidéré de cet outil.
"Si tous les cons volaient, il ferait nuit" F. Dard
J'ai une amie qui a de grandes difficultés avec les maths. Elle me sollicitait très régulièrement pour calculer des pourcentages ou faire un produit en croix. Je suis plutôt pédagogue j'ai accompagnée plusieurs ados de mon entourage pour leurs révisions du bac (maths simples hein… je ne suis pas mathématicien pour un sou) et pourtant avec elle ça ne rentre pas ! J'explique avec des euros ça fonctionne, demain ce sont des gâteaux et elle ne sait plus faire… Bref ! Depuis ChatGPT (et depuis qu'ils s'est amélioré parce que les maths mêmes simples c'est pas le fort des LLM) elle ne me sollicite plus. Je ne sais pas si je dois en être content, ça ne me dérangeait pas tant que ça, mais en même temps elle est à peu près autonome maintenant (tant qu'il y a internet) et vu qu'elle m'a posé les mêmes questions pendant 20 ans je sais que ça ne serait de toutes les façons jamais rentré dans sa tête.
Posté par Luc-Skywalker .
Évalué à 2 (+0/-0).
Dernière modification le 05 juin 2026 à 23:06.
C'est une histoire que je pourrais raconter moi aussi !
Car la situation assez courante finalement: que ce soit pour le calcul élémentaire, la lecture, l'expression orale ou écrite.
Utiliser l'IA en tant qu'assistant a surement du sens dans ce cas.
C'est déjà un fourre tout qui remplace la calculatrice, le traducteur, l'OCR, le speech2text, le text2speech, le correcteur orthographique, … l'esprit de synthèse, l'esprit critique et fait aussi la réservation d'un billet de train.
"Si tous les cons volaient, il ferait nuit" F. Dard
Posté par Faya .
Évalué à 4 (+2/-0).
Dernière modification le 07 juin 2026 à 00:12.
Bon je ne fais aucun des trucs que tu cites (le capybara c'est vraiment le pire… Google sera tellement plus rapide et efficace… bref) SAUF
retrouver un mot qu'ils ont sur le bout de la langue, comme le titre d'un film
Je lis beaucoup, j'ai eu (au passé oui) une très bonne mémoire, jusqu'au diagnostic : sclérose en plaque. Alors je n'ai quasiment pas de trouble moteur, juste pas mal de fatigue et le cerveau qui fuit. Je perds mes mots. Apparemment la SEP diminue la vitesse de traitement, je n'ai pas vraiment ce ressenti avec mon code par exemple mais je passe beaucoup de temps à rechercher le mot que je voulais utiliser. Et c'est très énervant. Décourageant. Alors parfois, de guère las, je demande au LLM. Je me sens comme un tricheur qui feint l'éloquence mais ce sont des mots que je connais et qui ne viennent pas au moment où j'en ai besoin ! Pour certains mots j'ai des moyens mnémotechniques (pour un soucis de mémoire c'est assez ironique oui). Par exemple "élitiste" c'est un mot que je perds souvent. Je ne sais pas pourquoi celui-là. Mais je sais où le trouver, donc quand j'en ai besoin je consulte cette page. L'avantage du LLM sur un dictionnaire (de synonyme ou autre), une encyclopédie, etc. c'est que tu peux lui expliquer le concept que tu cherches. Partir de la définition du mot. Et oui ça m'aide. Sorry not sorry.
Bon par contre je n'en suis pas à faire rédiger mes textes et commentaires par un LLM et j'espère que ce jour ne viendra jamais. J'aime écrire.
Pour le cas du mot/concept connu, tu peux juste avoir des adresses pré-remplies du style https://fr.wikipedia.org/wiki%s ou https://fr.wiktionary.org/%s ou autres associées à un mot clé pour juste taper "w Démocratie" ou "wf mérule". Possible sur Firefox Desktop notamment.
Ou changer le moteur de recherche pour avoir directement Wikipedia ou Wiktionary.
Ou passer par DuckDuckGo et ses raccourcis pour la recherche.
…
Pour le concept, je dirais que le moteur de recherche est généralement suffisant. (À noter qu'il faudrait désactiver le LLM de plus en plus associé à une simple recherche, si on veut éviter le surcout du LLM).
Le recours au LLM reste souvent surdimensionné pour le besoin. C'est plutôt la facilité qui pousse à cet usage : rien à savoir (ce qui existe déjà), rien à retenir (un seul outil pour tout). Mais pas l'outil le plus adapté (on peut planter des vis au marteau) ni le plus sobre.
Pour le cas du mot/concept connu, tu peux juste avoir des adresses pré-remplies du style https://fr.wikipedia.org/wiki%s ou https://fr.wiktionary.org/%s ou autres associées à un mot clé pour juste taper "w Démocratie" ou "wf mérule". Possible sur Firefox Desktop notamment.
J'en ai, des dizaines, depuis des décennies… wp pour WikipediaFR, wpe pour l'anglais, wn et wne pour Wiktionnaire, etc. Ça ne répond pas du tout au cas du mot connu mais que tu ne parviens pas à retrouver.
Pour le concept, je dirais que le moteur de recherche est généralement suffisant.
Ouais bin non. J'ai un doctorat en recherche Google, je suis la personne vers qui tout le monde se tourne pour chercher/vérifier une info, et expliquer un concept dans la recherche Google n'est pas aussi efficace que les LLM d'aujourd'hui qui me feront plusieurs propositions sans avoir à parcourir divers pages.
C'est plutôt la facilité qui pousse à cet usage : rien à savoir (ce qui existe déjà), rien à retenir (un seul outil pour tout).
C'est exactement pour ça que j'ai cet arrière goût de triche quand je fais ça. J'ai le sentiment d'être un imposteur qui utilise les mots de quelqu'un d'autre. Mais non, ce sont mes mots, de mon vocabulaire, que j'ai su, que j'ai connu, et qui aujourd'hui (enfin ça a commencé pendant le COVID, avant les LLM) m'échappe. Et quand j'en suis réduit à ça je suis déjà passablement frustré de ne pas trouver le mot que je veux exprimer maintenant donc je n'ai pas envie de me lancer dans une fouille approfondie du web.
# comparaison avec un moteur de recherche
Posté par sobriquet . Évalué à 4 (+5/-3).
J'ai été personnellement très surpris de ces chiffres : je pensais qu'une requête simple consommais environ 10 fois plus qu'une requête sur un moteur de recherche, alors qu'on serait plutôt autour de 2 à 4 avec la plupart des moteurs - DeepSeek faisant office de mauvais élève, consommant 67 fois plus.
Alors que j'utilisais l'IA avec la conscience intranquille, cela me rassure : Lorsque je dois faire des recherches un peu pointues, il peut m'arriver de reformuler une dizaine de fois ma requête avant d'arriver à un résultat satisfaisant, et parfois de rentrer bredouille.
En exposant ma problématique à une IA, j'obtiens en général une réponse satisfaisante dès la première requête, parfois à la seconde. Si un moteur économe consomme seulement 1,4 fois plus (chiffre donné par l'infographie), c'est nettement plus économe que la méthode précédente.
Quelques limites, néanmoins :
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par impromptux (site web personnel) . Évalué à 6 (+6/-0).
Sauf que le pire dans l’impact environnemental des LLMs c’est l’entraînement il me semble.
Cela m’étonne beaucoup, il me semblait que DeepSeek était largement plus économe en énergie à l’entraînement et à l’usage.
Les résultats que je trouve sur DuckDuckGo semblent le confirmer:
« Whereas ChatGPT-4 was trained using 25,000 NVIDIA GPUs and Meta’s Llama 3.1 used 16,000, DeepSeek used just 2,000 NVIDIA H800 chips. »
« Environmental impact is drastically reduced: 90% less energy consumption and 92% lower carbon footprint »
De plus les prix très bas de l’entraînement et des tokens laissent également à penser que la facture énergétique de DeepSeek est plus basse.
Cependant ce n’est pas ce qu’indique le papier utilisé par Reporterre donc je ne sais pas.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 5 (+2/-0).
Ça fait un moment que les couts d'inférence ont fait exploser les couts d'utilisation (ça et l'utilisation de masse). Quand tu fais générer des milliers ou des millions de tokens casuellement comme c'était le cas ces derniers mois, ça chiffre. Une des explications de la facture qui devient salée pour certains.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Voltairine 🏳️🌈 . Évalué à 3 (+2/-1). Dernière modification le 04 juin 2026 à 19:48.
« _les couts d'inférence_ », ce qui veut dire ?
casuellement ?
Je me demande que tu confonds avec le sens anglophone de casually. Inconsidérément était sans doute l'adverbe idoine. 😉
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 3 (+0/-0).
C'est pas si loin comme sens. Sans faire attention, un peu au hasard des évènements (enfin en en ayant l'air, dans l'exemple).
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Voltairine 🏳️🌈 . Évalué à 2 (+0/-0).
Ce n'est pas vraiment le même sens et c'est la première fois que je rencontre casuel/casuellement en français en dehors d'un contexte littéraire.
Quant aux « coûts d'inférence » je ne comprends toujours pas ce que cela veux dire…
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 3 (+0/-0).
Ah oui pardon. L'inférence c'est un modèle qui génère du texte, "réfléchit" entre guillemets, avant de donner une réponse, ou du code par exemple.
C'est plus coûteux que juste compléter du texte pour générer une réponse directement, mais ça permet certains trucs, genre faire ressortir de l'info du texte, les combiner pour en déduire des nouvelles choses parfois correctes, ou faire des calculs mathématiques à partir de chiffre mémorisés. Évidemment potentiellement ça peut faire exploser le nombre de token générés pour répondre, et donc les coûts associés.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Voltairine 🏳️🌈 . Évalué à 3 (+1/-0).
Un IA générative serait capable d'induction et de déduction ? (définition de l'inférence) Il y a des preuves de cela ?
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 4 (+1/-0).
C'est pas toujours correct, mais résoudre un problème ouvert de math par une voie inédite : https://linuxfr.org/users/thoasm/liens/une-ia-resoud-un-probleme-ouvert-d-erdos-celebre-commentaire-de-matheux ça montre des capacités d'inférences.
Plus trivialement tu peux lui demander de résoudre un syllogisme avec des termes inventés ou dans une formulation un peu cachée ou on voit pas directement que c'est un syllogisme qui doit être employés, ça risque de fonctionner correctement. C'est une inférence triviale mais une inférence quand même.
Par exemple "Les schiforme sont des srouch. Splouch est un chiforme. Est-ce que c'est un srouch ?".
À partir de là c'est possible d'enchaîner les syllogisme pour faire des trucs plus compliqués, par exemple.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Voltairine 🏳️🌈 . Évalué à 3 (+1/-0).
Bon, je te taquinais getiment sur le choix de tes mots que je trouvais un peu ronflants et mal adaptés. Le coût du traitement des requêtes m'aurait paru plus clair et plus accessible.
Concernant les IA, au sens strict, comme tu l'expliques, elles sont bien capables de ce qui ressemble à de l'inférence, voire à du raisonnement.
Mais, AMHA, ce n'en est pas. L'illusion vient du fait que nous observons juste la demande et la réponse sans nous préoccuper de la technique utilisée pour y arriver. Les IA ne produisent ces résultats que parce qu'elles on a disposition une très grande quantité de données qu'elles peuvent traiter très rapidement en proposant les cheminements les plus probables.
Je pourrais faire l'analogie avec un logiciel de jeu d'échec capable de battre n'importe quel être humain. Il ne le fait pas par raisonnement mais parce qu'il connaît toutes les positions possibles et peu déterminer la plus pertinente par un modèle probabiliste.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par sobriquet . Évalué à 4 (+2/-0).
Dans cette logique, aucun humain ne raisonne, c'est juste une émulation à partir d'heuristiques : en effet quand on raisonne au quotidien, on n'est pas en train de faire de la logique formelle, on emprunte simplement les voies qui nous sont familières et qui nous semblent intuitivement logiques. Quand on fait des maths, on y met une attention et un soin particuliers qui réduisent les probabilités d'erreur, mais le mécanisme n'est pas intrinsèquement différent.
Les seules qui raisonneraient réellement, ce seraient ceux qui font des transformations formelles exactes, c'est-à-dire des ordinateurs.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par kantien . Évalué à 4 (+2/-0). Dernière modification le 06 juin 2026 à 18:57.
Parles pour toi ! Personnellement, quand j'appuis sur les touches de mon clavier, c'est à dire à l'instant même où je m'adresses à toi, je raisonne déjà. Ce qui se passe dans ma tête, avant d'appuyer sur une touche, disons « si je bouge ce doit alors la lettre A apparaîtra », relève dèjà de l'inférence. Néanmoins, le mode de fonctionnement des IA génératives ne fonctionne pas selon le mêmes principes, et ne parlons pas des maths (bien que leur usage puisse être fructueux dans ce domaine).
Sapere aude ! Aie le courage de te servir de ton propre entendement. Voilà la devise des Lumières.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 3 (+1/-1).
Rien ne démontre que l'IA quand elle choisit un token n'a pas déjà en germe quelques coups d'avance, ça peut être nécessaire pour maintenir une cohérence. Par exemple simpliste, pour choisir un "la" ou un "le" ça implique de savoir le mot d'après, et le faire de façon crédible nécessite d'avoir un coup d'avance, en quelque sorte. Tu choisis pas un "la" si les alternatives crédibles pour mettre après sont de genre masculin.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par kantien . Évalué à 4 (+2/-0).
Les LLM implémentent vaguement la méthode propre aux intelligences (cf la théorie du schématisme dans la Critique de la raison pure), et tout laisse à penser que ces machines sont connes comme des huîtres.
Sapere aude ! Aie le courage de te servir de ton propre entendement. Voilà la devise des Lumières.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 3 (+0/-0).
On répond pas dans le même registre. On peut ne pas être enthousiaste, et j'ai plein de réserves (euphémisme) moi même, autant on peut regarder leurs capacités (ou pas) en face. C'est très clair qu'elles manquent de connaissances empiriques du monde, et pour cause, et qu'elles ne peuvent pas apprendre de leur expérience en continu.
N'empêchent qu'elles progressent et qu'on peut se demander quel genre de capacités elles acquièrent au fil du temps en les regardant en face. "Conne comme des huîtres" c'est pas très utile pour ça.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 4 (+1/-0).
Aucun logiciel ne "connait" toutes les positions possibles, pas plus que les humains, sinon on aurait "résolu" le jeu d'échec le plus longtemps. Le raisonnement tu peux l'acquérir (formellement) avec un logiciel par des algorithmes de parcours d'arbre, et c'est ce qui est fait en général d'ailleurs. Le reste c'est pareil pour les humains et les programmes … ce qu'on est incapable de faire par un raisonnement total, on le fait avec "instinct" (en partie connaissance de l'adversaire pour l'humain) et la science du jeu qui permet d'évaluer les positions.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Voltairine 🏳️🌈 . Évalué à 3 (+1/-0).
Oui tu as raison, très mauvaise analogie. J'aurais dû parler d'un autre jeu ou simplement des postions de départ.
Attention je ne parle pas de raisonnement simple au sens mathématique, pas de suivre un algorithme ou un modèle probabiliste. Je parle de raisonnement au sens large, d'une chose doté de capacités cognitives apte à appréhender le réel, à faire preuve d'intuition, de créativité, de raisonner par analogie, par dialectique, etc.
Il faut éviter de faire de l'anthropomorphisme avec les IA. De toute façon une IA a la capacité de produire mieux et bien plus rapidement certaines choses (image, vidéo, texte,…) que n'importe quel humain, en cela aussi elle est parfaitement inhumaine.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 4 (+1/-0).
L'intuition c'est dur à définir. C'est typiquement un truc probabiliste par contre. Donc opposer les deux c'est pas forcément pertinent.
Le reste, pour l'analogie, les modèles fonctionnent beaucoup en faisant de la reconnaissance de motif. C'est aussi donc un truc qui est probablement à leur portée, en montant en abstraction, une analogie c'est une correspondance de motif abstrait. Par dialectique, elles sont typiquement capable de simuler des dialogues …
À ce stade, je te demanderai plutôt de montrer qu'elles n'ont pas ce genre de capacité que l'inverse.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Voltairine 🏳️🌈 . Évalué à 3 (+1/-0).
L'intuition c'est la capacité à comprendre quelque chose immédiatement sans nécessiter une analyse logique. Cela n'a rien de probabiliste, c'est une fulgurance de l'esprit. C'est typiquement humain (ou animal), je ne vois pas comment une machine serait capable d'intuition.
L'analogie ce n'est pas reconnaître un motif. C'est être capable de passer d'une ressemblance partielle à une ressemblance générale (définition du dico.). Là encore je conçois difficilement comment un programme pourrait passer de l'un à l'autre.
Hum… Même pris dans le sens de l'art de la discussion, on en est loin…
Mais surtout les IA sont probablement incapables de raisonner en terme d'antinomie et de dépassement de l'antinomie (dialectique du maître et de l'esclave p.ex.).
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 2 (+0/-1).
C'est pas vraiment une définition exploitable. C'est un raisonnement heuristique si ça nécessite pas d'analyse plus logique que ça, c'est juste que tu peux avec les informations que tu as et tes connaissances / expériences, deviner la bonne réponse. C'est exactement ce que fait une IA qui pipote une hallucination, la différence c'est le taux d'hallucination (l'intuition humaine n'est pas infaillible non plus). Pour moi c'est "juste" le mode par défaut pour les LLMs.
Sur le raisonnement par analogie, c'est la combinaison de la reconnaissance d'un motif et d'un raisonnement par induction, telle que tu la définis. On a des études sur l'induction des LLMs et comment l'améliorer, donc … je vois pas pourquoi combiner ces deux trucs serait inaccessible, c'est justement un intérêt de ces modèles de combiner des capacités de bases pour faire des trucs nouveaux (cf. les images ou tu peux leur demander des combinaisons diverses et potentiellement rares, inédites et complètement absurdes arbitrairement)
Pour la dialectique, en gros c'est de ressortir des arguments pour, des arguments contre, alternativement. Rien d'impossible de leur demander de faire ça.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par thoasm . Évalué à 3 (+0/-0).
Mais là j'ai un peu confondu les capacité utilisées lors de l'apprentissage des capacités utilisables pour répondre à un prompt.
Pour les capacité "en contexte", il y a un survey (pas encore lu) de 2025 qui fait un point sur les différentes bases de raisonnement : https://arxiv.org/abs/2502.09100
Et là je tombe sur le sous-champ de l'apprentissage automatique qui s'intéresse à l'apprentissage de techniques d'apprentissage, que je ne connaissais pas, le Meta-learning_(computer_science). Il y a déjà des tuto youtube sur comment faire ça avec des LLM : https://www.youtube.com/watch?v=z_JjlXF6LUI (sans préjuger des résultat, je cite juste ça pour dire que ça existe).
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par wilk . Évalué à 4 (+2/-0).
Dans un sens ça parait normal qu'un entraînement moins intensif induise des réponses plus coûteuses. Quelqu'un qui a moins étudié va plus se fatiguer à répondre.
Mais au final ça n'a aucune importance, ce qui consomme c'est le gaspillage et non pas le peu de requêtes qui seraient réellement opportunes.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par gUI (Mastodon) . Évalué à 4 (+1/-0). Dernière modification le 05 juin 2026 à 08:02.
J'ai toujours trouvé ça un peu bizarre de comparer les LLM avec les moteurs de recherche puisque ce sont des services assez différents. Certes on peut demander à un LLM la hauteur de la tour Eiffel, mais c'est clairement une mauvaise utilisation.
Par contre pour une requête un poil plus évoluée, le comparer à un moteur de recherche est réducteur parce que une fois les résultats du moteur de recherche en main, l'utilisateur devra aller interroger plusieurs sites pour arriver à choper toutes les informations dont il a besoin et la conso à considérer est donc pour l'ensemble de sa recherche.
En tous cas, après 7 ans en Zoé, c'est bon, j'ai largement droit à mon quota d'IA : 42000km correspondrait environ à 2 millions de requêtes en CO², soit si je vis encore 40 ans (optimiste par rapport à l'espérance de vie) 140 requêtes par jour.
En 2025 mon installation photovoltaïque a produit 6,5MWh (installation de 5kWc, rien d'extraordinaire non plus), soit l'équivalent de 500000 requêtes (plus de 1000 par jour donc).
Au final je suis assez étonné par ces chiffres que je trouve relativement bas finalement.
En théorie, la théorie et la pratique c'est pareil. En pratique c'est pas vrai.
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par purplepsycho . Évalué à 9 (+7/-0).
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Tit . Évalué à 5 (+4/-1).
Ben j'ai l'impression que de plus en plus on passe par un LLM pour faire une recherche que l'on aurait fait avant avec un moteur de recherche simplement parce que ça paraît plus efficace.
Perso, c'est souvent que le moteur de recherche ne me renvoie pas ce que j'aurais souhaité (j'ai des réponses répondant vaguement à un ou deux mots de que j'ai tapé, mais pas à ce que je pensais avoir demandé), du coup après avoir fait défilé plusieurs pages/après avoir reformulé ma demande, je peux passer au LLM.
Si une requête chat-gpt ne consomme que 1,5 fois plus qu'une requête google le rapport qualité/cout est pas si mauvais que je croyais
[^] # Re: comparaison avec un moteur de recherche
Posté par Misc (site web personnel) . Évalué à 4 (+1/-0). Dernière modification le 05 juin 2026 à 09:21.
c'est consommateur parce que sous le capot, c'est une génération répété. Le fonctionnement est assez simple, tu prends une image au pif (genre tas de pixel), tu analyses ça via une IA qui va faire de la reconnaissance d'image (exemple, "est ce une photo de chat"), qui te donne un pourcentage ("c'est une photo de chat à 2%"), l'algo modifies ton image (je suppose un truc dans le même esprit que du gradiant descent, mais j'ai pas le détail, ça s'appelle un "diffusion model" en essayant d'augmenter ce pourcentage, et ça recommences jusqu'à avoir un résultat, cad une image qui corresponds à ce que tu as demandé, ou le modèle dit "oui, il y a un chat à 100%".
C'est relativement différent du fonctionnement d'un LLM sur du texte, qui va "juste" faire de l'auto complétion sur le prompt que tu donnes (et sur ce qui est fourni par le logiciel à coté), en regardant les réponses statistiques donnés par des humains, obtenu via la phase d’entraînement sur un corpus gigantesque.
Et donc clairement, c'est parce qu'il y a beaucoup plus de calcul que ça consomme plus. Aussi bien parce qu'une image, c'est vu pixel par pixel parle réseau de neurone (donc une premiére boucle), mais aussi parce qu'il y a une autre boucle au cœur de l'algo,et sans doute pas de cache possible.
# Témoignage vaguement [HS]
Posté par Luc-Skywalker . Évalué à 5 (+3/-0).
Il y a quelques semaines au boulot, je vois un jeune apprenti en post bac écouter son telef: "pour calculer combien font 4% de 5000, il faut … ce qui donne comme résultat …" (mais oui, l'IA ce n'est pas que pour du dev logiciel ;)
C'est finalement ce genre d'usage qui m'horrifie/m'inquiète (*) le plus.
Ajoutons à cela qu'il était très satisfait de lui même: "l'IA, c'est une révolution".
Moi: "ah bah oui, elle sait tout et elle comprend tout, y compris que toi, tu n'y comprends rien"
(*) Contrairement aux script kiddies qui pensent pouvoir révolutionner ceci ou cela à gros coup de Claude Gemini ou Copilot (des pénibles, on en a vu ici) et qui vont tôt ou tard se heurter au vrai cout de leur usage inconsidéré de cet outil.
"Si tous les cons volaient, il ferait nuit" F. Dard
[^] # Re: Témoignage vaguement [HS]
Posté par Faya . Évalué à 3 (+1/-0).
J'ai une amie qui a de grandes difficultés avec les maths. Elle me sollicitait très régulièrement pour calculer des pourcentages ou faire un produit en croix. Je suis plutôt pédagogue j'ai accompagnée plusieurs ados de mon entourage pour leurs révisions du bac (maths simples hein… je ne suis pas mathématicien pour un sou) et pourtant avec elle ça ne rentre pas ! J'explique avec des euros ça fonctionne, demain ce sont des gâteaux et elle ne sait plus faire… Bref ! Depuis ChatGPT (et depuis qu'ils s'est amélioré parce que les maths mêmes simples c'est pas le fort des LLM) elle ne me sollicite plus. Je ne sais pas si je dois en être content, ça ne me dérangeait pas tant que ça, mais en même temps elle est à peu près autonome maintenant (tant qu'il y a internet) et vu qu'elle m'a posé les mêmes questions pendant 20 ans je sais que ça ne serait de toutes les façons jamais rentré dans sa tête.
[^] # Re: Témoignage vaguement [HS]
Posté par Luc-Skywalker . Évalué à 2 (+0/-0). Dernière modification le 05 juin 2026 à 23:06.
C'est une histoire que je pourrais raconter moi aussi !
Car la situation assez courante finalement: que ce soit pour le calcul élémentaire, la lecture, l'expression orale ou écrite.
Utiliser l'IA en tant qu'assistant a surement du sens dans ce cas.
C'est déjà un fourre tout qui remplace la calculatrice, le traducteur, l'OCR, le speech2text, le text2speech, le correcteur orthographique, …
l'esprit de synthèse, l'esprit critiqueet fait aussi la réservation d'un billet de train."Si tous les cons volaient, il ferait nuit" F. Dard
[^] # Re: Témoignage vaguement [HS]
Posté par sobriquet . Évalué à 4 (+2/-0).
Ce que je vois autour de moi est horrifiant : ils utilisent les IA en vocal pour tout et n'importe quoi, par exemple :
Le pire, c'est que ceux qui ont pris un abonnement se sentent comme tenus de le "rentabiliser" en multipliant les demandes triviales.
[^] # Re: Témoignage vaguement [HS]
Posté par Faya . Évalué à 4 (+2/-0). Dernière modification le 07 juin 2026 à 00:12.
Bon je ne fais aucun des trucs que tu cites (le capybara c'est vraiment le pire… Google sera tellement plus rapide et efficace… bref) SAUF
Je lis beaucoup, j'ai eu (au passé oui) une très bonne mémoire, jusqu'au diagnostic : sclérose en plaque. Alors je n'ai quasiment pas de trouble moteur, juste pas mal de fatigue et le cerveau qui fuit. Je perds mes mots. Apparemment la SEP diminue la vitesse de traitement, je n'ai pas vraiment ce ressenti avec mon code par exemple mais je passe beaucoup de temps à rechercher le mot que je voulais utiliser. Et c'est très énervant. Décourageant. Alors parfois, de guère las, je demande au LLM. Je me sens comme un tricheur qui feint l'éloquence mais ce sont des mots que je connais et qui ne viennent pas au moment où j'en ai besoin ! Pour certains mots j'ai des moyens mnémotechniques (pour un soucis de mémoire c'est assez ironique oui). Par exemple "élitiste" c'est un mot que je perds souvent. Je ne sais pas pourquoi celui-là. Mais je sais où le trouver, donc quand j'en ai besoin je consulte cette page. L'avantage du LLM sur un dictionnaire (de synonyme ou autre), une encyclopédie, etc. c'est que tu peux lui expliquer le concept que tu cherches. Partir de la définition du mot. Et oui ça m'aide. Sorry not sorry.
Bon par contre je n'en suis pas à faire rédiger mes textes et commentaires par un LLM et j'espère que ce jour ne viendra jamais. J'aime écrire.
[^] # Re: Témoignage vaguement [HS]
Posté par Benoît Sibaud (site web personnel) . Évalué à 4 (+1/-0).
Pour le cas du mot/concept connu, tu peux juste avoir des adresses pré-remplies du style
https://fr.wikipedia.org/wiki%souhttps://fr.wiktionary.org/%sou autres associées à un mot clé pour juste taper "w Démocratie" ou "wf mérule". Possible sur Firefox Desktop notamment.Ou changer le moteur de recherche pour avoir directement Wikipedia ou Wiktionary.
Ou passer par DuckDuckGo et ses raccourcis pour la recherche.
…
Pour le concept, je dirais que le moteur de recherche est généralement suffisant. (À noter qu'il faudrait désactiver le LLM de plus en plus associé à une simple recherche, si on veut éviter le surcout du LLM).
Le recours au LLM reste souvent surdimensionné pour le besoin. C'est plutôt la facilité qui pousse à cet usage : rien à savoir (ce qui existe déjà), rien à retenir (un seul outil pour tout). Mais pas l'outil le plus adapté (on peut planter des vis au marteau) ni le plus sobre.
[^] # Re: Témoignage vaguement [HS]
Posté par Faya . Évalué à 3 (+1/-0).
J'en ai, des dizaines, depuis des décennies…
wppour WikipediaFR,wpepour l'anglais,wnetwnepour Wiktionnaire, etc. Ça ne répond pas du tout au cas du mot connu mais que tu ne parviens pas à retrouver.Ouais bin non. J'ai un doctorat en recherche Google, je suis la personne vers qui tout le monde se tourne pour chercher/vérifier une info, et expliquer un concept dans la recherche Google n'est pas aussi efficace que les LLM d'aujourd'hui qui me feront plusieurs propositions sans avoir à parcourir divers pages.
C'est exactement pour ça que j'ai cet arrière goût de triche quand je fais ça. J'ai le sentiment d'être un imposteur qui utilise les mots de quelqu'un d'autre. Mais non, ce sont mes mots, de mon vocabulaire, que j'ai su, que j'ai connu, et qui aujourd'hui (enfin ça a commencé pendant le COVID, avant les LLM) m'échappe. Et quand j'en suis réduit à ça je suis déjà passablement frustré de ne pas trouver le mot que je veux exprimer maintenant donc je n'ai pas envie de me lancer dans une fouille approfondie du web.
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