Model Compression
La compression de modèles regroupe les méthodes qui visent à réduire la taille, la mémoire et la complexité d’un modèle d’IA tout en conservant des performances proches de l’original.
Contexte
Avec l’explosion des réseaux neuronaux profonds et des grands modèles de langage contenant des milliards de paramètres, la compression est devenue essentielle pour permettre leur déploiement sur des environnements contraints (smartphones, objets connectés, edge computing). L’objectif est de trouver un équilibre entre précision et efficacité.
Exemples de techniques
- Pruning (élagage) : suppression des neurones ou connexions peu influentes.
- Quantification : réduction de la précision numérique des poids (ex. de 32 bits à 8 bits).
- Knowledge distillation : transfert des connaissances d’un grand modèle (“teacher”) vers un plus petit (“student”).
- Factorisation matricielle : simplification des représentations internes.
Avantages et limites
- ✅ Rend possible le déploiement sur appareils mobiles et IoT.
- ✅ Réduit les coûts de stockage et d’inférence en cloud.
- ❌ Risque de perte de précision.
- ❌ Nécessite expertise pour ajuster le bon niveau de compression.
La compression de modèles est devenue un levier stratégique pour rendre l’IA accessible en temps réel et sur des environnements contraints. Elle ne consiste pas uniquement à réduire le poids mémoire d’un réseau, mais aussi à accélérer l’inférence et diminuer la consommation énergétique. Cela ouvre la voie à des applications embarquées dans les smartphones, objets connectés ou véhicules autonomes.
Souvent, plusieurs techniques sont combinées : par exemple, un réseau peut être épuré par pruning, puis quantifié, et enfin distillé vers un modèle étudiant plus léger. De nouvelles approches incluent la compression guidée par la recherche d’architectures neuronales (NAS) et des stratégies optimisées pour le matériel cible, qu’il s’agisse de GPU, FPGA ou puces spécialisées.
Cependant, trouver le juste compromis entre efficacité et précision reste complexe. Une compression trop agressive peut dégrader les performances ou réduire la robustesse face aux données inattendues. Ces enjeux relient la compression de modèles à la thématique plus large de l’IA durable, où l’efficacité énergétique est un impératif éthique et technique.
📚 Références
- Cheng, Y. et al. (2017). A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks.
