Model Pruning (Élagage de modèle)
Le pruning de modèles (ou élagage de modèles) est une méthode de compression utilisée en apprentissage automatique pour réduire la taille et la complexité d’un réseau de neurones. Le principe est simple : identifier et supprimer les poids, connexions ou neurones qui contribuent peu à la performance globale.
Cette technique est née d’un constat pratique : les grands réseaux sont souvent sur-paramétrés. Beaucoup de leurs paramètres n’ajoutent qu’une contribution marginale, parfois même négligeable, aux prédictions. En supprimant intelligemment ces éléments, on obtient des modèles plus légers, rapides et moins coûteux en ressources, tout en conservant une précision proche de l’original.
Pourquoi est-ce important ?
Avec l’essor des modèles géants (GPT, BERT, ResNet, …), le coût énergétique et matériel de l’IA est devenu une préoccupation majeure. Le pruning permet :
- d’exécuter des modèles sur des appareils embarqués (smartphones, objets connectés),
- de réduire la latence dans des applications temps réel (vision embarquée, traduction instantanée),
- d’alléger l’empreinte carbone de l’IA.
Limites et débats
Le principal défi du pruning est de préserver la performance. Trop élaguer peut dégrader fortement les résultats. Certains chercheurs soulignent aussi que, mal appliqué, il peut introduire des biais ou réduire la robustesse face à des perturbations adversariales.
Le pruning s’inscrit dans une logique de sobriété numérique. En réduisant le nombre de paramètres actifs, on rend possible l’exécution de modèles complexes sur des appareils grand public — téléphones, montres connectées ou objets domotiques — sans dépendre d’une infrastructure cloud coûteuse.
Il existe plusieurs approches : la poda non structurée, qui supprime des poids isolés, et la poda structurée, qui élimine des filtres entiers ou des neurones. La première offre souvent un meilleur taux de compression, mais la seconde est plus facile à exploiter sur les architectures matérielles actuelles.
Cependant, la recherche montre que la simplification excessive peut nuire à la robustesse du modèle et augmenter sa vulnérabilité aux attaques adversariales. Ainsi, la question n’est pas seulement « combien couper », mais aussi « quoi couper » et « avec quelles garanties ». L’art de la poda consiste à trouver ce compromis subtil.
🔗 Références :
- Han et al., Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding (ICLR 2016)
