L’ère des modèles gigantesques touche ses limites
Pendant des années, la stratégie était simple : plus gros = meilleur.
Ce n’est plus vrai aujourd’hui.
Les modèles “mid-size” (30B à 70B paramètres) deviennent aussi performants — voire meilleurs — que les très grands modèles, grâce à :
- de meilleures architectures,
- des données plus propres,
- des techniques d’entraînement plus stables,
- des optimisations ciblées (MoE, distillation, quantization).
Conséquence :
Des modèles plus rapides, moins chers à tourner, plus faciles à intégrer dans des apps ou des serveurs personnels.
Cette tendance ouvre un marché complètement nouveau :
- IA embarquée sur mobile,
- agents locaux sans cloud,
- autonomie complète pour les entreprises qui ne veulent pas dépendre d’un fournisseur externe,
- génération et analyse en temps réel dans les navigateurs.
La puissance brute n’est plus le facteur stratégique.
Ce qui compte maintenant, c’est la qualité des données, la capacité de raisonnement, et l’efficacité énergétique.
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