Et si l’avenir de l’intelligence artificielle passait par des machines capables de « penser » comme nous ? Depuis quelques mois, une nouvelle génération de modèles d’IA, qualifiés de « raisonnés », fait vibrer le monde de la technologie. Ces systèmes, développés par des géants comme OpenAI ou Anthropic, promettent de résoudre des problèmes complexes étape par étape, un peu comme un étudiant qui détaille son raisonnement sur une copie. Mais derrière cette révolution se cache un défi de taille : évaluer ces modèles coûte de plus en plus cher. Entre budgets exorbitants, tokens à foison et benchmarks toujours plus sophistiqués, les startups, marketeurs et passionnés de tech ont de quoi s’interroger. Pourquoi cette hausse ? Quelles conséquences pour l’écosystème ? Plongeons dans cet univers fascinant où l’innovation rime avec dépenses.

Qu’est-ce qu’un modèle IA « raisonné » ?

Les modèles d’intelligence artificielle « raisonnés » ne se contentent pas de cracher des réponses toutes faites. Ils simulent un processus de réflexion, décomposant les problèmes en étapes logiques avant de proposer une solution. Imaginez un assistant qui, face à une équation complexe, vous expliquerait son cheminement plutôt que de simplement balancer le résultat. OpenAI, avec son modèle o1, ou Anthropic, avec Claude 3.7 Sonnet, vantent des performances supérieures dans des domaines comme la physique ou le codage. Mais cette capacité à « raisonner » a un prix, et pas seulement en termes de développement.

Pourquoi tester ces modèles coûte une fortune ?

Évaluer un modèle IA, ou benchmarking, consiste à le soumettre à une batterie de tests standardisés pour mesurer ses compétences. Avec les modèles raisonnés, cette tâche devient un gouffre financier. Selon Artificial Analysis, tester le modèle o1 d’OpenAI sur sept benchmarks populaires a englouti 2 767,05 dollars. À titre de comparaison, évaluer GPT-4o, un modèle classique, n’a coûté que 108,85 dollars. La différence est abyssale, et elle s’explique par plusieurs facteurs clés.

D’abord, ces modèles génèrent énormément de tokens, ces petits morceaux de texte qui constituent leur langage. Lors des tests, o1 a produit 44 millions de tokens, soit huit fois plus que GPT-4o. Or, la plupart des entreprises facturent l’utilisation de leurs modèles au token, ce qui fait grimper la note rapidement. Ensuite, les benchmarks modernes sont plus complexes. Fini les simples QCM : aujourd’hui, on demande aux IA d’écrire du code, de résoudre des problèmes multi-étapes ou même de naviguer sur le web. Résultat ? Plus de calculs, plus de tokens, plus de dollars.

• Génération massive de tokens : jusqu’à 44 millions pour o1.
• Benchmarks sophistiqués : tâches complexes et multi-étapes.
• Tarifs par token en hausse : jusqu’à 600 $ par million pour certains modèles.

Des chiffres qui donnent le vertige

Pour mieux comprendre, jetons un œil aux données. Artificial Analysis a dépensé environ 5 200 dollars pour tester une douzaine de modèles raisonnés, contre seulement 2 400 dollars pour plus de 80 modèles classiques. Anthropic’s Claude 3.7 Sonnet ? 1 485,35 dollars. OpenAI’s o1-mini ? 141,22 dollars, une exception plutôt économique. Mais la tendance est claire : les modèles les plus avancés sont aussi les plus coûteux à évaluer.

« Nous consacrons un budget conséquent à ces évaluations, et nous prévoyons d’augmenter ces dépenses avec la sortie fréquente de nouveaux modèles. »

– George Cameron, co-fondateur d’Artificial Analysis

Ross Taylor, PDG de General Reasoning, a lui aussi vu ses coûts exploser. Tester Claude 3.7 Sonnet sur 3 700 prompts uniques lui a coûté 580 dollars. Une simple passe sur MMLU Pro, un benchmark de compréhension linguistique, aurait dépassé les 1 800 dollars. Pour les startups ou les chercheurs indépendants, ces chiffres sont intimidants.

Une course à l’innovation sous pression

Cette flambée des coûts ne concerne pas que les testeurs. Elle touche aussi les entreprises tech et les startups qui cherchent à intégrer ces modèles dans leurs stratégies. Pour une jeune pousse en pleine levée de fonds, dépenser des milliers de dollars pour valider une IA peut sembler hors de portée. Pourtant, ces modèles raisonnés pourraient révolutionner des secteurs comme le marketing digital, en automatisant des analyses complexes ou en optimisant des campagnes en temps réel.

Mais il y a un hic : les labs comme OpenAI offrent parfois un accès gratuit ou subventionné aux testeurs. Si cela réduit les coûts, cela soulève des questions d’éthique. Les résultats sont-ils biaisés ? La science reste-t-elle neutre quand le fournisseur du modèle finance son évaluation ?

Les tokens, nerf de la guerre

Revenons aux tokens, ces unités qui dictent les prix. Leur explosion dans les modèles raisonnés est liée à leur mode de fonctionnement. Prenons un exemple concret : pour résoudre une équation, un modèle classique donne la réponse en quelques mots. Un modèle raisonné, lui, détaille chaque étape, multipliant les tokens. Jean-Stanislas Denain, chercheur chez Epoch AI, explique :

« Les benchmarks actuels sont plus complexes, même si le nombre de questions a diminué. Ils évaluent des tâches réelles, comme coder ou naviguer sur le web. »

– Jean-Stanislas Denain, Epoch AI

Et les tarifs par token grimpent. Claude 3 Opus coûtait 70 dollars par million de tokens sortants en mai 2024. Aujourd’hui, o1-pro atteint 600 dollars. Une inflation qui complique la vie des testeurs.

Un défi pour les startups et le marketing

Pour les entrepreneurs et marketeurs, cette hausse des coûts pose une question stratégique : comment adopter ces technologies sans se ruiner ? Les modèles raisonnés pourraient transformer la communication digitale, en générant des contenus ultra-personnalisés ou en analysant des données complexes en un clin d’œil. Mais si leur validation reste hors de prix, les petites structures risquent de rester sur le carreau.

Sur un site comme TechCrunch, on lit que les labs dominants financent parfois les tests. Une aubaine pour certains, mais un frein à la transparence pour d’autres. Les startups devront-elles se contenter de modèles moins avancés, au risque de perdre en compétitivité ?

Vers une science moins accessible ?

Ross Taylor soulève un point crucial : si les résultats publiés par les labs ne peuvent être reproduits faute de moyens, peut-on encore parler de science ? Les académiques, avec des ressources limitées, peinent à suivre. Cette fracture pourrait creuser un fossé entre les géants de la tech et le reste du monde.

Pourtant, il y a de l’espoir. Jean-Stanislas Denain note que, malgré la hausse des coûts par token, atteindre un niveau de performance donné est globalement moins cher qu’avant, grâce aux progrès des modèles. Une maigre consolation pour ceux qui veulent tester le nec plus ultra.

Et demain ?

L’essor des modèles raisonnés est une aubaine pour la technologie, mais il redessine les règles du jeu. Les entreprises devront jongler entre innovation et budget, tandis que les testeurs chercheront des moyens de rendre leurs évaluations plus abordables. Peut-être verrons-nous émerger des benchmarks simplifiés ou des partenariats entre labs et chercheurs indépendants.

En attendant, une chose est sûre : l’IA raisonnée est là pour durer. À nous, entrepreneurs, marketeurs et passionnés de tech, de trouver comment en tirer parti sans y laisser notre chemise. Sur TechCrunch, les débats font rage, et l’avenir s’écrit sous nos yeux.