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À l’instar de la réutilisation de chaleur lorsque surviennent des épisodes caniculaires ou de stress hydrique, des externalités positives peuvent devenir des contraintes.
Cette remarque figure dans l’AFNOR SPEC 2314. Publié en juin 2024 et mis à jour pour la dernière fois en avril 2025, le document ne constitue pas une norme. Il vise à fournir un catalogue de méthodes et de pratiques à appliquer pour tendre vers une IA « frugale ». Une soixantaine d’organismes (47 du secteur privé, 7 du secteur public, 6 de la sphère académique/recherche) y ont contribué.
Les 31 bonnes pratiques référencées sont classées sur deux axes. D’un côté, en fonction des segments « service », « données » et « infrastructures ». De l’autre, selon les étapes du cycle de vie d’une IA.
Six de ces bonnes pratiques ont la particularité de nécessiter un effort important tout en présentant un faible gain*. Les voici.
Faire évoluer les stratégies de mesure d’impact en fonction des enjeux et des contraintes
C’est sur ce point qu’est évoquée la question des externalités positives devenant contraintes. Une manière d’avaliser cette bonne pratique qui consiste à réévaluer les stratégies de mesure d’impact et les critères de frugalité tout au long du cycle de vie d’un service d’IA.
Cette réévaluation, qu’on assurera régulièrement et plusieurs fois par an, pourra impliquer l’évolution et la rationalisation des outils de mesure.
Mettre en place un référentiel unique de « services IA » frugaux
Ce référentiel devra comprendre au minimum, pour chaque service :
Un identifiant unique
Son statut de déploiement
L’identification de l’équipe en charge de sa gestion
La description des modèles sous-jacents
Des éléments sur les données et l’infra, éventuellement tirées d’une base de données existante
L’AFNOR SPEC 2314 recommande de créer, dans ce référentiel, un espace spécifique d’analyse de la frugalité. Et d’ajouter, pour chaque service, deux critères déclaratifs. L’un relatif au statut de l’évaluation (non étudié, en cours, étudié, audité…). L’autre, à l’existence d’une procédure de réutilisation et d’évolution du service. Dans l’idéal, on complétera par des infos plus détaillées décrivant chaque indicateur de frugalité par service.
Avoir une offre de produits numériques IA sur étagère
Cette bonne pratique évite les doublons tout en facilitant l’amélioration de l’existant et l’élimination des produits devenus obsolètes. Elle suppose de favoriser la réutilisation de tout service voire système d’IA, avec un processus de mise en œuvre simplifiée (intégration sans développement de fonctionnalités supplémentaires). Mais aussi de permettre de participer à l’évolution fonctionnelle d’un produit sans changer la manière de l’utiliser. Dans cette perspective, on s’assurera que le demandeur peut :
Accéder facilement au backlog
Accéder à la procédure de gestion d’une nouvelle demande (mise à jour ou évolution)
Afficher les règles de priorisation pour toute demande
Le demandeur doit pouvoir développer et/ou intégrer le service par lui-même ou bien sous-traiter la démarche. À la fin de chaque création de service d’IA, on mettra à disposition une procédure de réutilisation et de mise à jour.
Favoriser les terminaux utilisateurs pour l’entraînement ou l’inférence
Principe général à suivre : identifier des petits modèles, mettre en place des techniques d’optimisation et de compression (autre bonne pratique de la SPEC AFNOR 2314), évaluer les impacts de cette approche et l’intégrer dans les réponses possibles au besoin.
Écrire du code pouvant être amélioré par plusieurs personnes et réimplémenté sur plusieurs environnements
Il s’agit ici de produire du code réutilisable pour réentraîner facilement le modèle ou pouvoir exploiter des modules dans d’autres projets.
Pour limiter l’empreinte environnement sont conseillés des langages compilés (C, C++ et CUDA sont cités). Ou bien, pour les langages de plus haut niveau, un interpréteur optimisé (exemple : Pythran ou Numba pour Python).
Si cela est possible dans la limite des compétences en développement des data scientists et des choix stratégiques de la sociétés, on favorisera C pour développer l’IA avec la norme ANSI C99 en utilisant des bibliothèques standards.
On cherchera plus globalement à pérenniser le code en utilisant au maximum les bibliothèques courantes, en privilégiant les langages multienvironnements et en vérifiant les licences d’utilisation (risque de portabilité et de surcoût dans le temps).
Décomposer un gros modèle d’IA en plusieurs petits modèles
La somme de l’empreinte de petits modèles spécialisés sera inférieure à l’empreinte d’un gros modèle généraliste, postule l’AFNOR SPEC 2314.
Cette décomposition permet, de plus, une mutualisation des modèles. Et favorise la réduction de l’empreinte du réentraînement – comme de l’inférence. Elle suppose un niveau de compétence suffisant pour la mise en œuvre de modèles multiples – éventuellement à l’appui d’un orchestrateur.
* Elles sont plus précisément dans le top 10 des bonnes pratiques présentant le plus faible gain et dans le top 10 de celles nécessitant le plus d’effort.
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Les Linuxiens ont beau dire que Linux peut TOUT faire, ils gardent presque tous un dual-boot ou une VM Windows planquée quelque part pour lancer Photoshop ou remplir une page web administrative qui plante sous Firefox. C’est ça la définition du déni, les amis ^^.
Alors bien sûr, y’a Wine qui existe depuis plus de 20 ans, mais bon faut bidouiller des préfixes, installer des DLL manquantes, fouiller sur WineHQ et au final, c’est toujours du rafistolage à se taper.
Alors comme le fait
Winapps
, il y a aussi WinBoat, un outil capable de faire tourner un Windows dans un container Docker. Pas d’émulation, pas de traduction d’API, pas de prière à saint Wine pour que votre app se lance. Ça lance de vraies apps Windows !
Techniquement, WinBoat utilise donc Docker et KVM pour faire tourner Windows dans un container. Electron gère l’interface, FreeRDP se connecte à Windows via le protocole RemoteApp, et vos apps Windows apparaissent comme des fenêtres normales sur votre bureau Linux.
Vous cliquez sur une icône, hop, l’app se lance, et vous oubliez qu’il y a une VM qui tourne en arrière-plan.
L’installation de Windows est également automatisée. Vous lancez WinBoat, ça télécharge et configure tout, tout seul, et après c’est prêt. L’intégration filesystem permet d’accéder vos fichiers Linux depuis les apps Windows et le passthrough USB et smartcard fonctionne, ce qui règle le problème des signatures électroniques pour les démarches administratives dont je parle un peu plus haut.
Photoshop, Illustrator, InDesign, c’est clair que ces apps ne tourneront jamais correctement sous Wine parce qu’Adobe n’a jamais pensé son code pour être portable alors qu’avec WinBoat, elles tournent. Office 365 aussi, pour les boîtes qui imposent Teams et SharePoint. Ah et Affinity Photo pareil ça roule impecc aussi.
WinBoat assume quand même ses limites dès le départ car y’a pas de passthrough GPU pour le moment, donc les apps lourdes en 3D rameront. Pas de support non plus des jeux avec anti-cheat, mais le Steam Deck fait ça mieux de toute façon. Et notez qu’il vous faudra minimum 4 Go de RAM rien que pour WinBoat, parce qu’un Windows léger ça n’existe pas !
Le projet est open source sous licence MIT, gratuit, dispo en AppImage, .deb, .rpm, ou via AUR pour Arch. Docker CLI est obligatoire, mais pas Docker Desktop et FreeRDP 3.x.x avec le support son aussi. KVM aussi doit être activé sur votre système.
Bref, WinBoat c’est comme Winapps, très sympa à tester car ça marche très bien même si les perfs ne seront jamais celles d’un Windows natif. C’est dispo sur
GitHub
avec toute la doc si ça vous chauffe.
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