« Il existe une croyance tenace selon laquelle l'Europe serait à la traîne des États-Unis et de la Chine dans la course mondiale à l'IA. Pourtant, l'Europe ne pourra jamais rivaliser sur le seul critère de la taille. Là où elle peut s'imposer, c'est ailleurs : dans la confiance, la frugalité et une IA centrée sur l'humain. L'Europe peut devenir championne du monde de l'IA frugale. » Francesco Ferrero, Leader de l’initaitive sur l’intelligence artificielle et responsable de l’unité de recherche Human-Centred AI, Data and Software Research Unit au LIST
Less is more
L'année dernière, Microsoft a mené une expérience qui a bousculé les certitudes d'un nombre croissant de chercheurs en IA. Deux modèles ont été mis en compétition sur des problèmes de mathématiques avancées : les épreuves de qualification de l'Olympiade américaine de mathématiques. Le premier disposait de 671 milliards de paramètres. Le second, de 14 milliards. Un rapport de taille de presque cinquante contre un. C'est le plus petit qui l'a emporté.
Microsoft avait appris au petit modèle à raisonner comme le grand, en lui transmettant des schémas de pensée plutôt que de simples données brutes. Résultat : un système plus performant, pour une fraction du coût en infrastructure.
DeepMind était parvenu à une conclusion similaire trois ans plus tôt : un modèle de 70 milliards de paramètres, entraîné sur les bonnes données, surpasse un modèle quatre fois plus grand à budget de calcul équivalent. La leçon remet en cause une décennie de dogmes. Ce qui compte, c'est la façon dont on entraîne un modèle et non la quantité de ressources qu'on y consacre.
Vingt watts. Pas besoin de centre de données.
Ce changement de paradigme tombe à point nommé pour l'Europe. Aux États-Unis, le pari de l'infrastructure se heurtentre un mur politique. Des projets de loi moratoires ont été déposés dans au moins onze États en 2026 et, en comptant les pauses décidées à l'échelon local, plus de 69 juridictions avaient mis en place des restrictions sur les centres de données début 2026. Les raisons sont récurrentes : des réseaux électriques sous tension, une consommation d'eau incontrôlable, des factures d'électricité en hausse de 267 % dans certaines zones proches de centres de données depuis 2020. En 2025 seulement, 156 milliards de dollars de projets ont été bloqués ou retardés à travers le pays.
L'IA frugale contourne entièrement ce problème. Son principe de conception s'inspire du système informatique le plus efficace jamais conçu : le cerveau humain. 86 milliards de neurones, dont seule une infime fraction s'active à un instant donné, pour une consommation d'environ 20 watts au total. L'intuition est aussi une direction d'ingénierie : n'activer que ce que la tâche exige, rien de plus.
Les modèles frugaux consomment une fraction de l'énergie de leurs homologues géants. Ils peuvent fonctionner en local, sans qu'aucune donnée ne quitte les locaux. Et lorsqu'on couple un petit modèle à des données propriétaires qu'on ne confierait jamais à un hyperscaler, dossiers médicaux, procédés industriels, fichiers juridiques confidentiels, on obtient un avantage concurrentiel bâti sur des actifs inaccessibles à la concurrence, à un coût qu'elle n'anticipe pas.
« Des techniques puissantes comme la distillation et la quantification permettent désormais de construire des modèles très petits, moins de trois milliards de paramètres qui affichent des performances remarquables sur des appareils locaux. Et ils offrent deux avantages simultanément : frugalité et souveraineté. » Francesco Ferrero, Leader de l’initaitive sur l’intelligence artificielle et responsable de l’unité de recherche Human-Centred AI, Data and Software Research Unit au LIST
Du laboratoire au patient
Le rapport Draghi sur la compétitivité européenne l'a formulé sans détour : une science de classe mondiale, qui échoue systématiquement à atteindre le marché. L'approche frugale s'attaque à cet échec de front, non pas par un nouveau mécanisme de financement, mais par une structure de coûts radicalement différente.
Le DFKI a entraîné un modèle d'IA médicale from scratch avec cent millions de paramètres, sept cents fois moins que l'alternative open source de référence, sur un corpus sélectionné d'un milliard de tokens médicaux. Chaque token choisi pour sa pertinence. Aucun collecté à la va-vite. Le modèle n'a pas été adapté depuis un système généraliste. Il a été conçu pour la médecine dès la première ligne d'entraînement.
Il a surpassé l'alternative de référence sur l'ensemble des benchmarks cliniques standards : MedQA, MedMCQA et PubMedQA, les tests qui évaluent la capacité d'un modèle à raisonner sur le diagnostic, le traitement et la preuve clinique. Ces résultats ouvrent une perspective concrète : un outil comme la LIST AI Sandbox pourrait produire une feuille de route complète de certification MDR, à l’avenir.
Sept cents fois moins de paramètres. De meilleurs résultats. Il tourne sur un poste de travail clinique déjà présent dans chaque hôpital. Sans cluster GPU. Sans contrat cloud. Sans que les données patients ne quittent l'établissement.
« Nous avons passé une décennie à mesurer l'IA avec la mauvaise échelle. La question n'a jamais été la taille d'un modèle. Elle a toujours été : combien d'intelligence obtenez-vous par unité de ressource consommée ? Chaque résultat des trois dernières années, de DeepMind à DeepSeek en passant par notre propre laboratoire, pointe dans la même direction : la frugalité n'est pas une contrainte sur la capacité. Elle en est la source. Les institutions qui intègrent cela en premier construiront des choses que leurs concurrents ne pourront pas reproduire en dépensant davantage. » Wolfgang Maaß, directeur du Centre de recherche allemand pour l'intelligence artificielle (DFKI)
La taille était un indicateur de la capacité. Elle n'a jamais été la capacité elle-même. Les entreprises et institutions qui misent sur la frugalité dès le départ, traitant les contraintes de ressources comme des objectifs de conception plutôt que comme des limitations budgétaires, bénéficieront d'un avantage structurel qu'aucune dépense en infrastructure ne pourra combler. Leur atout ne sera pas dans la taille de leurs systèmes. Il sera dans la précision de leur pensée.
C'est cette course-là que l'Europe peut remporter.
Francesco Ferrero et Wolfgang Maaß présenteront cette vision sur le Horizon Stage de Nexus Luxembourg, le 10 juin 2026 à 13h45.
