Devriez-vous utiliser un LLM local ? 9 avantages et inconvénients

Points essentiels à retenir

• Réduction de la censure : Les LLM fonctionnant localement offrent la possibilité d'aborder des sujets stimulants sans les contraintes imposées aux chatbots publics, encourageant ainsi des discussions plus libres.
• Confidentialité accrue des données : En utilisant un LLM local, l'ensemble des données produites reste stocké sur votre appareil, garantissant ainsi la protection de votre vie privée et empêchant l'accès par les entreprises gérant les LLM publics.
• Utilisation hors connexion : Les LLM locaux permettent une utilisation continue dans des zones reculées ou isolées dépourvues d'un accès internet fiable, ce qui en fait un outil précieux dans ces contextes.

Depuis l'apparition de ChatGPT en novembre 2022, l'expression "grand modèle de langage" (LLM) a rapidement évolué, passant d'un terme technique réservé aux experts en IA à un sujet de conversation populaire. L'attrait majeur d'un LLM local réside dans la possibilité de reproduire les fonctionnalités d'un chatbot tel que ChatGPT sur votre propre ordinateur, sans les inconvénients d'une version hébergée sur le cloud.

Il existe des arguments à la fois pour et contre l'installation d'un LLM local sur votre ordinateur. Nous allons analyser cette question sans céder au battage médiatique et vous présenter les faits. Devriez-vous envisager d'utiliser un LLM local ?

Les avantages de l'utilisation de LLM locaux

Pourquoi l'idée de configurer ses propres grands modèles de langage sur son ordinateur suscite-t-elle autant d'enthousiasme ? Au-delà du buzz médiatique et de la satisfaction personnelle, quels sont les bénéfices concrets ?

1. Moins de censure

Lors de leur lancement, ChatGPT et Bing AI ont démontré des capacités à la fois fascinantes et troublantes. Bing AI affichait une attitude chaleureuse et amicale, presque émotionnelle. ChatGPT était prêt à utiliser un langage familier si on le lui demandait poliment. À cette époque, ces deux chatbots pouvaient même vous assister dans la fabrication d'une bombe, en utilisant les instructions appropriées. Bien que cela puisse sembler négatif, cette capacité à tout faire illustrait les possibilités illimitées offertes par les modèles de langage qui les alimentaient.

Aujourd'hui, ces deux chatbots sont soumis à une censure tellement stricte qu'ils ne vous aideront même pas à écrire un roman policier fictif contenant des scènes de violence. Certains chatbots IA refusent même d'aborder des sujets tels que la religion ou la politique. Bien que les LLM que vous pouvez exécuter localement ne soient pas totalement exempts de censure, un grand nombre d'entre eux sont prêts à explorer des sujets qui suscitent la réflexion et que les chatbots publics évitent. Ainsi, si vous souhaitez discuter de thèmes qui vous intéressent sans qu'un robot ne vous donne des leçons de morale, l'utilisation d'un LLM local pourrait être la solution idéale.

2. Confidentialité des données améliorée

L'une des principales motivations pour lesquelles les utilisateurs optent pour un LLM local est la garantie que toutes les actions effectuées sur leur ordinateur y restent confinées. L'utilisation d'un LLM local est comparable à une conversation privée dans votre salon : personne à l'extérieur ne peut vous écouter. Que vous expérimentiez avec les détails de votre carte de crédit ou que vous ayez des échanges personnels sensibles avec le LLM, toutes les données sont sauvegardées exclusivement sur votre ordinateur. L'alternative consiste à utiliser des LLM publics tels que GPT-4, qui permettent aux entreprises qui les gèrent d'accéder à vos informations de conversation.

3. Utilisation hors connexion

Bien que l'accès à Internet soit généralement abordable et disponible, l'accès hors connexion peut sembler être une raison mineure pour utiliser un LLM local. Cependant, l'accès hors connexion peut devenir essentiel dans des lieux éloignés ou isolés où la connexion internet est peu fiable ou inexistante. Dans ces situations, un LLM local fonctionnant indépendamment d'une connexion internet devient un outil indispensable. Il vous permet de continuer vos activités sans interruption.

4. Économies financières

Le coût moyen d'accès à un LLM performant tel que GPT-4 ou Claude 2 s'élève à environ 20 dollars par mois. Bien que ce montant puisse sembler raisonnable, il s'accompagne de plusieurs limitations frustrantes. Par exemple, avec GPT-4, disponible via ChatGPT, vous êtes limité à 50 messages par période de trois heures. Pour dépasser ces limites, vous devez opter pour le forfait ChatGPT Enterprise, qui peut coûter des milliers de dollars. Avec un LLM local, une fois le logiciel configuré, il n'y a pas d'abonnement mensuel de 20 dollars ni de frais récurrents. C'est un peu comme acheter une voiture au lieu de dépendre des services de covoiturage. L'investissement initial est plus important, mais à long terme, vous réalisez des économies.

5. Personnalisation améliorée

Les chatbots IA accessibles au public offrent une personnalisation limitée en raison de contraintes de sécurité et de censure. Avec un assistant IA hébergé localement, vous avez la possibilité de personnaliser entièrement le modèle en fonction de vos besoins spécifiques. Vous pouvez entraîner l'assistant avec des données exclusives, adaptées à vos cas d'utilisation, afin d'améliorer sa pertinence et sa précision. Par exemple, un avocat pourrait optimiser son IA locale pour générer des informations juridiques plus précises. L'avantage principal est le contrôle de la personnalisation selon vos exigences uniques.

Les inconvénients de l'utilisation de LLM locaux

Avant de prendre une décision, il est important de considérer les inconvénients potentiels liés à l'utilisation d'un LLM local.

1. Forte consommation de ressources

Pour utiliser efficacement un LLM local, il est nécessaire de disposer d'un matériel performant. Prévoyez des processeurs puissants, une grande quantité de mémoire vive et probablement une carte graphique dédiée. Un ordinateur portable d'entrée de gamme ne permettra pas une expérience satisfaisante. Les temps de réponse seront très lents, surtout avec des modèles d'IA plus importants. C'est comparable à l'exécution de jeux vidéo de dernière génération : des spécifications robustes sont nécessaires pour des performances optimales. Des solutions de refroidissement spécialisées pourraient même s'avérer nécessaires. En résumé, les LLM locaux exigent un investissement dans du matériel haut de gamme pour atteindre la vitesse et la réactivité offertes par les LLM basés sur le Web (voire les surpasser). Les exigences informatiques de votre part seront considérablement plus élevées qu'avec les services en ligne.

2. Temps de réponse plus longs et performances inférieures

Un inconvénient fréquent des LLM locaux est la lenteur des temps de réponse. La vitesse exacte varie en fonction du modèle d'IA et du matériel utilisé, mais la plupart des configurations sont moins rapides que les services en ligne. Après avoir bénéficié de réponses instantanées de ChatGPT, Bard et d'autres, les LLM locaux peuvent sembler extrêmement lents. Les mots apparaissent progressivement au lieu d'être renvoyés rapidement. Ce n'est pas une règle absolue, car certaines configurations locales atteignent de bonnes performances. Toutefois, les utilisateurs moyens subissent une baisse significative de leur expérience par rapport à la rapidité des services web. Préparez-vous donc à un "choc culturel" en passant des systèmes en ligne rapides aux équivalents locaux plus lents.

En bref, à moins d'utiliser une configuration haut de gamme (par exemple, un AMD Ryzen 5800X3D avec une Nvidia RTX 4090 et une quantité de mémoire vive suffisante), les performances globales de votre LLM local ne seront pas comparables à celles des chatbots d'IA génératifs en ligne auxquels vous êtes habitué.

3. Configuration complexe

Le déploiement d'un LLM local est plus compliqué que l'inscription à un service d'IA en ligne. Avec une connexion internet, votre compte ChatGPT, Bard ou Bing AI peut être prêt à l'emploi en quelques minutes. La mise en place d'une infrastructure LLM locale nécessite le téléchargement de frameworks, la configuration de l'environnement et l'intégration de divers composants. Pour les modèles plus grands, ce processus peut prendre des heures, même avec les outils conçus pour simplifier l'installation. Certains systèmes d'IA avancés exigent une expertise technique approfondie pour fonctionner localement. Ainsi, contrairement aux modèles d'IA en ligne prêts à l'emploi, la gestion de votre propre IA implique un investissement important en temps et en compétences techniques.

4. Connaissances limitées

De nombreux LLM locaux sont limités dans le temps. Ils possèdent une connaissance restreinte de l'actualité. Vous souvenez-vous de l'époque où ChatGPT n'avait pas accès à internet ? Il ne pouvait répondre qu'à des questions sur des événements antérieurs à septembre 2021 ? C'est exact ? Eh bien, tout comme les premiers modèles ChatGPT, les modèles de langage hébergés localement sont souvent entraînés uniquement sur les données antérieures à une certaine date limite. Par conséquent, ils ne sont pas informés des développements récents.

De plus, les LLM locaux ne peuvent pas accéder aux données internet en direct. Cela limite leur utilité pour les requêtes en temps réel telles que les cours boursiers ou la météo. Pour obtenir des données en temps réel, les LLM locaux doivent généralement être connectés à des services internet. L'accès à internet est l'une des raisons pour lesquelles vous pourriez envisager de passer à ChatGPT Plus !

Devriez-vous utiliser un LLM local ?

Les grands modèles de langage locaux offrent des avantages attrayants, mais présentent également des inconvénients réels qu'il convient de considérer avant de faire le pas. Moins de censure, une meilleure confidentialité, un accès hors ligne, des économies et une personnalisation sont des arguments convaincants en faveur de la mise en place de votre propre LLM local. Cependant, ces avantages ont un coût. Avec de nombreux LLM disponibles gratuitement en ligne, se lancer dans les LLM locaux peut sembler excessif. Mais rappelez-vous que si c'est gratuit, c'est vous et les données que vous générez qui êtes le produit. Il n'y a donc pas de réponse unique et définitive. L'évaluation de vos priorités déterminera si le moment est venu de faire le changement.