Monde Numérique (Actu tech & IA)

Parler français à une intelligence artificielle peut coûter jusqu’à 58 % de tokens supplémentaires par rapport à l’anglais, selon une étude de Baracoda AI Labs. Thomas Serval, PDG de Baracoda, explique les raisons de ce surcoût et les solutions possibles pour rendre les modèles d’IA plus efficaces en français.
🎤 INTERVIEW : Thomas Serval – PDG de Baracoda
L’essentiel
En moyenne, en français, il faut deux tokens par mot.
Le français est plus inefficace que l’anglais pour parler aux machines.
Il va falloir réentraîner les modèles, ce qui est très, très coûteux.
Consommer plus de tokens, c’est consommer plus d’énergie, plus de GPU, plus de hardware.
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L’interview
Pourquoi le français coûte-t-il plus cher à utiliser avec une IA ?
Pour qu’un ordinateur comprenne une langue, il faut la découper en petits morceaux appelés tokens. Or, les modèles de langage sont généralement plus efficaces dans les langues sur lesquelles ils ont été entraînés. En anglais, un token correspond souvent à un mot, tandis qu’en français, il faut en moyenne deux tokens par mot. Nos accents, nos accords et les particularités de notre grammaire rendent cette tokenisation moins efficace. À cela s’ajoute un déséquilibre dans les données d’entraînement disponibles : les corpus anglophones sont beaucoup plus importants.
Quel est l’impact concret sur la facture des entreprises ?
Les grandes entreprises qui proposent des modèles d’IA facturent souvent leur utilisation au token. Notre étude montre que le surcoût varie selon les modèles : environ 30 % pour GPT-5 dans nos mesures, 45 % pour Claude et 56 % pour Qwen, par rapport à l’anglais. Pour Mistral, nous avons mesuré un surcoût de 31 %. Ces chiffres sont des moyennes. Pour une entreprise qui multiplie les conversations et les projets d’IA, cette différence peut peser sur les coûts, mais aussi sur la consommation de ressources informatiques et d’énergie.
Quelles solutions pour rendre les IA plus efficaces en français ?
Il faut agir dès la conception des modèles, notamment au niveau de la tokenisation, avant l’entraînement. Réentraîner un modèle coûte très cher, et les corrections réalisées après l’entraînement ne permettent d’améliorer la situation que marginalement. Chez Baracoda AI Labs, nous avons développé une deuxième version de notre encodeur, Baracoda FR2, qui ramène le surcoût à 12 % par rapport à l’anglais. Nous testons également notre approche sur les 24 langues de l’Union européenne. Il est possible de faire beaucoup mieux, sans pour autant transformer le français en langage SMS.
Pourquoi cette question est-elle aussi un enjeu de souveraineté ?
L’efficacité des modèles a un coût économique et énergétique. L’Europe ne dispose que d’une part limitée des capacités de calcul nécessaires, et les entreprises consomment de plus en plus de tokens avec leurs projets d’IA. Pour les langues régionales et moins représentées, comme le breton, le corse ou le créole haïtien, le surcoût peut atteindre deux à trois fois celui d’une langue mieux prise en charge. Il faut donc investir dans des environnements d’entraînement adaptés et faire de l’efficacité dans les langues nationales un critère de choix des solutions d’IA. Sans cela, nous risquons de marginaliser certaines langues dans le monde numérique.

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Retrouvez l’ensemble des épisodes du podcast RADAR, By Safran ici
Chez Safran, l'innovation façonne déjà l'usine de demain

À quoi ressemble une usine où les données pilotent en temps réel, où les machines font de la qualité prédictive et où la production se conjugue avec sobriété et meilleur environnement de travail pour les collaborateurs ?
Dans ce nouvel épisode de Radar, direction Molsheim, en Alsace, pour découvrir l’ExcelFAB, l’usine 4.0 de Safran Landing Systems. Aux côtés de Julien Mille, responsable projet et investissements, plongée au cœur d’un site de production conçu pour répondre aux défis industriels d’aujourd’hui et de demain.
 

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L’IA freine l'emploi des jeunes, selon une étude : vrai ou faux ? • Mistral lance son gros chat • OpenAI bouscule la recherche en mathématiques • Amazon mise sur Alexa+ pour relancer ses tablettes • Les contenus générés par IA désormais marqués • Sam Altman : il faut accepter les risques de l'IA • Parler français à l'IA alourdit la facture • Un site pour aider à utiliser l'IA
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L'IA volerait les emplois des jeunes
Une étude de HEC et de la Banque de France met en évidence une baisse des embauches de jeunes en CDI dans les métiers les plus exposés à l’IA générative. Mais les travaux internationaux ne convergent pas tous, et la responsabilité exacte de l’IA reste difficile à isoler du contexte économique. Une question se pose déjà : comment former les experts de demain si les entreprises recrutent moins de débutants ?
Mistral sort les griffes avec Le Chonk
Avec Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk », la pépite française entend démontrer qu’elle reste dans la course aux grands modèles de langage. Destiné notamment aux entreprises, ce modèle mise sur le code, les usages spécialisés et la souveraineté numérique, même si ses performances face aux concurrents américains et chinois restent contrastées.
Ecosia tourne le dos à Mistral
Le moteur de recherche écologique Ecosia abandonne les modèles de Mistral au profit d’autres solutions, notamment chinoises. Qualité, rythme de développement et choix énergétiques alimentent une décision qui interroge aussi la cohérence des arguments environnementaux avancés.
Data centers : faut-il freiner les implantations étrangères ?
François Ruffin souhaite un moratoire sur les centres de données extra-européens en France. Derrière les questions d’énergie, d’environnement et de souveraineté, une difficulté apparaît : certains projets associent investisseurs étrangers et acteurs français, qui pourraient également pâtir de restrictions.
OpenAI met les mathématiciens au défi
OpenAI publie des centaines de manuscrits produits par une IA, avec des résultats annoncés sur des problèmes mathématiques difficiles. Ces travaux ouvrent des perspectives spectaculaires, mais leur validation, leur originalité et la capacité des chercheurs à les examiner suscitent des débats. L’épisode revient sur ce que ces annonces pourraient changer pour la recherche.
Amazon relance ses tablettes avec Alexa+
Amazon dévoile une nouvelle gamme de tablettes intégrant son assistant IA Alexa+, avec notamment un modèle doté d’un écran à texture papier. Le passage à Android et l’accès aux applications du Google Play Store marquent un changement de stratégie pour concurrencer l’iPad et les autres tablettes du marché.
Contenus générés par IA : ce que les filigranes peuvent vraiment prouver
Avec Bruno Guglielminetti, du podcast Mon Carnet, nous décryptons les dispositifs de marquage et de détection des contenus générés par intelligence artificielle. Des images aux textes, ces outils apportent des indices, mais ne permettent pas toujours de distinguer une production entièrement automatisée d’un travail repris et validé par un humain. Les usages des journalistes, des députés et des avocats illustrent surtout l’importance du contrôle éditorial.
Sam Altman : quels risques accepter au nom du progrès ?
Sam Altman estime que la société doit accepter certains effets négatifs de l’intelligence artificielle, tout en se protégeant des scénarios extrêmes. Avec Bruno Guglielminetti, Mon Carnet, le débat porte sur l’équilibre entre innovation, responsabilité et diffusion des outils les plus puissants. Une position audacieuse ou un discours trop commode pour les entreprises qui développent l’IA ?
Parler français à l’IA peut coûter plus cher
Thomas Serval, fondateur de Baracoda et de Baracoda AI Labs, explique comment le découpage des langues en tokens désavantage le français par rapport à l’anglais. Pour les entreprises facturées à l’usage, cette différence peut augmenter sensiblement le coût des échanges avec les modèles. Son étude explore aussi des pistes pour réduire ce déséquilibre.
Deklik : l’IA expliquée à ceux qui n’osent pas se lancer
Solène Gransard-Delamarche, créatrice de Deklik, présente une plateforme qui accompagne les débutants à partir de besoins concrets : préparer des menus, exploiter une photo de son frigo ou rédiger un compte rendu de réunion. Les fiches proposent un parcours pas à pas, avec un accès gratuit limité et une formule payante. Elle raconte également comment elle a construit ce service sans coder, avec Nanocorp.
Liens utiles
GoodBarber — création d’applications sans code
Etude Banque de France / HEC — IA générative et premiers changements du marché du travail des jeunes
Mistral — présentation de Mistral Large 4 « Le Chonk »
OpenAI — résultats de recherche en mathématiques
Amazon — les nouvelles tablettes Alexa
Google DeepMind — SynthID et détection des contenus générés par IA
Mon Carnet — le podcast de Bruno Guglielminetti
Baracoda — étude de Thomas Serval sur le surcoût des tokens selon les langues
Deklik — Ce que l'IA fait pour vous
Monde Numérique — épisodes et interviews

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Les contenus générés par IA deviennent progressivement identifiables · Sam Altman assume une vision plus tolérante des risques de l’IA · Mistral dévoile son nouveau modèle Large 4 allias "Le Chonk" · La Norvège veut encadrer les lunettes connectées · Apple mise sur le design et les produits · Hommage à Margaret Hamilton pionnière du logiciel Apollo.
Avec Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)
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Les contenus générés par IA bientôt identifiables
Google étend SynthID pour permettre d’identifier plus largement les contenus générés par IA, tandis qu’OpenAI prépare un filigrane invisible pour les textes produits par ChatGPT dans l’Union européenne. Mais ces dispositifs restent imparfaits : une réécriture humaine peut modifier ou faire disparaître le signal, ce qui relance la question de la frontière entre création assistée par IA et création humaine.
Le débat dépasse largement la technique : écrivains, journalistes, avocats et responsables politiques utilisent déjà ces outils, parfois ouvertement, parfois beaucoup moins. Pour Jérôme Colombain et Bruno Guglielminetti, le véritable enjeu est surtout de savoir où placer la responsabilité humaine lorsqu’une machine participe à la production d’un contenu.
Sam Altman assume les risques de l’intelligence artificielle
Sam Altman estime que la société devra accepter certains effets négatifs de l’IA pour éviter que les modèles les plus puissants restent concentrés entre les mains de quelques entreprises. Une position jugée audacieuse par Jérôme Colombain, qui compare cette situation aux risques historiques liés à l’automobile ou aux véhicules autonomes.
Bruno Guglielminetti se montre beaucoup plus sceptique et soupçonne OpenAI et ses concurrents de préparer aussi leur discours face à leurs futurs investisseurs. Les deux chroniqueurs s’accordent néanmoins sur un point : les promesses de l’IA doivent être mises en balance avec ses risques réels et avec la question essentielle du contrôle humain.
L’IA commence à concurrencer les mathématiciens
Les performances des modèles d’IA dans les mathématiques franchissent de nouveaux seuils, au point de faire émerger une question vertigineuse : que se passera-t-il lorsque des systèmes artificiels produiront des résultats scientifiques que les humains pourront ensuite revendiquer ou publier ? Les progrès posent déjà des problèmes de propriété intellectuelle et d’attribution, avec la perspective d’une recherche scientifique où l’agent IA deviendrait un véritable partenaire de découverte.
Mistral Large 4, le « Chonk » français
Mistral dévoile Large 4, surnommé « le Chonk », un modèle multimodal à plus de 1 000 milliards de paramètres destiné avant tout aux entreprises et aux usages industriels. Cybersécurité, finance, ingénierie et souveraineté numérique constituent les principaux terrains de jeu de ce nouveau modèle à poids ouverts.
Pour Mistral, l’enjeu dépasse cependant la seule course aux modèles : l’entreprise investit massivement dans ses propres infrastructures de calcul en Europe. Le nouveau modèle illustre ainsi une stratégie à deux jambes, combinant développement de modèles et maîtrise de la puissance de calcul nécessaire à leur exploitation.
Les lunettes connectées inquiètent la Norvège
La Norvège envisage une interdiction temporaire des lunettes connectées capables de filmer ou d’enregistrer dans certains lieux publics, notamment pour éviter que des personnes soient captées à leur insu. L’objectif serait surtout de prendre le temps de construire un cadre réglementaire adapté à ces appareils beaucoup plus discrets qu’un smartphone.
Au Canada, Bruno Guglielminetti rappelle que les règles existantes concernant les téléphones peuvent déjà s’appliquer aux lunettes connectées dans de nombreux lieux publics. Jérôme Colombain défend de son côté une approche ciblée, qui permettrait de préserver les usages journalistiques ou documentaires sans transformer ces lunettes en technologie interdite par principe.
Apple veut renouer avec la culture du produit
Avec l’arrivée de John Ternus à la tête d’Apple, l’entreprise semble vouloir remettre le design industriel et la fabrication des produits au centre de sa stratégie. La réorganisation des équipes de design et l’arrivée du designer français Julien Renaud témoignent d’une volonté de rapprocher davantage la création des contraintes concrètes de l’ingénierie.
Cette orientation évoque un retour à certaines méthodes de l’ère Steve Jobs, après une période où Tim Cook a davantage incarné l’excellence opérationnelle, la chaîne logistique et le développement de l’écosystème Apple. Les futurs projets de maison connectée seront particulièrement scrutés, notamment parce qu’Apple devra composer avec un univers beaucoup plus ouvert et hétérogène que son propre écosystème.
Margaret Hamilton, une pionnière oubliée du logiciel
Margaret Hamilton, décédée le 30 septembre à 90 ans, était l’une des grandes pionnières de l’ingénierie logicielle et a joué un rôle majeur dans le développement des logiciels des missions Apollo de la NASA. Son travail rappelle surtout qu’à l’époque des débuts de l’informatique, les femmes occupaient une place centrale dans la programmation.
Son parcours permet aussi de revenir sur une histoire souvent oubliée : celle d’une informatique longtemps considérée comme un domaine largement féminin avant sa professionnalisation et sa masculinisation progressive. Jérôme Colombain recommande à cette occasion la série For All Mankind, une uchronie qui imagine une conquête spatiale dans laquelle les femmes occupent une place déterminante.
Dans Mon Carnet : Coveo et Montréal Connect
Dans Mon Carnet, Bruno Guglielminetti reçoit Louis Têtu, dirigeant de Coveo, entreprise canadienne spécialisée dans l’IA appliquée notamment au commerce électronique et aux grandes organisations internationales. Il revient également sur Montréal Connect, rendez-vous consacré au numérique, à l’IA et aux collaborations entre acteurs de la francophonie technologique.
Dans Monde Numérique : pourquoi le français coûte-t-il plus cher à l’IA ?
Dans Monde Numérique, Jérôme Colombain s’intéresse à une étude de Thomas Serval et de Baracoda AI Labs consacrée au coût du français dans les grands modèles de langage. Selon leurs travaux, le français peut nécessiter davantage de tokens que l’anglais pour exprimer une même information, ce qui peut avoir un impact direct sur le coût des usages professionnels de l’IA facturés au token.

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Les supercalculateurs changent d’échelle, avec des machines capables d’atteindre des niveaux de puissance et de densité spectaculaires. À Angers, Bull vient de doubler la capacité de production de son usine pour répondre notamment à l’essor de l’intelligence artificielle et du calcul haute performance.
🎤 INTERVIEW : Bruno Lecointe - Directeur HPC, IA et Quantique chez Bull
L'essentiel
Nous fabriquons des "Formule 1" informatiques.
Jupiter est capable d’exécuter un milliard de milliards d’opérations par seconde.
On refroidit les systèmes avec une eau chaude à 45 degrés Celsius.
La souveraineté, ça ne veut pas dire être sans les autres.
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A quoi servent les supercalculateurs ?
Un supercalculateur, c’est un super ordinateur capable de faire de grosses simulations pour la science. Cela peut servir à simuler le crash d’une voiture, l’écoulement d’un avion dans les airs, la recherche d’une nouvelle molécule ou encore la prévision du temps. On prend les composants d’un ordinateur classique — processeur, mémoire, disques et réseau — et on les agrège pour en faire un très gros processeur, une très grande mémoire et un très grand espace de stockage. Aujourd’hui, Jupiter est capable d’exécuter un milliard de milliards d’opérations par seconde, soit l’équivalent de 10 millions d’ordinateurs. On parle désormais en téraoctets de mémoire et les machines peuvent atteindre environ trois tonnes au mètre carré.
Comment fabrique-t-on et transporte-t-on une machine aussi imposante ?
Dans notre méga-usine d'Angers, nous fabriquons d’abord le rack, cette grande armoire dans laquelle nous intégrons les alimentations électriques puis les lames de calcul. Nous mettons ensuite le système en eau et nous le testons en le poussant au-delà des préconisations du client pour vérifier son comportement. Une fois les tests terminés, nous désassemblons certaines parties et nous transportons les différents blocs dans des emballages spécifiques. Le rack vide peut déjà peser entre 250 et 300 kilos. La fabrication peut prendre de trois à douze mois, car nous ne vendons pas des produits sur étagère : chaque système est quasiment fabriqué à façon. Nous fabriquons des Formule 1 d’ordinateur.
Cette industrie peut-elle réellement être souveraine alors que les principaux processeurs viennent des États-Unis ?
La souveraineté ne veut pas dire être sans les autres. AMD, Nvidia et Intel sont des partenaires avec un savoir-faire excellent, et nous travaillons avec eux sur le long terme. Mais nous développons aussi nos propres technologies, notamment pour connecter les ordinateurs entre eux afin qu’ils soient vus comme un seul gros ordinateur. Nous avons une R&D en Europe, majoritairement en France, et une usine en France. Nous travaillons également avec des acteurs européens qui développent des processeurs et des accélérateurs pour l’IA, ainsi qu’avec des sociétés françaises, anglaises et finlandaises dans le quantique. L’objectif est de conserver des compétences critiques tout en travaillant avec des partenaires.

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