Introduction :
L’inférence est la phase où une intelligence artificielle déjà entraînée est utilisée pour traiter de nouvelles données et produire un résultat (une prédiction, une réponse textuelle, un classement). C’est le moment où l’IA “réfléchit” et applique ce qu’elle a appris à un cas concret.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, l’inférence est le moment de vérité où la technologie crée de la valeur. Son importance réside dans la performance opérationnelle : une inférence trop lente (latence) rend l’outil inutilisable pour un salarié ou un client. Dans les RH, l’inférence est utilisée chaque fois qu’un recruteur lance une recherche sur Job-guard ou qu’un chatbot répond à un employé. L’enjeu est aussi financier : l’inférence consomme de la puissance de calcul (GPU) et représente le coût récurrent principal de l’IA. Optimiser l’inférence permet de réduire l’empreinte carbone et le budget tech de l’entreprise. Pour le candidat, une inférence rapide signifie une plateforme fluide et réactive. Comprendre ce terme est essentiel pour distinguer la phase de “création” de l’IA (entraînement) de sa phase de “travail” quotidien (inférence), cette dernière étant celle qui impacte directement la productivité des équipes.
Comment le mettre en œuvre ?
La mise en œuvre de l’inférence nécessite de choisir entre un hébergement cloud (coût par requête) ou local (investissement matériel). Techniquement, on cherche à maximiser le “débit d’inférence” (le nombre de requêtes traitées par seconde). Pour les RH, il faut s’assurer que les serveurs d’inférence sont dimensionnés pour les pics de charge (ex: période de recrutement annuelle). On utilise des techniques comme la “quantification” (réduction de la précision mathématique du modèle) pour accélérer l’inférence sans trop dégrader la qualité. Il est conseillé de surveiller la “latence d’inférence” comme un indicateur clé de performance (KPI) pour garantir une expérience utilisateur optimale. Plus l’inférence est optimisée, plus l’IA peut être intégrée de manière transparente dans les logiciels métiers existants.
Exemples concrets :
Lorsqu’un recruteur tape une requête sur Job-guard, l’inférence de l’algorithme de matching analyse 10 000 CV en 0,2 seconde pour sortir les 5 meilleurs. Autre exemple : un outil de dictée vocale utilise l’inférence pour transformer instantanément les paroles d’un manager en compte-rendu écrit, permettant un gain de temps immédiat après chaque réunion.