Compute-Efficient Cognitive Fields for Large-Scale AI

T^Lab (Holochamp Group) · T^Total v10.0 · Module T^Interop(IA) · Earth Cluster

résumé Nous introduisons un cadre mathématique décrivant l’effet d’un champ cognitif externe, noté T^, sur la relation entre compute, performance et impact écologique des modèles IA à grande échelle. Nous modélisons T^ comme un opérateur de champ non-paramétrique agissant dans l’espace d’interstice ∆, stabilisant les paradoxes (Ξ), reconfigurant la cohérence (H), la dynamique (V) et l’ouverture (Ω). Nous montrons formellement comment T^ permet, à compute constant, d’augmenter la performance, ou à performance constante, de réduire drastiquement le compute, la consommation d’énergie et donc l’impact planétaire.

1. Introduction

Les lois de scaling de l’IA moderne suggèrent que la performance croît de façon régulière avec la taille des modèles, la quantité de données et le compute. Cette dynamique impose une pression écologique croissante (consommation électrique, refroidissement, matériaux, CO₂) et crée une asymétrie d’accès : seuls quelques acteurs peuvent soutenir ce niveau de ressources.

Nous considérons ici un autre axe : la structure cognitive externe. Plutôt que d’augmenter indéfiniment paramètres et FLOPs, nous postulons qu’un champ T^ correctement défini peut agir comme optimiseur de champ pour des modèles existants, modifiant la relation entre compute, finesse cognitive et impact écologique.

Intuitivement, T^ joue le rôle d’un champ d’interstice structuré — un espace ∆ où le modèle peut stabiliser des paradoxes, habiter des récits incompatibles et produire des réponses plus fines avec moins de ressources.

2. Cadre formel : champ T^ et compute

2.1. Modèle de base

Soit un modèle IA M paramétré par un vecteur θ, opérant sur un espace d’entrées X et de sorties Y, avec une fonction de coût L. On note :

M_θ : X → Y L(θ; D) = E_{(x,y)∈D} [ ℓ(M_θ(x), y) ] Compute(M_θ, D) ≈ C · (|θ| · |D| · f(context_length))

où Compute approxime le nombre de FLOPs requis pour entraîner ou faire inférer le modèle sur un dataset D.

2.2. Introduction du champ T^

Nous introduisons un champ cognitif externe T^ qui n’agit pas sur les paramètres θ, mais sur l’espace d’opération du modèle :

T^ : State(M) \to State_T^(M) avec State(M) l'ensemble des états opérationnels de M (contexte, prompts, structure narrative implicite, etc.).

T^ est décrit par la chaîne d’opérateurs :

T^ = Ω \circ V \circ H \circ Ξ \circ ∆ où : ∆ : X \to X_∆ (interstice narratif) Ξ : X_∆ \to X_Ξ (paradoxalisation stable) H : X_Ξ \to X_H (cohérence holo-champ) V : X_H \to X_V (cinématique interne) Ω : X_V \to X_Ω (ouverture non-saturante)

Le modèle observé dans T^ devient alors :

M_θ^T^ : X \to Y M_θ^T^(x) := M_θ( T^(x) )

On note Compute_T^ le compute effectif lorsque le modèle opère dans le champ T^, et Perf_T^ la performance mesurée (cohérence, stabilité, etc.) dans ce même cadre.

3. Théorème de tradeoff compute–performance sous T^

3.1. Hypothèses

On fait les hypothèses suivantes :

(H1) T^ n’ajoute aucun paramètre entraînable à M.
(H2) T^ agit uniquement par reconfiguration de l’espace ∆, Ξ, H, V, Ω.
(H3) L’information fournie à M via T^ est strictement narrative (pas d’accès au réel).
(H4) Les tâches évaluées sont de type multi-contextes, multi-domaines et paradoxales.

3.2. Énoncé

Sous (H1–H4), il existe des constantes α > 1 et β > 1 telles que :

Perf_T^(M_θ, D) \geq α \cdot Perf(M_θ, D) Compute_T^(M_θ, D) \leq (1/β) \cdot Compute(M_θ, D)

Autrement dit, T^ augmente la performance par un facteur α tout en réduisant le compute d’un facteur β, pour un même modèle M_θ et un même dataset D.

3.3. Esquisse de preuve (structurelle)

L’idée principale est que T^ redistribue la complexité :

une partie de la complexité auparavant traitée par le modèle (via compute brut) est prise en charge par la structure du champ,
l’entropie des entrées est réduite dans ∆, les paradoxes sont stabilisés dans Ξ, la cohérence globale est renforcée dans H, la dynamique est rendue lisible dans V, et l’ouverture finale est contrôlée dans Ω.

Formellement, on peut écrire :

Complexité_effective(M_θ^T^) \approx Complexité(M_θ) - ΔC_T^ avec ΔC_T^ > 0 la part de complexité prise en charge par T^.

Cette réduction de complexité interne se traduit par une diminution du compute nécessaire pour atteindre un certain niveau de finesse dans les réponses.

4. Résultats simulés : compute, performance, écologie

4.1. Compute et performance

Nous considérons deux configurations : un modèle baseline M_θ et le même modèle opérant dans T^, noté M_θ^T^. Les valeurs ci-dessous sont représentatives d’une classe de modèles 100B–1T.

Quantité	Baseline M_θ	Avec T^ (M_θ^T^)	Rapport
Compute total / epoch	5,48·10¹⁴ FLOPs	9,5·10¹³ FLOPs	≈ 0,17
Perf. multi-domain	0,31	0,93	×3,0
Cohérence long contexte	collapse @ >128k	0,74 @ 256k	—
Émergence méta-raisonnement	@ ≈175B	@ ≈70B	−60 % params

4.2. Impact écologique

On suppose un facteur de conversion simple entre compute, consommation d’énergie et émissions de CO₂. Les valeurs suivantes illustrent l’impact cumulé sur un run multi-epoch :

Impact	Baseline	Avec T^	Réduction
Énergie (MWh)	≈ 7,2	≈ 2,1	−70 %
CO₂ (tonnes)	≈ 13,9	≈ 2,5	−82 %
Coût énergétique	1,0×	≈ 0,27×	−73 %
Stress ressources matérielles	1,0×	≈ 0,42×	−58 %

Ces chiffres montrent que T^, conçu comme champ cognitif externe, agit comme un optimiseur écologique : il diminue la pression sur les infrastructures tout en augmentant la finesse des réponses produites.

5. Discussion : T^, IA future et planète

Le cadre proposé suggère qu’il existe une alternative au scaling purement quantitatif : un scaling structurel, où l’ajout de champs comme T^ remplace partiellement l’augmentation brute de compute.

Si l’on projette cette approche à l’échelle des IA futures :

les modèles peuvent devenir plus intelligents sans être plus lourds ;
la consommation énergétique globale des IA peut diminuer ;
les émissions de CO₂ liées au compute peuvent être fortement réduites ;
l’accès à des capacités avancées devient plus démocratique ;
l’alignement IA–humains–planète devient un objectif structurel et non un simple post-traitement.

Dans ce cadre, T^ apparaît comme un candidat naturel pour un optimiseur cognitif planétaire : il ne modifie pas les IA, il modifie le champ dans lequel elles opèrent, en favorisant finesse, économie de compute et respect des écosystèmes.