De nombreuses entreprises sont confrontées à des factures étonnamment élevées pour leur utilisation des API de grands modèles linguistiques (LLM), ce qui les incite à rechercher des solutions rentables. Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, dans une analyse publiée le 10 janvier 2026, a constaté que les requêtes redondantes, formulées différemment mais sémantiquement identiques, étaient un facteur majeur de l'augmentation des coûts.

Reddy a observé une augmentation mensuelle de 30 % des dépenses liées aux API LLM, alors que le trafic n'augmentait pas au même rythme. Son enquête a révélé que les utilisateurs posaient les mêmes questions de différentes manières, par exemple « Quelle est votre politique de retour ? », « Comment puis-je retourner un article ? » et « Puis-je obtenir un remboursement ? ». Chaque variation déclenchait un appel distinct au LLM, entraînant des coûts d'API complets pour des réponses presque identiques.

La mise en cache traditionnelle, basée sur la correspondance exacte, qui utilise le texte de la requête comme clé de cache, s'est avérée inefficace pour résoudre ce problème. Selon Reddy, elle n'a capturé que 18 % de ces appels redondants, car même de légères variations dans la formulation contournaient le cache.

Pour lutter contre ce phénomène, Reddy a mis en œuvre la mise en cache sémantique, une technique qui se concentre sur le sens des requêtes plutôt que sur leur formulation exacte. Cette approche a augmenté le taux de réussite du cache à 67 %, ce qui a entraîné une réduction de 73 % des coûts liés aux API LLM. La mise en cache sémantique identifie l'intention sous-jacente d'une requête et récupère la réponse correspondante dans le cache si une requête similaire a déjà été traitée.

La difficulté réside dans la détermination précise de la similarité sémantique entre les requêtes. Les implémentations naïves ont souvent du mal à saisir les nuances du langage et peuvent conduire à une mise en cache inexacte. Cependant, les récentes avancées dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN) ont rendu la mise en cache sémantique plus viable. Ces avancées comprennent des techniques améliorées pour comprendre le contexte, identifier les synonymes et gérer les variations dans la structure des phrases.

Les implications de la mise en cache sémantique vont au-delà des économies de coûts. En réduisant le nombre d'appels aux API LLM, elle peut également améliorer les temps de réponse et réduire la charge globale sur l'infrastructure d'IA. Ceci est particulièrement important pour les applications qui nécessitent des réponses en temps réel, telles que les chatbots et les assistants virtuels.

À mesure que les LLM sont de plus en plus intégrés dans diverses applications, le besoin de solutions efficaces et rentables comme la mise en cache sémantique ne cessera de croître. Le développement et le perfectionnement des techniques de mise en cache sémantique représentent une étape cruciale pour rendre l'IA plus accessible et durable.