De nombreuses entreprises voient leurs factures d'interfaces de programmation d'applications (API) de grands modèles linguistiques (LLM) exploser, en raison de requêtes redondantes, selon Sreenivasa Reddy Hulebeedu Reddy, un développeur d'applications d'IA. Reddy a constaté que les utilisateurs posent souvent les mêmes questions de différentes manières, ce qui oblige le LLM à traiter chaque variation séparément et à encourir des coûts d'API complets pour des réponses presque identiques.

L'analyse des journaux de requêtes par Reddy a révélé que les utilisateurs reformulaient les mêmes questions, par exemple en s'interrogeant sur les politiques de retour en utilisant des expressions telles que "Quelle est votre politique de retour ?", "Comment puis-je retourner quelque chose ?" et "Puis-je obtenir un remboursement ?". 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, ne capturant que 18 % de ces appels redondants. "La même question sémantique, formulée différemment, contournait complètement le cache", a expliqué Reddy.

Pour résoudre ce problème, 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. La mise en cache sémantique analyse l'intention derrière la question d'un utilisateur et récupère la réponse appropriée à partir du cache, quelle que soit la manière dont la question est formulée. Après avoir mis en œuvre la mise en cache sémantique, Reddy a signalé une augmentation du taux de réussite du cache à 67 %, ce qui a entraîné une réduction de 73 % des coûts d'API du LLM.

La mise en cache sémantique représente une avancée significative par rapport aux méthodes de mise en cache traditionnelles dans le contexte des LLM. La mise en cache traditionnelle repose sur des correspondances exactes, en utilisant le texte de la requête comme clé de hachage. Cette approche échoue lorsque les utilisateurs reformulent leurs questions, même si l'intention sous-jacente reste la même. La mise en cache sémantique, en revanche, utilise des techniques telles que l'analyse de similarité sémantique ou les modèles d'intégration pour comprendre le sens d'une requête et identifier les requêtes sémantiquement équivalentes déjà stockées dans le cache.

Le développement de solutions efficaces de mise en cache sémantique nécessite de relever plusieurs défis. Les implémentations naïves peuvent avoir du mal à saisir avec précision les nuances du langage et à identifier les subtiles différences de sens. De plus, le maintien de la précision et de la pertinence du cache au fil du temps nécessite une surveillance et des mises à jour continues pour tenir compte des changements dans les réponses du LLM ou de l'évolution des besoins des utilisateurs.

Les implications de la mise en cache sémantique vont au-delà des économies de coûts. En réduisant la charge de calcul sur les LLM, la mise en cache sémantique peut améliorer les performances et l'évolutivité des applications d'IA. Elle contribue également à une utilisation plus efficace des ressources, s'alignant sur les efforts plus larges visant à promouvoir un développement durable de l'IA. À mesure que les LLM sont de plus en plus intégrés dans divers aspects de la société, des techniques comme la mise en cache sémantique joueront un rôle crucial dans l'optimisation de leurs performances et la réduction de leur impact environnemental.

Reddy a publié ses conclusions le 10 janvier 2026 et a mis en open source son implémentation de la mise en cache sémantique, encourageant d'autres développeurs à adopter et à améliorer la technique. Ce développement témoigne d'une attention croissante portée à l'optimisation des performances des LLM et à la réduction des coûts à mesure que ces modèles sont de plus en plus largement adoptés.