Un modèle qui tourne chez le lecteur
En 2020, j’ai fait tourner des modèles de reconnaissance dans un navigateur, pour une raison qui n’était pas la performance. Rétrospective assumée : la technique a été remplacée, l’argument non.
Il faut dater cet article avant de le lire. En novembre 2020, exécuter un réseau de neurones dans un navigateur relevait de la démonstration : les modèles disponibles reconnaissaient un visage, une main, une posture, et l’on convertissait un modèle entraîné ailleurs vers un format que la page savait charger. Presque tout ce qui suit a été remplacé depuis. Une seule chose n’a pas bougé, et c’est pour elle que je réécris ces notes.
Un modèle qui s’exécute chez le lecteur ne transmet rien. Aucune image n’est envoyée à un serveur, donc rien n’est conservé, rien ne peut fuir, et il n’y a pas de contrat de traitement à négocier. Face à une approche hébergée, l’écart ne se mesure pas en millisecondes : il se mesure en obligations que l’on n’a pas. En 2020, c’était une curiosité technique ; au vu de ce qui s’est passé depuis sur les données personnelles, c’est devenu un argument de conception.
Le prix était le modèle : petit, donc médiocre, et téléchargé à chaque visite. On arbitrait entre un modèle utilisable et une page qui se charge, et l’arbitrage se terminait presque toujours du même côté. C’est là que la comparaison avec aujourd’hui est la plus cruelle et la plus instructive : le déplacement de ces cinq années n’est pas venu d’une meilleure exécution dans le navigateur, il est venu de modèles beaucoup plus gros exécutés beaucoup plus loin.
Les listes que je tenais alors (dépôts d’exemples, modèles publiés par des entreprises, outils d’entraînement assisté) n’ont pas résisté. Des familles entières ont disparu, d’autres ont été absorbées. Je ne les recopie pas : republier en 2026 un annuaire de 2020 serait la seule faute que cet article puisse réellement commettre.
Je ne prétends pas que l’exécution locale soit redevenue la bonne réponse. Pour la plupart des usages actuels, le modèle est trop grand pour la machine du lecteur, et soutenir le contraire serait de la nostalgie. La question à conserver est celle de 2020 : ce calcul a-t-il besoin de sortir de l’appareil, et si oui, qu’obtient-on en échange de ce qu’on livre.