Batch Processing : Définition et Exemples
Le batch processing (traitement par lots) est une méthode qui consiste à regrouper plusieurs requêtes ou tâches pour les envoyer simultanément à un modèle d'IA, plutôt que de les traiter une par une.
Définition complète
Le batch processing, ou traitement par lots, est une technique fondamentale en intelligence artificielle qui permet d'exécuter un grand nombre de requêtes en une seule opération groupée. Au lieu d'envoyer chaque prompt individuellement et d'attendre la réponse avant de passer au suivant, on constitue un lot (batch) de requêtes qui sont traitées ensemble de manière optimisée.
Dans le contexte des LLM et du prompt engineering, le batch processing est particulièrement utile lorsqu'on doit appliquer un même traitement à de nombreuses entrées : traduire des centaines de textes, classifier des milliers de commentaires, ou générer des descriptions pour un catalogue produit. Les fournisseurs d'API comme Anthropic ou OpenAI proposent des endpoints dédiés au batch processing, souvent avec des tarifs réduits (jusqu'à 50 % d'économie) et des délais de traitement allongés mais prévisibles.
L'intérêt principal du batch processing réside dans l'optimisation des coûts et des ressources. En regroupant les requêtes, le système peut mieux planifier l'utilisation de sa puissance de calcul, ce qui se traduit par des prix unitaires plus bas. C'est aussi un gain de temps considérable pour le développeur, qui n'a plus besoin de gérer manuellement des boucles de requêtes avec gestion des erreurs et du rate limiting.
Le batch processing s'oppose au traitement en temps réel (real-time processing), où chaque requête est traitée immédiatement. Le choix entre les deux dépend du cas d'usage : si l'utilisateur attend une réponse instantanée, le temps réel s'impose. Si le résultat peut attendre quelques heures, le batch est presque toujours préférable pour des raisons économiques et de fiabilité.
Étymologie
Le terme « batch » vient de l'anglais et signifie « lot » ou « fournée ». Il est hérité de l'informatique des années 1950-60, où les programmes étaient soumis par lots sur des cartes perforées et traités séquentiellement par les mainframes. Le concept a été adapté au domaine de l'IA pour désigner le regroupement de requêtes envoyées aux modèles de langage.
Exemples concrets
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Usage pratique
En prompt engineering, le batch processing s'utilise principalement via les API des fournisseurs de LLM pour automatiser des tâches répétitives à grande échelle. Préparez un fichier JSONL contenant toutes vos requêtes avec un prompt templaté, soumettez-le via l'endpoint batch, puis récupérez les résultats une fois le traitement terminé. Pensez à inclure un identifiant unique par requête pour faciliter le mapping entre les entrées et les sorties.
Concepts liés
FAQ
Quelle est la différence entre batch processing et streaming ?
Le batch processing est-il moins cher que les appels API classiques ?
Comment gérer les erreurs dans un batch de requêtes ?
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