Nous présentons RipQP, un algorithme de points intérieurs pour l'optimisation quadratique convexe écrit en Julia, libre de droit, dont le code source est libre d'accès, et qui est capable d'effectuer des opérations dans plusieurs précisions de calcul. En particulier, RipQP peut être initialisé dans une précision de calcul faible telle que la simple précision, pour ensuite transitionner graduellement vers des précisions de calcul plus élevées. Sur des plateformes pouvant effectuer nativement des calculs dans plusieurs systèmes en virgule flottante, notre méthode permet d'économiser du temps de calcul et de réduire l'énergie émise pour la résolution du problème. Si la plateforme utilisée dispose uniquement de la double précision de manière native, et que nous souhaitons résoudre des problèmes dans une précision plus élevée telle que la quadruple précision, RipQP peut effectuer certaines opérations en double précision, tout en maintenant des critères d'arrêt satisfaisants.