Qu'est-ce que l'IA open source ?

IA open source vs. open weights - la distinction essentielle

Le terme IA open source est employé de façon imprécise. Au sens strict, l'open source signifie que la licence permet à chacun d'utiliser, d'étudier, de modifier et de redistribuer le logiciel pour tout usage. En 2024, l'Open Source Initiative a publié sa Open Source AI Definition (OSAID 1.0), qui exige en outre assez d'informations sur les données d'entraînement pour reconstruire un modèle comparable. La plupart des modèles 'ouverts' connus n'atteignent pas ce niveau.

Le terme plus précis pour la plupart des modèles publiés est open-weight : les paramètres entraînés (poids) sont téléchargeables, ce qui permet d'exécuter et d'affiner le modèle soi-même, tandis que les données d'entraînement, le code complet ou les termes de licence peuvent rester restreints. Les poids ouverts apportent malgré tout la plupart des avantages pratiques - exécution locale, personnalisation, pas de frais par token - même si un modèle n'est pas 'open source' au sens strict.

Comprendre les licences : ce qui compte

• Licences permissives (Apache 2.0, MIT) : usage commercial autorisé ; Apache 2.0 inclut aussi une concession de brevet. Utilisées par Mistral 7B, Mixtral, de nombreux modèles Qwen et Apertus.
• Licences communautaires/personnalisées (Llama Community License, Gemma Terms) : usage commercial généralement autorisé mais sous conditions - règles d'usage acceptable, exigences de nommage/marque ou seuils (Llama exige une licence distincte au-delà de 700 M d'utilisateurs actifs mensuels).
• Licences non commerciales / recherche uniquement : poids disponibles pour la recherche, mais aucun usage commercial en production autorisé.
• À vérifier avant la production : l'usage commercial est-il autorisé ? Les poids affinés peuvent-ils être redistribués ? Y a-t-il des obligations d'attribution ou de nommage ? Des restrictions sur les sorties ? Lisez toujours la licence réelle.

Exemples : Llama, Mistral et autres modèles ouverts

• Llama (Meta) : vaste famille open-weight sous licence communautaire, écosystème très large et nombreux dérivés affinés - non approuvé officiellement par l'OSI.
• Mistral (France) : combine des modèles réellement ouverts sous Apache 2.0 (Mistral 7B, Mixtral 8x7B) avec des modèles phares sous licence commerciale.
• Gemma (Google) : modèles open-weight compacts sous conditions propres ; Qwen (Alibaba) : de nombreux modèles Apache 2.0 avec un fort multilinguisme ; DeepSeek : poids ouverts, dont des modèles de raisonnement remarqués.
• Apertus (Suisse) : un modèle de langue pleinement ouvert de l'ETH Zurich, de l'EPFL et du centre national de calcul CSCS, publié en plusieurs tailles. Poids, données et détails d'entraînement sont divulgués, sous licence Apache 2.0, multilingue - un exemple de référence d'ouverture réelle.

Avantages - notamment du point de vue suisse

• Souveraineté des données et confidentialité : exécution sur site ou dans un cloud suisse, les données restant sous votre contrôle - utile pour la conformité à la revLPD/nLPD et aux secrets professionnels.
• Pas de dépendance à un fournisseur : vous n'êtes lié ni aux prix ni à la feuille de route d'un seul fournisseur et pouvez changer de modèle ou l'héberger vous-même.
• Maîtrise des coûts à l'échelle et personnalisation : affinage sur vos propres données métier et linguistiques au lieu de payer au token.
• Transparence, auditabilité et pérennité : les modèles ouverts peuvent être inspectés et ne peuvent pas être brusquement abandonnés à votre insu.

Limites et points de vigilance

• La responsabilité vous incombe : garde-fous de sécurité, protection contre les abus et conformité - y compris d'éventuelles obligations au titre de l'EU AI Act pour les fournisseurs de modèles d'IA à usage général (GPAI).
• Infrastructure et compétences : GPU, MLOps et exploitation ont un coût et exigent du savoir-faire ; 'téléchargeable gratuitement' ne veut pas dire 'gratuit à exploiter'.
• 'Ouvert' n'est souvent que partiel : restrictions de licence, données d'entraînement non divulguées et clauses d'usage peuvent limiter les scénarios.
• Sécurité et maintenance : vous gérez vous-même les mises à jour, la provenance du modèle et les chaînes d'approvisionnement ; le support est communautaire sauf contrat commercial. Sur les tâches les plus difficiles, les modèles ouverts peuvent encore être en retrait des meilleurs modèles fermés.

IA open source en Suisse : quand cela a du sens

Avec Apertus, la Suisse montre que souveraineté numérique et IA ouverte peuvent aller de pair - un signal important pour l'administration, la santé, la banque et les PME qui doivent garder les données dans le pays. Les modèles ouverts conviennent surtout lorsque confidentialité, secret professionnel ou maîtrise des coûts priment et que l'on veut opérer sur site ou dans un cloud suisse. Les modèles fermés de pointe restent souvent le choix le plus pragmatique pour une capacité maximale sans exploiter sa propre infrastructure.

Sur le plan juridique : pour le traitement des données personnelles, c'est la revLPD/nLPD qui s'applique (pas le RGPD), et l'autorité de contrôle est le PFPDT (EDOEB). L'EU AI Act a une portée extraterritoriale et peut concerner des fournisseurs suisses proposant leurs services dans l'UE ; il prévoit certains allégements pour les modèles libres et ouverts, mais pas pour les risques systémiques ni les usages interdits/à haut risque. Choisissez le modèle selon le cas d'usage, les langues requises et le matériel - il n'existe pas de modèle 'meilleur' universel.