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Open source ou open weights : votre IA est-elle vraiment ouverte ?
Quand un éditeur met en téléchargement les paramètres de son modèle d’IA, c’est-à-dire les “poids”, il parle souvent d’“open source”. Mais de son côté l’Open Source Initiative (OSI), qui a publié en 2024 une définition de l’IA open source, n’est pas totalement satisfaite. Elle demande en plus des informations sur les données et le code d’entraînement. Passons donc en revue ce que recouvrent les poids, les licences et l’AI Act, le règlement européen sur l’IA.
La possibilité de télécharger un modèle d’IA ne donne pas pour autant le droit de l’étudier, de le modifier ou de le redistribuer comme un logiciel open source. Pourtant, l’étiquette « open source » accompagne de nombreux modèles. Mais ces derniers ne remplissent pas tous les critères nécessaires.
Un modèle d’IA repose sur un ensemble de paramètres. Ce sont des valeurs numériques, souvent par milliards, ajustées pendant l’entraînement. On les appelle les poids. Quand un éditeur annonce des « open weights », il met ces fichiers en téléchargement.
Mais le reste n’est pas garanti. Bien souvent, aucune information n'est disponible sur les données d’entraînement, le code qui a servi à fabriquer le modèle, ou les droits d’usage. L’expression est d’usage courant et n’a pas de définition aussi établie que celle du logiciel open source. Elle décrit pourtant la plupart des grandes familles actuelles : Llama, Qwen, Gemma, GLM-5 ou gpt-oss d'OpenAI. En quelque sorte, les éditeurs livrent le résultat final, mais pas le processus de fabrication.
Et c’est généralement ce sens un peu restrictif qui est retenu. Le catalogue de QuelleIA, daté du 2 novembre 2026, suit 851 modèles avec 648 modèles de langage et 203 modèles d’images et de vidéos. Le site définit un modèle à poids ouverts comme pouvant être téléchargé et pouvant tourner sur sa propre machine. À poids fermés, il ne s’utilise que par le service de son éditeur. Parmi les 255 modèles de langage classés, 131 ont des poids ouverts, soit environ 51 %. Sur l’ensemble des 648 fiches, 310 sont à poids ouverts et 241 à poids fermés. Plusieurs éditeurs ne communiquent pas sur la licence et peu d’information est partagée sur les données d’entraînement.
Le 28 octobre 2024, l’Open Source Initiative (OSI) a publié la version 1.0 de sa définition de l’IA open source, appelée OSAID. Elle repose sur quatre libertés : utiliser, étudier, modifier et partager. Le texte les présente comme celles de l’open source et précise en note qu’elles dérivent de la définition du logiciel libre. Elle vaut pour un système entier comme pour un modèle, des poids ou des paramètres. Selon le texte officiel, des « poids open source » doivent donc inclure aussi les informations sur les données et le code qui ont servi à les produire. Plusieurs organisations ont participé à son élaboration, dont Mozilla, Hugging Face, la Wikimedia Foundation, Amazon, Microsoft et Meta. Le leader du marché OpenAI ne semble pas avoir pris part aux travaux.
Pour modifier un système, l’OSAID exige ce que l’OSI appelle sa « forme préférée », laquelle inclut des informations sur les données, ainsi que le code et les paramètres. L’éditeur doit décrire les données de manière assez détaillée pour qu’une personne qualifiée puisse construire un système substantiellement équivalent. Cela couvre leur provenance, leur sélection, l’étiquetage et le filtrage, y compris pour les données qu’il ne peut pas partager. Il doit aussi lister les données publiques et indiquer où les obtenir. En revanche, aucune clause n’oblige à publier le jeu de données lui-même.
Ce compromis fait débat. Des défenseurs du logiciel libre estiment qu’on ne modifie pas vraiment un modèle sans connaître ses données exactes. Précisons au passage que l’OSI ne certifie aucun modèle. Les listes « conformes OSAID » qui circulent sont des évaluations, pas un label.
Un modèle d’IA ne se résume pas à ses poids. Six éléments entrent en jeu. Les poids et leur fichier de configuration sont le minimum. Viennent ensuite le code d’infér