Modèles d'IA open source et propriétaires
par Stélio Inácio, fondateur de Jon AI et spécialiste de l'IA
Open source contre IA propriétaire : le restaurant contre le repas fait maison
Maintenant que nous comprenons ce qu'est un LLM, une question cruciale se pose : qui les fabrique et comment pouvons-nous les utiliser ? Dans le monde de l'IA, il existe deux grandes philosophies, deux manières différentes de créer et de partager ces puissants outils. C'est la différence entre les modèles propriétaires et open source.
Pour comprendre cela, utilisons une analogie simple : prendre un repas.
- L'IA propriétaire, c'est comme aller dans un restaurant haut de gamme. Vous vous rendez dans un établissement de confiance (comme OpenAI, Google ou Anthropic). Vous ne connaissez pas la recette secrète, vous ne pouvez pas entrer dans la cuisine et vous ne pouvez pas changer la façon dont le plat est préparé. Il vous suffit de commander à partir d'un menu (utilisez leur API) et une équipe de chefs professionnels prépare un repas raffiné et de grande qualité. C'est simple, fiable et vous obtenez des résultats de premier ordre, mais cela coûte de l'argent et vous êtes limité à ce qu'ils proposent.
- L'IA open source, c'est comme recevoir la recette d'un chef de renommée mondiale et la clé d'un garde-manger bien approvisionné. Une entreprise (comme Meta avec ses modèles Llama, ou Mistral AI) développe une recette étonnante (le modèle AI) puis la donne au public. Vous pouvez voir tous les ingrédients et toutes les étapes. Vous pouvez prendre la recette, l'apporter dans votre propre cuisine (votre propre ordinateur ou serveur) et la faire cuire telle quelle. Mieux encore, vous pouvez le modifier : ajouter des épices, échanger un ingrédient ou l'agrandir pour nourrir une grande famille. Cela vous donne une liberté et un contrôle incroyables, mais vous avez besoin des compétences et de la cuisine pour le faire vous-même.
Aucune de ces approches n'est universellement « meilleure » : il s'agit simplement de modèles différents répondant à des besoins différents, et les deux stimulent l'innovation de manière incroyable.
Le logiciel propriétaire et l'open source en un coup d'œil
Découvrons les compromis. Le choix du bon type de modèle d'IA dépend de ce que vous appréciez le plus : commodité, contrôle, coût ou performances de pointe.
Modèles propriétaires (The Restaurant)
Exemples : la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic.
- Facilité d'utilisation : Incroyablement simple à prendre en main. Il vous suffit de vous inscrire et de l'utiliser via un site Web ou une simple API. Aucune configuration complexe n'est requise.
- Performances optimales : ces modèles sont souvent les plus puissants et les plus performants du marché, car des milliards de dollars sont investis dans leur développement.
- Fiabilité et assistance : Ils s'accompagnent d'un support professionnel et dédié, ainsi que de la fiabilité d'une grande entreprise qui assure le service.
- Coût : Cela peut coûter cher. Vous payez généralement en fonction de votre consommation, et les coûts peuvent s'accumuler rapidement pour les gros utilisateurs.
- Manque de transparence : ce sont des « boîtes noires ». Vous ne savez pas exactement sur quelles données ils ont été formés ni comment leur fonctionnement interne est réglé.
- Indépendance vis-à-vis d'un fournisseur : vous dépendez d'une seule entreprise. S'ils modifient leurs prix, leurs politiques ou interrompent un service, vous n'avez que peu de recours.
Modèles open source (La recette)
Exemples : série Llama de Meta, modèles Mistral, Falçon.
- Contrôle et personnalisation : vous avez un contrôle total. Vous pouvez modifier le modèle pour une tâche spécifique, le peaufiner en fonction de vos propres données privées et l'exécuter n'importe où.
- Transparence : L'architecture et les « poids » du modèle (ses paramètres appris) peuvent être inspectés, ce qui est important pour la recherche et la responsabilisation.
- Rentables à grande échelle : bien qu'ils nécessitent un investissement initial en matériel et en expertise, ils peuvent être téléchargés et utilisés gratuitement, ce qui permet d'éviter des frais récurrents.
- Complexité : nécessite une expertise technique importante pour la configuration, la maintenance et l'optimisation. Il ne s'agit pas d'une simple solution « prête à l'emploi ».
- Le soutien est basé sur la communauté : il n'y a pas de ligne d'assistance dédiée. Vous comptez sur les forums communautaires et sur la capacité de votre propre équipe à résoudre les problèmes.
- Potentiel d'utilisation abusive : comme tout le monde peut y accéder, le risque que des acteurs malveillants utilisent ces modèles à des fins malveillantes, par exemple pour générer de la désinformation.
models.dev: Liste de Tous les Modèles d'IA
Models.dev est une base de données open source complète des spécifications, des prix et des fonctionnalités des modèles d'IA.
Contrôle rapide
Un laboratoire de recherche universitaire souhaite disséquer et modifier le fonctionnement interne d'un modèle d'IA dans le cadre d'une étude sur les biais de l'IA. Quel type de modèle leur conviendrait le mieux ?
Récapitulatif : modèles open source et modèles d'IA propriétaires
Ce que nous avons abordé :
- Les modèles d'IA sont principalement proposés de deux manières : propriétaires (fermés, comme un restaurant) et open source (publics, comme une recette).
- Les modèles propriétaires offrent une facilité d'utilisation et des performances optimales, mais ils ont un coût et sont moins transparents.
- Les modèles Open Source offrent contrôle, personnalisation et transparence, mais nécessitent une expertise technique et des ressources.
- Le choix entre les deux dépend de vos besoins, de vos ressources et de vos objectifs spécifiques.
Pourquoi c'est important :
- Cette distinction est essentielle pour l'avenir de l'IA. Cela affecte tout, de la manière dont les entreprises créent des produits d'intelligence artificielle à la manière dont les chercheurs individuels peuvent innover. Comprendre ce paysage vous permet de voir qui détient le pouvoir et quelle est la prochaine orientation de la technologie.
Prochaine étape :
- Avec toutes les affirmations étonnantes à propos de l'IA, il peut être difficile de savoir ce qui est vrai. Dans notre prochaine leçon, nous aborderons certaines idées fausses courantes et distinguerons les mythes liés à l'IA de la réalité.