Pourquoi les modèles IA ouverts écrasent les géants fermés en 2026

LE MONDE DE L'IA S'EMBROUILLE AUTOUR DES MODÈLES D'AVANT-GARDE

Depuis plusieurs semaines cet été, l’industrie de l’intelligence artificielle a les yeux rivés sur les derniers modèles d’Anthropic et sur les débats politiques américains concernant l’accès à ces Outils. Pendant que tout le monde observait cette course aux modèles d’avant-garde, les développeurs, eux, continuaient de construire sans attendre la permission des géants comme Anthropic ou OpenAI.

Les modèles à poids ouverts chinois ont représenté 41 % des téléchargements sur Hugging Face ce printemps, dépassant ainsi les modèles américains. Sur OpenRouter, les six modèles les plus populaires sont tous des modèles ouverts issus d’entreprises chinoises : Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax et Z.ai. À l’heure où ces chiffres ont été relevés, le modèle Claude Opus 4.7 d’Anthropic n’arrivait qu’en septième position. Les données de Vercel révèlent quant à elles que les modèles à poids ouverts absorbent une grande partie de l’infrastructure lourde des applications d’IA, tandis que les modèles fermés fonctionnent comme une couche premium à coût élevé. En juin, les modèles ouverts ont traité près d’un tiers des requêtes sur la plateforme.

LES ENTREPRISES PRÉFÈRENT LES MODÈLES OUVERTS POUR ÉCONOMISER

Ces plateformes ne reflètent qu’une partie de l’écosystème de l’IA. Elles omettent notamment les sessions hébergées par les principaux laboratoires, qui représentent probablement la majorité de l’utilisation d’OpenAI et d’Anthropic. Pourtant, la part croissante des modèles à source ouverte sur le marché soulève une question cruciale : les modèles d’avant-garde ont-ils encore un rôle à jouer si la majorité des applications de production fonctionnent avec des alternatives moins chères et personnalisables ?

Certains estiment que la montée en puissance des modèles ouverts annonce une époque où les modèles les plus intelligents ne seront utilisés que pour des cas d’usage très spécialisés. « Peut-être que dans quelques années, les modèles d’avant-garde serviront uniquement pour l’expérimentation et certaines tâches à très haute valeur ajoutée, tandis que la majorité des charges de travail de production seront alimentées soit par des modèles privés au sein des entreprises, soit par des modèles à source ouverte », explique Clem Delangue, PDG de Hugging Face, lors d’un récent épisode de l’émission Equity.

POURQUOI LES ENTREPRISES VEULENT-ELLES CONTRÔLER LEURS MODÈLES ?

Hugging Face est une plateforme et une communauté de développeurs connue pour héberger, partager et aider les entreprises à déployer des modèles ouverts. Selon Clem Delangue, les clients et membres de la communauté de Hugging Face mettent de plus en plus en avant les avantages de posséder leurs propres modèles d’IA plutôt que de les louer. Cette tendance s’est accélérée après avoir reçu les factures liées au coût de mise à l’échelle des modèles fermés d’avant-garde.

« Si vous êtes une entreprise technologique, vous ne voulez pas externaliser vos capacités essentielles vers une autre entreprise, vers une API en boîte noire que vous ne contrôlez pas, sur laquelle vous n’avez aucune visibilité et dont vous ne possédez rien », précise Clem Delangue.

Cette évolution se reflète dans l’activité sur Hugging Face. Une nouvelle bibliothèque est créée toutes les sept secondes sur la plateforme, qui héberge près de trois millions de modèles publics et un million de jeux de données publics, selon Delangue. Cela dessine un tableau différent de celui d’un « modèle unique pour les gouverner tous ». En réalité, les entreprises utilisent de nombreux modèles différents, dont beaucoup sont personnalisés pour des cas d’usage spécifiques. Selon lui, la moitié des entreprises du classement Fortune 500 utilisent Hugging Face pour déployer leurs propres modèles privés et des modèles à source ouverte.

LA CHINE DÉCHAÎNE UNE VAGUE DE MODÈLES OUVERTS DE PLUS EN PLUS PERFORMANTS

La popularité croissante des modèles ouverts coïncide avec une série de publications de plus en plus performantes émanant des laboratoires d’IA chinois. Tous les quelques mois, une autre entreprise chinoise d’IA publie un modèle à poids ouvert puissant, moins coûteux à déployer et plus facile à personnaliser que ses concurrents fermés. Cela sape l’économie de l’IA propriétaire dans laquelle les entreprises américaines ont investi des milliards de dollars.

Le plus récent exemple en date est celui de Z.ai, une entreprise basée à Pékin, qui a publié un modèle à poids ouvert appelé GLM-5.2. Ce modèle excelle dans le codage assisté par agent et rivalise avec les derniers modèles d’Anthropic en matière d’identification des vulnérabilités de sécurité.

LES DIRIGEANTS METTENT EN GARDE CONTRE LA DÉPENDANCE À UN SEUL FOURNISSEUR

Clem Delangue n’est pas le seul dirigeant à plaider pour que les entreprises évitent de s’enchaîner à un seul fournisseur de modèles. Satya Nadella, PDG de Microsoft, a récemment mis en garde contre le verrouillage par un seul fournisseur, soulignant que le contrôle des données devrait être une préoccupation majeure pour les entreprises utilisant l’IA.

« Bien que l’innovation majeure issue des droits d’usage équitable des fournisseurs de modèles pour entraîner ces derniers sur des données publiques soit nécessaire, je trouve ironique que le statu quo consiste ensuite à imposer des conditions restrictives sur la distillation et à se réserver le droit d’apprendre à partir des données d’utilisation et d’interaction des clients », déclare Satya Nadella. « Si l’apprentissage ne circule que dans un seul sens, la valeur économique converge vers les propriétaires de l’infrastructure d’apprentissage plutôt que vers les créateurs de la connaissance elle-même. C’est pourquoi il est impératif de distribuer l’infrastructure d’apprentissage à chaque entreprise afin qu’elles puissent contrôler leur propre boucle d’apprentissage. »

LA SÉCURITÉ DES MODÈLES OUVERTS EST-ELLE UNE MENACE ?

La montée en puissance des modèles ouverts intensifie également un débat : faut-il rendre des modèles de plus en plus performants accessibles au grand public ? Dario Amodei, PDG d’Anthropic, a estimé que la publication des poids des modèles ouverts puissants pourrait devenir dangereuse, car une fois libérés, ils deviennent difficiles à contrôler. D’autres craignent que les modèles ouverts soient plus accessibles aux acteurs malveillants, qui pourraient les utiliser pour diffuser de la désinformation ou mener des cyberattaques ou des guerres biologiques.

« Le plus grand risque de l’IA réside dans la concentration du pouvoir », déclare Clem Delangue. « Selon moi, la façon de rendre le monde plus sûr est de niveler les terrains de jeu et de créer de la transparence autour de ces modèles. »

La transparence signifie que les défenseurs peuvent plus facilement « corriger les risques de cybersécurité que les modèles à source ouverte peuvent exploiter », explique-t-il.

POURQUOI FERMER LES MODÈLES NE REND PAS L'IA PLUS SÛRE

Le dirigeant de Hugging Face soutient que le fait de garder les modèles puissants fermés n’élimine pas les risques associés aux systèmes d’IA avancés. En effet, il est facile de contourner les garde-fous des API des modèles d’avant-garde et de voler leurs poids pour les diffuser ouvertement. Restreindre les modèles puissants, selon Delangue, revient simplement à concentrer la technologie entre les mains de quelques entreprises tout en réduisant la transparence sur leur fonctionnement.

« Vous ne rendez pas le système plus sûr en le gardant derrière des portes closes pour seulement quelques acteurs », explique-t-il. « Vous le rendez plus dangereux, car vous créez une asymétrie de pouvoir et une asymétrie de capacités. »