Open weights : pourquoi ce n'est pas de l'open source selon l'OSI

Ce n'est pas parce qu'on peut télécharger les paramètres d'un modèle d'intelligence artificielle, ces fameux « poids », que l'on tient pour autant une IA open source. C'est précisément la mise en garde que formule l'Open Source Initiative (OSI) depuis sa définition publiée en 2024.

Beaucoup d'éditeurs qui mettent leurs poids en téléchargement libre revendiquent pourtant le terme « open source ». Pour l'OSI, ce n'est qu'une étape. Elle réclame en plus l'accès aux données d'entraînement, ou à défaut une description détaillée de leur constitution, ainsi qu'au code utilisé pour préparer et entraîner le modèle.

Une distinction technique devenue enjeu réglementaire

Un modèle d'IA se compose de trois éléments : les données d'entraînement, les poids et le code. Ce qu'un utilisateur peut en consulter ou modifier détermine si le modèle est fermé, « open weights » ou réellement open source.

Les modèles « open weights » autorisent déjà plusieurs usages : les faire tourner localement en ne payant que l'électricité et le matériel, les confier à un hébergeur tiers, ou les réentraîner sur des données propres à une entreprise. Mais l'OSI souligne que cela ne permet ni d'étudier pleinement le fonctionnement du modèle, ni de le modifier en profondeur.

« Open-weights allow you to exercise some freedoms, but not all, and only to a certain degree. True Open Source AI allows you to exercise all four without restriction. », Open Source Initiative, organisation à l'origine de la définition de l'IA open source.

Dans un podcast diffusé début novembre sur franceinfo, l'émission Nouveau Monde rappelait qu'Anthropic et OpenAI ont choisi un modèle fermé, dont les poids restent inaccessibles, à la différence de modèles chinois comme DeepSeek, qualifiés d'« ouverts » car leurs paramètres peuvent être téléchargés et modifiés par n'importe quel utilisateur.

Ce que l'open source exige, au-delà des poids

Pour l'OSI, seule la réunion des trois composants, données, poids et code, ouvre les quatre libertés du logiciel libre : utiliser, étudier, modifier et partager le modèle sans restriction. C'est cette exigence que la définition de 2024 formalise, et qu'un simple modèle « open weights » ne satisfait pas.

Cette distinction pèse désormais sur la réglementation. L'AI Act, le règlement européen sur l'intelligence artificielle, prévoit des obligations allégées pour les modèles diffusés sous licence libre, ce qui pousse certains éditeurs à revendiquer l'étiquette « open source » sans remplir tous les critères de l'OSI. Avant de retenir un modèle présenté comme « open source », un dirigeant a donc intérêt à demander explicitement à l'éditeur si les données d'entraînement et le code sont eux aussi publiés, et pas seulement les poids : c'est cette réponse, plus que l'étiquette commerciale, qui indique si le modèle respecte réellement les critères de l'OSI.

Les entreprises françaises, encore loin de l'IA développée en interne

Les chiffres de l'Insee montrent que la question de l'ouverture des modèles reste en marge des usages réels. En 2024, 10 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus déclarent utiliser au moins une technologie d'intelligence artificielle, contre 6 % un an plus tôt, selon l'enquête TIC-entreprises de l'Insee. L'écart reste net selon la taille : 9 % chez les entreprises de moins de 50 salariés, 33 % au-delà de 250 salariés.

Côté TPE-PME, le Baromètre France Num 2025, réalisé par le Credoc pour la Direction générale des entreprises auprès de 11 021 entreprises, relève un usage de l'IA qui atteint 26 % en 2025, contre 13 % en 2024.

Ce que ça change pour votre entreprise

Pour une TPE ou une PME, la nature ouverte ou fermée d'un modèle d'IA compte surtout si l'entreprise souhaite héberger ses données ou modifier le comportement de l'outil. Pour un usage courant, comme décrocher les appels ou prendre des rendez-vous, la question de savoir si le modèle respecte les trois critères de l'OSI se pose donc moins : ce qui compte, c'est la simplicité de mise en service plutôt que la licence du modèle sous-jacent. Une solution comme allo360 fonctionne en mode prêt à l'emploi, sans que l'entreprise ait à se préoccuper de l'ouverture du modèle qu'elle utilise (voir les tarifs).