Modèles

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

L'IA open source, c'est une IA que chacun peut utiliser à toute fin, étudier, modifier et partager. Selon la définition de l'Open Source Initiative d'octobre 2024, il faut pour cela trois choses : les poids, le code complet qui sert à entraîner et à faire tourner le modèle, et assez d'informations sur les données d'entraînement pour qu'une personne compétente bâtisse un système équivalent. La plupart des modèles vendus comme open source ne publient que la première, et méritent plutôt le nom de modèles à poids ouverts. Pour une entreprise, le gain pratique est souvent le même : n'importe qui peut faire tourner le modèle, donc vous choisissez qui le fait tourner, et sous quelle loi.

Publié le 6 oct. 2026 · vérifié le 6 oct. 2026

La définition, en un paragraphe

La référence est l'Open Source AI Definition, version 1.0, annoncée par l'Open Source Initiative le 28 octobre 2024 (annonce). Elle transpose à l'IA les quatre libertés du logiciel libre : utiliser le système à toute fin, sans demander de permission ; étudier son fonctionnement et inspecter ses composants ; le modifier à toute fin, y compris pour changer ses résultats ; le partager, modifié ou non.

Des libertés sur le papier ne suffisent pas : il faut les moyens de les exercer. La définition exige donc la forme sous laquelle une personne compétente modifierait réellement le système :

l'information sur les données — des informations assez détaillées sur les données d'entraînement pour qu'une personne compétente puisse bâtir un système substantiellement équivalent ;
le code — le code source complet qui sert à entraîner et à faire tourner le système ;
les paramètres — les paramètres du modèle, poids ou autres réglages.

Remarquez ce qu'elle n'exige pas : les données d'entraînement elles-mêmes. Elle demande la liste des données publiques utilisées et où les obtenir, et celle des données de tiers et où les obtenir, y compris contre paiement.

Open source, poids ouverts, fermé

Mesurés à cette définition, les modèles d'IA se rangent en trois familles :

Famille	Ce que vous obtenez	Exemples
Open source	Les poids, le code d'entraînement et d'exécution, l'information sur les données	Olmo d'Ai2, qui publie ses données d'entraînement, son code et ses poids
Poids ouverts	Les poids, sous licence ; rarement le code ou les données	Mistral Small 3.2, DeepSeek V4 Flash, Llama 3.3 70B
Fermé	Un accès par le seul service de l'éditeur	Les modèles GPT, Claude et Gemini ; sur Evanesca, Mistral Large 4, en préversion, exécuté par son éditeur dans sa région UE

« Open source » dans le discours d'un éditeur veut donc souvent dire poids ouverts : vous pouvez télécharger et exécuter le modèle, pas le reconstruire. Ce que sont les poids ouverts détaille ce que les poids permettent, et les modèles à poids ouverts en 2026 lequel choisir pour quel usage.

Les licences : là où « ouvert » a ses conditions

Deux modèles peuvent être « ouverts » et permettre des usages très différents. Mistral Large 2, par exemple, est sorti en juillet 2024 sous la Mistral Research License, réservée à la recherche et aux usages non commerciaux (annonce). Les licences des modèles à poids ouverts du catalogue d'Evanesca, et ce que chacune permet :

Licence	Ce qu'elle permet	Modèles sur Evanesca
Apache-2.0	Licence open source permissive : usage commercial autorisé	Qwen3.8 27B, Apertus v1.5 70B, Qwen3.6 35B, Gemma 4 26B, Mistral Small 4, Qwen3.5 397B, GPT-OSS 120B, Qwen3 Coder 30B, Qwen3 235B, Mistral Small 3.2, Pixtral 12B
MIT	Licence open source permissive : usage commercial autorisé	DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.2
GLM-5.3 License	Une licence propre au modèle, à lire avant tout usage commercial	GLM-5.3
Llama 3.3 Community License	Usage commercial autorisé ; au-delà de 700 millions d'utilisateurs actifs par mois, il faut une licence de Meta, et la mention « Built with Llama » doit être affichée (licence)	Llama 3.3 70B

Lisez la licence avant le benchmark : un modèle qu'on ne peut pas utiliser commercialement ne sert à rien à une entreprise, quels que soient ses scores.

Ce que dit l'AI Act des modèles open source

Depuis le 2 août 2025, les éditeurs de modèles d'IA à usage général ont quatre obligations : tenir une documentation technique à la disposition des autorités, fournir aux fournisseurs qui bâtissent sur le modèle les informations dont ils ont besoin, suivre une politique de respect du droit d'auteur de l'Union, et publier un résumé suffisamment détaillé des contenus utilisés pour l'entraînement (art. 53(1), règlement (UE) 2024/1689).

L'open source vaut une exemption partielle. Un éditeur qui publie son modèle sous licence libre et ouverte, poids compris, est dispensé des deux premières obligations — jamais des deux dernières, et jamais pour un modèle à risque systémique, présumé quand l'entraînement a demandé plus de 10²⁵ opérations en virgule flottante (art. 51(2) et 53(2)). Ces modèles ont des obligations en plus : évaluation et tests adverses, atténuation des risques, signalement des incidents, cybersécurité (art. 55).

Ces obligations sont celles des éditeurs, pas d'un service qui fait tourner leurs modèles. Evanesca ne développe, n'entraîne ni ne modifie de modèle ; sa page AI Act explique ce qu'elle vous doit, comme vous dire que vous parlez à une IA.

Ce que les modèles ouverts changent pour une entreprise

Vous choisissez l'opérateur, et avec lui la juridiction. Le CLOUD Act suit la société qui détient les données, pas le serveur (18 U.S.C. § 2713). Un modèle ouvert peut tourner chez un opérateur français ; un modèle fermé, seulement là où son éditeur le vend.
Vous n'êtes pas lié à l'API d'un seul fournisseur. Plusieurs opérateurs peuvent servir les mêmes poids, et la plupart parlent le format d'OpenAI.
Vous pouvez tester avant de faire confiance : lire la fiche du modèle, faire passer vos propres questions, comparer. Les benchmarks d'Evanesca montrent lesquels des six contrôles chaque modèle a passés.
Vous pouvez adapter le modèle — l'affiner sur vos propres données — si vous l'hébergez vous-même.

Des poids ouverts ne rendent pas les données souveraines à eux seuls : le même modèle, servi par une société américaine, reste à portée des injonctions américaines. DeepSeek V4 Flash en est l'exemple le plus net : l'application de son éditeur stocke les données personnelles en Chine, quand Scaleway fait tourner la même famille de poids à Paris.

Ce que l'ouverture ne donne pas

Une garantie de qualité. Des modèles fermés restent devant sur certains tests : dans le rapport de DeepSeek lui-même, un modèle fermé devance son dernier modèle Flash sur les épreuves d'agents les plus dures (DeepSeek V4.1 Flash).
L'absence de conditions. Une licence peut plafonner le nombre d'utilisateurs, interdire l'usage commercial ou exiger une mention, comme le montre le tableau ci-dessus.
Un petit matériel. En 8 bits, les poids occupent environ un gigaoctet de mémoire GPU par milliard de paramètres : Mistral Large 4, avec 1000 milliards de paramètres, demande environ 1000 Go avant tout contexte.
Un contrat de support avec l'éditeur. Vous comptez sur la fiche du modèle, la communauté et l'opérateur qui l'exécute.
La maîtrise de qui d'autre l'utilise. N'importe qui peut faire tourner les poids, y compris sans les garde-fous de l'éditeur.

Rien de cela ne plaide contre les modèles ouverts ; tout plaide pour lire la fiche, la licence et le trajet avant de s'appuyer sur l'un d'eux.

Trois façons de commencer

Un service qui fait tourner les modèles ouverts pour vous. L'agent, le chat et l'API compatible OpenAI d'Evanesca exécutent des modèles à poids ouverts en Europe, pour la plupart en France, avec des prix par million de tokens à partir de 0,168 € en entrée, TVA comprise.
Un opérateur en direct, comme OVHcloud AI Endpoints ou Scaleway Generative APIs, avec votre propre contrat.
Vos propres serveurs, avec un moteur d'inférence comme vLLM ou Ollama — voir les passerelles d'IA auto-hébergées.

Les modèles indiquent l'opérateur et le lieu de chacun, et la documentation présente l'API. Evanesca n'est pas encore ouverte ; ce site montre comment elle fonctionnera.

Questions fréquentes

Poids ouverts et open source, est-ce la même chose ?

Non. La définition de l'Open Source Initiative exige les poids, le code complet qui sert à entraîner et à faire tourner le modèle, et assez d'informations sur les données d'entraînement pour rebâtir un système équivalent. La plupart des modèles dits open source ne publient que les poids, sous licence : ce sont des modèles à poids ouverts.

Peut-on utiliser un modèle d'IA open source à des fins commerciales ?

Cela dépend de la licence. Apache-2.0 et MIT autorisent l'usage commercial. La Llama 3.3 Community License l'autorise, mais exige une licence de Meta au-delà de 700 millions d'utilisateurs actifs par mois, et Mistral Large 2 est sorti sous une licence réservée à la recherche et aux usages non commerciaux. Lisez la licence de chaque modèle.

L'AI Act dispense-t-il les modèles open source ?

En partie. Un éditeur qui publie son modèle sous licence libre et ouverte, poids compris, est dispensé de deux obligations de documentation, mais doit toujours une politique de droit d'auteur et un résumé public de ses données d'entraînement ; un modèle à risque systémique n'est dispensé de rien (art. 53(2)).

Où essayer des modèles ouverts sans GPU ?

Par une API exploitée par un opérateur. OVHcloud et Scaleway en vendent l'accès en France, et Evanesca fait tourner des modèles à poids ouverts de l'un et de l'autre dans un chat doté d'un mode Agent et une API compatible OpenAI. Evanesca n'est pas encore ouverte ; ce site montre comment elle fonctionnera.