L’imprécision mène à « l’open-washing » : qu’est-ce qui distingue les IA open source des open weight ?

Depuis 2024 et l’arrivée de modèles comme Llama 3 de Meta ou gpt-oss d’OpenAI, un débat oppose les acteurs de l’intelligence artificielle sur la signification des termes open source et open weight. Cette confusion n’est pas anodine : elle influence des enjeux majeurs comme la souveraineté numérique et la sécurité des États. Meta a d’abord qualifié Llama 3 d’open source, avant de devoir nuancer sous la pression de la communauté du logiciel libre, qui l’accusait d’open washing (une pratique marketing qui consiste à utiliser abusivement le terme open pour donner une image de transparence sans la garantir). Aujourd’hui, le terme open model ou open weight s’impose pour désigner des modèles dont seuls les poids (les paramètres techniques) sont accessibles, et non l’intégralité du code ou des données d’entraînement.

L’Open Source Initiative (OSI), une organisation de référence dans le domaine du logiciel libre, a établi quatre libertés fondamentales pour qu’un logiciel soit considéré comme open source : la liberté d’exécuter le programme, d’étudier son fonctionnement, de redistribuer des copies et d’améliorer le programme pour le redistribuer. Pour une IA, cela signifie qu’un modèle open source doit non seulement rendre publics ses poids (les paramètres du modèle), mais aussi le code d’entraînement (les algorithmes utilisés pour entraîner le modèle) et les jeux de données (les ensembles de données sur lesquels le modèle a été formé). Sans ces éléments, un modèle ne peut pas être qualifié d’open source, même s’il est accessible gratuitement.

L’accès aux modèles d’IA est devenu un sujet géopolitique sensible. En 2026, les États-Unis ont temporairement bloqué l’accès à deux modèles avancés (Mythos et Fable 5) pour des raisons de sécurité nationale, tandis que la Chine envisage de restreindre l’accès à ses propres modèles de pointe afin d’éviter qu’ils ne soient utilisés par des puissances étrangères. Dans ce contexte, la distinction entre open source et open weight prend une dimension stratégique : un modèle open weight (dont seuls les poids sont publics) peut être utilisé par n’importe qui, y compris des acteurs malveillants, sans que les autorités puissent contrôler son développement ou son utilisation. À l’inverse, un modèle open source permet une transparence et un audit indépendant, ce qui peut renforcer la confiance et la sécurité.

Le débat oppose deux visions de l’IA ouverte. D’un côté, des figures comme Dario Amodei, cofondateur d’Anthropic, plaident pour des restrictions sur les modèles les plus avancés afin d’éviter des risques de détournement ou de concurrence déloyale. De l’autre, l’OSI et une partie de la communauté scientifique défendent l’importance de la transparence et des audits indépendants pour renforcer la sécurité des IA. Pour l’OSI, un modèle open source permet à des experts extérieurs de vérifier son fonctionnement, d’identifier des failles ou des biais, et de contribuer à son amélioration. Ce débat reflète une tension plus large entre innovation ouverte et contrôle des technologies sensibles.