Les poids ouverts ne sont pas de l'open source : ce que le débat sur l'IA rate
Le rapport State of Open Source AI de Mozilla indique que les meilleurs modèles à poids ouverts chinois accusent un retard d'environ quatre mois sur les offres américaines de pointe. L'Open Source Initiative conteste cette étiquette, affirmant que les poids ouverts ne couvrent qu'une partie de la définition de l'open source.

Les poids ouverts sont le terme le plus disputé de la politique de l'IA. Mozilla a publié la version 1.1 de son rapport State of Open Source AI le 15 septembre, avec des données arrêtées au 1er septembre. Sa thèse centrale : les meilleurs modèles à poids ouverts se situent à environ quatre mois des offres américaines de pointe. Le rapport, relayé par Tom's Hardware le 16 septembre, ajuste les données de METR sur l'horizon des tâches pour estimer l'écart entre ouvert et fermé à 4,4 mois, ce qui correspond à l'estimation d'Epoch AI de quatre mois.
L'Open Source Initiative ne conteste pas l'utilité des poids ouverts. Elle conteste l'étiquette. Dans un billet publié le 19 septembre, l'OSI distingue les modèles à poids ouverts, qui diffusent les poids et rien d'autre, de l'Open Source AI, qui inclut aussi le code d'entraînement et soit les données, soit un compte rendu détaillé de leur construction. Seule la seconde catégorie, soutient l'OSI, permet d'exercer les quatre libertés du logiciel : utiliser, étudier, modifier et partager sans demander l'autorisation au titulaire des droits.
L'écart de quatre mois, et sur quoi il repose
Le chiffre de Mozilla est plus étroit qu'il n'y paraît. Le rapport recense 16 sorties notables à poids ouverts, et aucune ne fournit la recette des données exigée par la définition Open Source AI de l'OSI. Selon Tom's Hardware, l'écart de quatre mois est mesuré d'API à API sur des points de terminaison hébergés, au prix catalogue. Il décrit ce qu'un développeur paie à un fournisseur, pas le coût d'exécution d'un modèle sur son propre matériel.
Sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, le meilleur modèle ouvert accuse trois points de retard sur le leader fermé, à 60 % du prix. Il se situe deux points derrière Claude Fable 5, à 30 % du prix. Sur le tableau Terminal-Bench 2.1 de vals.ai, qui soumet chaque modèle au même banc logiciel, GLM-5.2 de Z.ai obtient un score à un point de Claude Opus 4.7 et à environ quatre points d'Opus 4.8, pour moins d'un cinquième du coût par test. Sur OpenRouter, huit des dix premiers modèles par volume de tokens en août sont à poids ouverts, dont sept construits en Chine. Les fournisseurs fermés ont capté 96 % des revenus de la couche modèle sur OpenRouter de mai à septembre 2025, selon la Linux Foundation.
Vient ensuite la réserve matérielle, qui contredit le titre. Le graphique de Mozilla place le meilleur modèle ouvert tenant sur un serveur à 52,6 et le meilleur tenant sur un seul GPU à 40, soit des baisses de 10 et 23 points par rapport au sommet. C'est un écart plus large que quatre mois. Le point de contrôle natif MXFP4 de Kimi K3 pèse environ 1,56 To répartis sur 96 fragments. La configuration de service de Mozilla liste 64 accélérateurs ou plus ; vLLM exige au moins huit GPU GB300, avec plusieurs nœuds pour le trafic de production. Le rapport décrit cette situation comme ouverte mais non exécutable par la plupart de ceux qui détiennent les poids. Une exception : Inkling-Small de Thinking Machines, sous Apache 2.0, dont la version NVFP4 tient sur un B300 à partir de 180 Go.
« Nous considérons la décision de payer pour des [modèles] fermés comme liée à la charge de travail plutôt qu'à l'organisation », a déclaré Raffi Krikorian, directeur technique de Mozilla, à Ars Technica dans un courriel.
Mozilla est une organisation de plaidoyer, et elle le dit. Tom's Hardware note que TIME a rapporté le 14 juillet que Krikorian avait décrit le rapport comme relevant en partie du plaidoyer. Le rapport s'appuie sur une enquête de Mozilla et SlashData auprès d'environ 1 400 développeurs, ainsi que sur des données de trafic OpenRouter et des indices de référence tiers. La légende du graphique de Mozilla est franche sur la cible mouvante qui sous-tend tout cela : « l'écart se réinitialise à chaque cycle de publication ».
Pourquoi la bataille des définitions compte plus que le benchmark
L'argument de l'OSI n'est pas que les poids ouverts sont mauvais. C'est que le terme a été étiré pour couvrir des modèles qui permettent l'affinage et l'hébergement auto-géré, tout en gardant fermés les données et le code d'entraînement. Cette distinction a du poids dans les débats politiques, où les poids ouverts sont souvent traités comme un substitut à l'ouverture, à la concurrence et à l'auditabilité.
« Les modèles à poids ouverts limitent votre capacité à modifier le modèle, et vous ne pouvez pas l'étudier pleinement », indique le billet de l'OSI. L'exemple d'alternative donné par l'organisation est Olmo, un grand modèle de langage d'Ai2 publié avec l'intégralité de son jeu de données d'entraînement et ses points de contrôle. Des chercheurs ont ainsi pu injecter de nouvelles informations dans les données d'entraînement et observer comment le modèle les mémorisait ou les oubliait.
Ce type d'étude n'est pas du rangement académique. Un article distinct sur arXiv, « Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language models », soumis en mai 2025 et révisé jusqu'en juillet 2026, applique une technique d'extraction à 200 livres et 14 LLM à poids ouverts sur plus de 3 000 expériences. Les auteurs, un groupe qui comprend A. Feder Cooper, Mark A. Lemley et Percy Liang, ont constaté que la plupart des LLM ne mémorisent pas la plupart des livres, ni en entier ni en partie, mais qu'il existe des exceptions notables. Llama 3.1 70B mémorise entièrement certains livres, selon l'article, dont Harry Potter and the Sorcerer's Stone, au point que tout le livre peut être extrait presque mot pour mot à partir des premiers mots comme invite.
La conclusion de l'article est délibérément insatisfaisante pour les deux camps du débat sur le droit d'auteur : la mémorisation varie selon le modèle et selon le livre, et les résultats ne favorisent pas clairement les plaignants ou les défendeurs. Les poids ouverts sont ce qui a rendu cette mesure possible. Les modèles fermés ne peuvent pas être sondés ainsi de l'extérieur.
Le tableau pratique est donc plus désordonné que les éléments de langage de l'un ou l'autre camp. Les sorties à poids ouverts sont compétitives sur le prix et, sur certains benchmarks, à un ou deux points de la frontière. Elles sont aussi coûteuses à exécuter dans le haut de gamme, inégalement documentées et, selon la définition de l'OSI, pas open source. L'écart que mesure Mozilla est réel, et l'écart que décrit l'OSI entre diffuser des poids et diffuser un modèle réellement inspectable l'est aussi.
Sources
3- 01China's open-weight AI models are now just 4 months behind frontier US offerings, Mozilla report claimsEN
- 02Open Weights Are Good. Open Source Is Better.EN
- 03Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language modelsEN
Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.
Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.
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