Modèle à poids ouverts

Un modèle à poids ouverts (open-weight) est un modèle d’IA — généralement un grand modèle de langage — dont les « poids », c’est-à-dire les paramètres numériques issus de l’entraînement, sont publiés de façon ouverte. Cela permet à chacun de le télécharger, de l’exécuter sur ses propres serveurs, de l’ajuster à ses besoins et de l’intégrer à ses produits, sans dépendre du cloud d’une seule entreprise. Il s’oppose aux modèles fermés ou propriétaires, comme ceux d’OpenAI, auxquels on n’accède qu’à distance via une API. Il ne faut pas le confondre avec « open source » au sens strict : que les poids soient publics ne signifie pas que les données et le code d’entraînement le soient aussi, d’où le terme « poids ouverts ». Llama de Meta, Mistral, DeepSeek ou Gemma de Google en sont des exemples connus. Ses atouts sont la confidentialité, le contrôle, un coût moindre et la possibilité de personnalisation, et il a nourri une communauté très active autour de l’IA que l’on peut héberger soi-même.