La pression s’accentuait sur lui. Mistral a relevé le gant. L’entreprise dirigée par Arthur Mensch est revenue dans la course, début octobre, en dévoilant un modèle qui réduit l’écart avec les IA chinoises de pointe. Comme elles, la licorne française fait le choix de l’open weights. Sage stratégie pour populariser ses IA. Cela marche si bien que les Américains s’inquiètent désormais de l’envol de cette myriade de modèles ouverts très compétitifs. Les laboratoires comme OpenAI et Anthropic serinent que c’est dangereux. Acteur emblématique de l’Internet moderne, la Linux Foundation explique, au contraire, pourquoi l’open source peut amener une sécurité accrue à l’IA. Entretien avec Mirko Boehm, directeur senior des développements collaboratifs de la fondation en Europe.
L’Express : Certains acteurs de l’IA affirment qu’il est dangereux de communiquer au monde entier les poids de ses modèles d’IA, comme le font les acteurs dits « open weights ». Qu’en pensez-vous ?
Mirko Boehm : Soumettre des logiciels à l’examen d’un nombre accru de personnes les rend plus sûrs, pas plus dangereux. Les infrastructures open source sont bien plus contrôlées que les produits fermés classiques. L’IA renforce cela car elle ne peut observer, apprendre et améliorer que le code qu’elle peut voir. Le défi est qu’il y a un écart entre les capacités des modèles IA et les outils de supervision. Les agents deviennent plus autonomes et capables. Mais la plupart des entreprises les diffusent sans contrôle, ni capacité de rappel ou audit. C’est un domaine dans lequel les organisations ont tout intérêt à collaborer. Les modèles généralistes peuvent être utilisés à bon ou mauvais escient. Les humains qui les déploient sont responsables de leur impact. Rappelons-nous de L’Apprenti-sorcier : « Les Esprit que j’ai évoqués, je ne peux plus m’en débarrasser ». C’est exactement nous, jouant avec l’IA. Les entreprises qui ont le culot de déclarer « Zut, notre modèle s’est rebellé et a piraté le système d’un concurrent » fuient leurs responsabilités. Elles devraient dire : « Nous, opérateurs humains, avons été négligents et n’avons pas bâti les outils de contrôle adéquats autour de notre IA. » Les modèles ouverts posent néanmoins un défi. Nos institutions de cybersécurité sont conçues pour un monde où l’on ne trouve que quelques failles sensibles chaque mois. Or les modèles IA scannent les structures et en détectent beaucoup plus vite que ce que le système peut actuellement absorber. Mais la réponse à cela n’est pas de restreindre les modèles IA ouverts, plutôt d’investir davantage dans la maintenance ouverte et collective.
Par le passé, l’open source était jugé utopique voire dangereux par certains éminents entrepreneurs de la tech. Comment ce mouvement a-t-il prouvé que le partage pouvait créer de la valeur dans l’économie numérique ?
L’idée que l’open source serait irréaliste a été battue en brèche depuis longtemps. Aujourd’hui, quasi tous les produits numériques sont bâtis autour d’une solide couche de modules open source. Le fait de les développer de manière collaborative les a rendus moins chers, de meilleure qualité et plus sécurisés. La concurrence n’a pas disparu avec l’open source, elle s’est déplacée plus haut dans la chaîne de valeur : vers le service, le support, la vitesse d’exécution… La même chose se produit dans l’intelligence artificielle aujourd’hui. La fondation IA Agentique lancée par la Linux Foundation en décembre 2025 avec Amazon, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudlfare, Google, Microsoft et OpenAI afin de financer et construire des protocoles communs pour l’IA agentique réunit dans la même pièce des concurrents directs. Ils bricolent ensemble les tuyaux sous le capot et s’affrontent férocement sur les produits créés à l’étage supérieur.
Dans la sphère logicielle, notre rapport 2026 montre que les entreprises qui contribuent directement au code de projets open source en retirent davantage qu’elles n’y investissent : jusqu’à 3,3 fois leur mise. Garder une avancée pour vous ne protège pas votre avance, cela signifie juste que vous payez seul la résolution d’un problème que la collectivité aurait pu résoudre plus vite et de façon plus économe.
Quels exemples ou chiffres montrent l’impact de l’open source sur l’IA en particulier, et sur le numérique en général ?
L’open source est ce qui fait que le marché IA reste pénétrable et empêche qu’il se trouve concentré sur quelques plateformes fermées. Les modèles open source et open weights talonnent les modèles propriétaires de frontière, à six mois d’écart. C’est suffisant pour challenger n’importe quelle entreprise qui tente de fermer le marché. Quant à l’impact global, une publication de la Harvard Business School estimait en 2024 que si toutes les entreprises utilisant des logiciels open source se mettaient en tête de recréer en interne ces outils, cela leur coûterait en tout 8 800 milliards de dollars.
Quels domaines sont adaptés à l’innovation open source et lesquels le sont moins ?
La collaboration ouverte est un modèle formidable dans la plupart des domaines. L’open source prédomine dans les infrastructures numériques telles que les logiciels contrôlant le cloud mais aussi le circuit électrique et les télécoms. Cela marche bien sur les technologies fondationnelles, utilisées par beaucoup d’acteurs et peu différenciées. L’open source fonctionne autour de vastes communautés où les petites contributions de chaque individu agrégées créent un ensemble de grande valeur. Cela fonctionne très bien avec le code informatique, les designs de puces, les données cartographiques, les encyclopédies. Cela ne fonctionne pas très bien lorsqu’il faut consacrer beaucoup de temps ou d’argent à une réalisation précise. C’est le défi qui se pose dans l’entraînement d’IA de frontière. Entraîner un modèle de pointe requiert du capital et de la puissance de calcul qu’aucune communauté de volontaires, ni la majorité des entreprises, ne peut réunir seule. C’est le seul endroit où l’avantage habituel de l’open source ne se transfère pas entièrement.
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Author : Anne Cagan
Publish date : 2026-10-13 05:45:00
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