Modèle d'IA open source ou à poids ouverts : la différence, licence par licence

En une phrase : Un modèle à poids ouverts te laisse télécharger et faire tourner le modèle dans les limites de sa licence ; un modèle open source, au sens de l’Open Source Initiative, fournit en plus le code et les informations sur les données qui permettent de le comprendre et de le refaire, sans restreindre ce que tu en fais.

« Open source » est devenu un argument commercial dans l’IA. Les entreprises l’emploient pour des modèles dont les conditions d’utilisation n’ont rien de comparable : certains se réutilisent sans contrainte, d’autres imposent des seuils, des mentions obligatoires ou des usages interdits. Pour t’y retrouver, il faut distinguer deux choses : ce qui est publié (les poids, le code, les données) et ce que la licence t’autorise à en faire. Pour les autres notions de base, la rubrique Comprendre rassemble nos explicatifs.

Les poids, c’est le modèle lui-même

Un modèle de langage est un immense ensemble de valeurs numériques, réglées pendant l’entraînement : ce sont ses « poids » (ou paramètres). Ils déterminent la façon dont le modèle transforme ta question en réponse. Publier les poids, c’est publier le modèle sous une forme directement utilisable : tu peux le télécharger, le faire tourner sur ta propre machine, l’adapter à une tâche en poursuivant son entraînement (on parle d’affinage, ou fine-tuning).

En revanche, les poids ne disent presque rien de la fabrication du modèle. L’Open Source Initiative (OSI), l’association à but non lucratif qui tient la définition de référence du logiciel open source, le résume dans une page consacrée aux poids ouverts : ils ne contiennent ni le code d’entraînement, ni le jeu de données, ni une description détaillée de la composition de ces données. Sans ces éléments, explique l’OSI, il est difficile de reproduire le modèle, de l’auditer ou de comprendre son entraînement.

C’est pour cette raison qu’on parle de modèle « à poids ouverts » (open weights) : l’expression décrit ce qui est publié, sans rien promettre sur le reste.

Ce qu’exige la définition de l’IA open source

L’OSI a publié la version 1.0 de sa définition de l’IA open source (Open Source AI Definition, ou OSAID) le 28 octobre 2024, au salon All Things Open de Raleigh, aux États-Unis, au terme d’un processus de conception collective d’un an, précédé de plusieurs années de recherche, selon son communiqué.

Le texte de la définition reprend les quatre libertés du logiciel libre. Un système d’IA open source doit permettre de :

• l’utiliser pour n’importe quel usage, « sans avoir à demander la permission » (traduction Le Latent) ;
• l’étudier, c’est-à-dire comprendre son fonctionnement et inspecter ses composants ;
• le modifier pour n’importe quel usage, y compris pour changer ses réponses ;
• le partager, modifié ou non, pour n’importe quel usage.

Pour que ces libertés soient réelles, la définition exige trois éléments, qu’elle appelle « la forme privilégiée pour apporter des modifications » (traduction Le Latent) :

• des informations sur les données : une description assez détaillée des données d’entraînement pour qu’une personne compétente puisse construire un système « substantiellement équivalent » (traduction Le Latent), selon la définition. Cela comprend leur provenance, la façon dont elles ont été choisies, étiquetées et filtrées, la liste des données publiques utilisées et celle des données achetées ou obtenues auprès de tiers. La définition n’impose pas de publier les données elles-mêmes ;
• le code : le code source complet utilisé pour entraîner et faire tourner le système, du filtrage des données jusqu’au code d’inférence, sous une licence approuvée par l’OSI ;
• les paramètres : les poids du modèle, sous des conditions approuvées par l’OSI.

Le même texte précise que des « modèles open source » ou des « poids open source » doivent inclure les informations sur les données et le code qui ont servi à obtenir ces paramètres. Autrement dit, des poids publiés seuls ne suffisent pas, même sous une licence très permissive. Notre glossaire résume la notion à l’entrée open source.

Quels modèles passent le test

Pendant la mise au point de la définition, des bénévoles ont vérifié si elle permettait de trancher sur des modèles réels. Selon la foire aux questions de l’OSI, ont passé cette phase de validation Pythia (EleutherAI), OLMo (AI2), Amber et CrystalCoder (LLM360) et T5 (Google). À l’inverse, Llama 2 (Meta), Grok (xAI, que la FAQ désigne comme « X/Twitter »), Phi-2 (Microsoft) et Mixtral (Mistral) ne passaient pas, faute de composants requis ou à cause de conditions juridiques jugées incompatibles avec les principes de l’open source.

Le cas de Mixtral est instructif : ce modèle de Mistral est publié sous Apache 2.0, une licence libre classique, comme l’indique son dépôt sur Hugging Face. Cela ne suffit pas au sens de l’OSI, qui demande aussi le code et les informations sur les données. L’OSI prévient que ces résultats sont un exercice de mise au point et non une certification : elle annonce qu’elle examinera les textes juridiques (licences), pas les systèmes d’IA un par un.

Licence par licence : ce que tu as le droit de faire

Entre « tout est permis » et « usage interdit », les licences des modèles à poids ouverts couvrent tout un éventail. Voici quatre cas lus dans les textes, du plus permissif au plus encadré.

Apache 2.0 et MIT : les licences libres classiques

Mistral AI a publié Mistral Small 3, un modèle de 24 milliards de paramètres, sous licence Apache 2.0, pour la version de base comme pour la version ajustée aux instructions, selon son annonce du 30 janvier 2025. L’entreprise y écrit que les poids de ses modèles généralistes sous Apache 2.0 sont « libres d’être modifiés et utilisés de n’importe quelle manière » (traduction Le Latent), et qu’elle s’éloigne progressivement de ses modèles publiés sous sa licence maison « MRL ». Elle ajoute qu’une fois quantifié (compressé), ce modèle peut tourner sur une seule carte graphique RTX 4090 ou sur un MacBook doté de 32 Go de mémoire vive.

DeepSeek a choisi la licence MIT, encore plus courte, pour DeepSeek-R1. Sa fiche sur Hugging Face indique que le code et les poids sont sous licence MIT, que la série accepte l’usage commercial et toute modification, y compris la distillation, c’est-à-dire l’entraînement d’autres modèles à partir de ses réponses. La même fiche signale un piège : les versions « distillées » basées sur Llama restent soumises à la licence de Llama (3.1 ou 3.3 selon le modèle), et celles basées sur Qwen viennent de modèles sous Apache 2.0. Un modèle dérivé hérite des conditions du modèle de départ.

Ces deux licences n’imposent pour l’essentiel que de conserver la mention de copyright et le texte de la licence. Elles ne disent rien, en revanche, des données d’entraînement : un modèle sous Apache 2.0 ou MIT reste un modèle à poids ouverts tant que le code d’entraînement et les informations sur les données ne sont pas publiés.

Llama : une licence maison avec seuil et politique d’usage

Meta distribue Llama 3.1 sous sa propre licence, la « Llama 3.1 Community License », datée du 23 juillet 2024. Elle accorde gratuitement le droit d’utiliser, de copier, de distribuer et de modifier le modèle, selon son texte, avec plusieurs conditions :

• si ton produit ou ton modèle dérivé est distribué, tu dois afficher « Built with Llama » de façon visible (article 1.b.i de la licence), et tout modèle entraîné ou amélioré à partir de Llama doit porter « Llama » au début de son nom ;
• si les produits ou services d’une entreprise comptaient plus de 700 millions d’utilisateurs actifs mensuels à la date de sortie de Llama 3.1, elle doit demander une licence à Meta, que Meta peut accorder « à sa seule discrétion » (traduction Le Latent), selon l’article 2 de la licence ;
• tout usage doit respecter une politique d’utilisation acceptable.

Cette politique d’usage interdit notamment les activités illégales, le harcèlement, les logiciels malveillants, la désinformation, l’usurpation d’identité, ou encore le fait de présenter des réponses de Llama comme écrites par un humain. Elle exclut aussi les usages militaires et liés à l’industrie nucléaire. Ce sont des restrictions d’usage : c’est précisément ce que la définition de l’OSI exclut.

Pour un Européen, une autre clause compte. La politique d’usage de Llama 3.2 précise que, pour les modèles multimodaux de cette version, les droits de la licence ne sont pas accordés aux particuliers domiciliés dans l’Union européenne ni aux entreprises qui y ont leur établissement principal. La restriction ne s’applique pas aux utilisateurs finaux d’un produit qui intègre ces modèles.

Dernier détail pratique : sur Hugging Face, le dépôt de Llama 3.1 demande d’accepter de partager tes informations de compte avant de donner accès aux fichiers.

Gemma : deux régimes selon la génération

Chez Google (Alphabet), tout dépend du modèle. Les conditions d’utilisation de Gemma, modifiées le 1er avril 2026, s’appliquent aux générations précédentes (Gemma 1, 2, 3, 3n et leurs variantes). Elles autorisent la reproduction, la modification et la distribution, mais imposent de reprendre les restrictions d’usage de Google dans tout contrat de redistribution et de joindre un fichier « Notice ». Google s’y réserve le droit de restreindre, « à distance ou autrement » (traduction Le Latent), l’usage qu’il estime contraire à ces conditions. Sur Hugging Face, le dépôt de Gemma 3 demande d’accepter la licence de Google avant le téléchargement.

Pour Gemma 4, la même page renvoie vers une autre licence : la licence Apache 2.0, dont Google héberge le texte sur son site pour développeurs. Gemma 4 passe donc sous une licence libre classique.

Ce que dit l’AI Act sur les licences libres

Le règlement européen sur l’intelligence artificielle, dit AI Act, prévoit un traitement allégé pour les modèles publiés sous licence libre. Le site EUR-Lex n’a pas pu être lu par la rédaction (il renvoyait une page vide à la lecture automatique) ; la rédaction a lu la version française publiée au Journal officiel le 12 juillet 2024, servie par l’Office des publications de l’Union européenne. Le règlement (UE) 2026/1744, qui a modifié l’AI Act en juillet 2026, ne touche pas à son article 53 : la liste des articles qu’il modifie passe de l’article 50 à l’article 56. Pour le calendrier du texte, voir notre rubrique AI Act.

L’article 53 impose aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général quatre obligations : une documentation technique pour le Bureau de l’IA (a), des informations pour les entreprises qui intègrent le modèle (b), une politique de respect du droit d’auteur (c) et un résumé public du contenu utilisé pour l’entraînement (d). Son paragraphe 2 précise que les obligations a) et b) « ne s’appliquent pas aux fournisseurs de modèles d’IA qui sont publiés dans le cadre d’une licence libre et ouverte permettant de consulter, d’utiliser, de modifier et de distribuer le modèle, et dont les paramètres, y compris les poids, les informations sur l’architecture du modèle et les informations sur l’utilisation du modèle, sont rendus publics ». L’exception ne vaut pas pour les modèles « présentant un risque systémique ».

Le considérant 104 du même règlement en donne la raison : publier un modèle sous licence libre « ne révèle pas nécessairement des informations importantes sur le jeu de données utilisé pour l’entraînement ». La politique sur le droit d’auteur et le résumé des données d’entraînement restent donc obligatoires. Le considérant 103 ajoute que les composants fournis contre paiement ou « monétisés » ne bénéficient pas des exceptions.

Le droit européen ne reprend donc pas la définition de l’OSI : il n’exige pas le code d’entraînement, mais il exige une licence vraiment libre. Les lignes directrices de la Commission européenne sur les modèles d’IA à usage général, publiées le 18 juillet 2025, énumèrent des restrictions qui empêchent une licence d’être considérée comme libre et ouverte : la limitation à des usages non commerciaux ou de recherche, l’interdiction de distribuer, « des restrictions à l’utilisation découlant de paliers appliqués en fonction du nombre d’utilisateurs » et l’obligation d’obtenir des licences commerciales distinctes pour certains usages. Elles admettent des restrictions de sécurité proportionnées et des procédures de vérification des utilisateurs, si elles ne discriminent pas, notamment selon le pays d’origine.

Les lignes directrices ne citent aucun modèle par son nom, et elles ne sont pas contraignantes : seule la Cour de justice de l’Union européenne peut donner une interprétation qui fait autorité, rappelle le texte. Mais une clause comme le seuil d’utilisateurs de la licence Llama 3.1 correspond à l’un des cas qu’elles décrivent.

Ce que ça change pour toi

Télécharger. Un modèle à poids ouverts se récupère gratuitement, en général sur Hugging Face. Certains dépôts demandent seulement d’accepter une licence ou de partager tes informations de compte (Llama, Gemma 3), d’autres sont en accès libre. Rien de tout cela ne t’oblige à payer, mais lis la licence avant de cliquer : en l’acceptant, tu t’engages à la respecter.

Faire tourner le modèle chez toi. C’est le principal intérêt des poids ouverts pour un particulier : tes questions ne quittent pas ta machine. Le frein est matériel, pas juridique. Les petits modèles tournent sur un ordinateur récent bien équipé ; les plus gros demandent des serveurs. Avant de télécharger, vérifie la mémoire demandée sur la fiche du modèle.

Usage commercial. Avec Apache 2.0 ou MIT, tu peux intégrer le modèle dans un produit payant en conservant les mentions de licence. Avec une licence maison, relis les conditions : mention obligatoire, seuil d’utilisateurs, liste d’usages interdits, éventuelles exclusions géographiques comme celle des modèles multimodaux Llama 3.2 pour les résidents de l’UE.

Réentraîner ou affiner. Toutes les licences citées ici autorisent la modification, mais le modèle dérivé hérite des conditions du modèle d’origine. Un modèle affiné à partir de Llama reste soumis à la licence Llama, comme le rappelle la fiche de DeepSeek-R1 pour ses versions distillées.

Comprendre ou auditer. Seul un modèle open source au sens de l’OSI te donne de quoi savoir sur quelles données il a été entraîné et comment. Avec des poids ouverts seuls, tu dois faire confiance à la description fournie par l’éditeur.

Pour suivre les sorties de modèles ouverts et l’évolution de leurs licences, consulte la rubrique Open source.

Ce qu’on ne sait pas encore

• La définition de l’OSI est en version 1.0 : l’organisation écrit elle-même qu’elle s’attend à ce que le statut juridique des poids se clarifie avec le temps, et que leur protection par le droit d’auteur reste une question ouverte.
• Aucune décision de justice ne dit encore, à notre connaissance, quelles licences de modèles remplissent les critères de l’article 53 de l’AI Act ; les lignes directrices de la Commission ne lient pas les tribunaux.
• Les licences changent d’une génération à l’autre (Gemma 4 est passé à Apache 2.0, Mistral annonçait en janvier 2025 s’éloigner progressivement de sa licence « MRL ») : la licence à lire est celle du modèle précis que tu télécharges, à la date où tu le fais.

Pour les autres échéances du règlement européen, voir notre point sur le calendrier d’application de l’AI Act.