Open source vs closed source : comment choisir son IA en 2025 ?

En 2025, un grand nombre d’entreprises, de startups et même d’organismes publics doivent faire un choix crucial : faut-il s’appuyer sur des modèles d’intelligence artificielle open source ou sur des solutions propriétaires fermées (closed source) ?

Cette question dépasse largement la technique. Elle influence directement la vitesse d’innovation, la sécurité des données, les coûts et la capacité à rester conforme aux régulations.

Chez Alyra – l’école de la blockchain et de l’IA, nous accompagnons depuis 2019 des porteurs de projets et des professionnels qui veulent comprendre ces enjeux pour prendre les bonnes décisions. Cet article propose une analyse claire et accessible, pour vous aider à faire un choix adapté à votre contexte.

Pourquoi ce choix est stratégique

Opter pour une IA open source ou closed source, c’est arbitrer entre deux logiques très différentes :

• L’open source offre une plus grande autonomie, la possibilité de modifier et d’auditer le modèle, et une flexibilité à long terme.
• Le closed source garantit un accès rapide, des performances souvent supérieures et un support professionnel, mais au prix d’une dépendance vis-à-vis du fournisseur.

Ce choix conditionne :

• Votre time-to-market (rapidité à sortir un produit ou un service).
• Votre budget long terme, car les coûts d’infrastructure ou d’abonnement diffèrent énormément.
• Vos capacités d’adaptation, car un modèle fermé limite les marges de personnalisation.

Licences et propriété : un point de départ indispensable

La première question à se poser concerne les licences. Beaucoup d’équipes se concentrent uniquement sur la performance du modèle, mais oublient les implications légales.

Deux niveaux doivent être distingués :

1. La propriété intellectuelle : qui détient les données d’entraînement, le code source, les poids du modèle ou encore les checkpoints intermédiaires ?
2. La licence d’utilisation : que pouvez-vous faire concrètement ? Modifier le modèle, le redistribuer, l’utiliser à des fins commerciales, ou au contraire uniquement pour la recherche ?

👉 Certains modèles, comme LLaMA de Meta, sont accessibles mais accompagnés de fortes restrictions : interdiction d’utilisation dans le médical, limites de revenus, absence de données d’entraînement publiées.

Comprendre ces nuances est fondamental. Dans notre formation “Consultant en intelligence artificielle”, nous insistons justement sur la lecture des licences et leur impact sur la stratégie d’entreprise.

L’IA open source : transparence et contrôle

Qu’est-ce que cela recouvre vraiment ?

Le terme “open source” est souvent utilisé de manière abusive. On distingue en réalité plusieurs approches :

• Open Weights : les poids d’un modèle sont publiés, mais pas le pipeline complet.
• Open Model : tout le processus est disponible, y compris les données et le code.
• Open Science : les travaux sont partagés à des fins de recherche et d’avancement académique.

La vraie définition de l’open source, portée par l’Open Source Initiative, repose sur quatre libertés : utiliser, étudier, modifier, redistribuer.

Les bénéfices

• Contrôle total : l’organisation garde la main sur ses données et sur la manière dont l’IA est utilisée.
• Auditabilité : en ayant accès au code et au pipeline, il est possible d’identifier les biais ou erreurs.
• Coût long terme : une fois en place, l’open source réduit les coûts par requête par rapport à des API facturées à l’usage.
• Innovation collaborative : comme pour Stable Diffusion ou Mistral AI, les communautés contribuent à améliorer les modèles.

Les limites

• Infrastructure lourde : héberger un modèle demande du matériel, des équipes MLOps et des compétences spécifiques.
• Support incertain : sans contrat de maintenance, vous dépendez de la communauté.
• Responsabilité juridique : tout ce qui est produit ou déployé est de votre ressort.

👉 Dans notre article Les métiers de l’IA et de la blockchain, nous expliquons pourquoi ces compétences sont devenues centrales dans le marché de l’emploi.

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L’IA closed source : rapidité et performance

Pourquoi c’est tentant

Les modèles fermés séduisent car ils sont immédiatement exploitables :

• Intégration rapide via API.
• Support technique et SLA garantis.
• Performance de pointe, comme pour GPT-4 ou Google Gemini, qui figurent parmi les meilleurs scores dans le Stanford HELM Benchmark.

Les contreparties

• Boîte noire : aucune possibilité d’audit externe.
• Dépendance : changement de prix, évolution de licence ou arrêt d’un service peuvent mettre un projet en difficulté.
• Restrictions contractuelles : certains usages sont interdits par défaut (secteurs sensibles, montants de revenus).

Beaucoup d’organisations adoptent une approche pragmatique : elles commencent avec des solutions fermées pour tester et prouver la valeur, puis migrent progressivement vers de l’open source pour sécuriser leur autonomie.

Comment décider ? Les bonnes questions à se poser

Plutôt que de chercher une réponse unique, il est préférable de poser un cadre d’évaluation. Voici dix questions essentielles :

1. Mes données sont-elles sensibles (santé, finance, RH) ?
2. Dois-je prouver et expliquer les décisions de mon IA ?
3. Suis-je soumis à des contraintes réglementaires strictes ?
4. Ai-je les compétences internes pour gérer du MLOps ?
5. Mon budget privilégie-t-il le CAPEX (investissement open source) ou l’OPEX (API fermées) ?
6. Dois-je sortir un POC en quelques semaines ou ai-je du temps ?
7. Ai-je prévu un plan de migration si le fournisseur change sa politique ?
8. Les licences des modèles correspondent-elles à mon secteur ?
9. Mon produit a-t-il une durée de vie courte (12 mois) ou longue (36 mois et plus) ?
10. Est-ce que je cherche à innover sur le long terme ou simplement à obtenir un avantage ponctuel ?

👉 Ces points sont au cœur de notre formation Développement IA, destinée aux développeurs qui souhaitent passer à l’IA.

Les secteurs sensibles : un enjeu particulier

Dans des domaines comme la santé, la banque ou le secteur public, le choix est encore plus délicat. Les régulateurs imposent une traçabilité complète des décisions automatisées.

Comme le rappelle le MIT Technology Review, les entreprises devront bientôt démontrer non seulement la performance de leurs modèles, mais aussi leur explicabilité. Dans ce contexte, se contenter de modèles fermés peut poser problème, car il devient difficile d’expliquer un résultat ou de corriger un biais.

Quelle stratégie adopter selon la maturité du projet ?

• Idée / POC (0–3 mois) : privilégier le closed source pour tester vite. L’objectif est d’obtenir un retour sur valeur rapidement, sans dépenser trop en infrastructure.
• MVP / Early scale (3–12 mois) : combiner open et closed. Utiliser les API pour certaines briques et internaliser d’autres pour gagner en contrôle.
• Scale (12–36 mois) : renforcer la part open source, surtout sur les composants stratégiques. Prévoir des alternatives et documenter un plan de migration.

Conclusion

Open source ou closed source : il n’existe pas de réponse universelle. Chaque organisation doit évaluer son contexte, ses compétences, ses ressources et ses contraintes réglementaires.

• L’open source séduit par sa transparence, sa flexibilité et son potentiel collaboratif.
• Le closed source attire par sa rapidité, son confort et ses performances.
• La plupart du temps, la meilleure solution est hybride, avec une combinaison des deux approches.

Et si vous souhaitez un accompagnement personnalisé, prenez rendez-vous avec un conseiller Alyra.

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