Pendant des années, l’intelligence artificielle (IA) a été le domaine de quelques privilégiés : d’énormes entreprises technologiques, des instituts de recherche bien financés et des agences gouvernementales disposant des ressources nécessaires pour développer et déployer des modèles avancés. À ce titre, de nombreuses percées de l’IA se sont produites à huis clos, avec un accès public limité à la technologie sous-jacente. Avec seulement une poignée d’acteurs favorisant l’innovation, le progrès a progressé lentement, avec de nouvelles idées façonnées par les priorités des responsables.
Ce n’est plus le cas. L’IA libre change la donne en mettant des outils d’IA avancés à la disposition de tous ceux qui ont la curiosité (et les compétences) de l’explorer. En partageant librement du code et des recherches, l’IA libre encourage la collaboration entre les secteurs, accélère le développement et met au défi les gardiens traditionnels du progrès de l’IA. Avec cette accessibilité, de nouvelles questions se posent en matière de sécurité, d’éthique et de contrôle, questions que les entreprises et les développeurs doivent gérer à mesure que l’IA libre redéfinit la façon dont cette technologie est déployée.
Les logiciels libres sont des logiciels dont le code source est accessible au public et que tout le monde peut inspecter, modifier et distribuer. Contrairement aux logiciels propriétaires, qui sont gérés par toute entreprise ou tout groupe responsable de leur création, les logiciels libres sont développés de manière collaborative, ce qui permet aux programmeurs du monde entier de contribuer à des améliorations, de corriger les vulnérabilités et de personnaliser les fonctionnalités. De nombreuses technologies de base, notamment de nombreux serveurs Web, systèmes d’exploitation et infrastructures de programmation, s’appuient sur des composants libres.
Les principes qui définissent les logiciels libres ont été étendus au domaine de l’intelligence artificielle. L’IA libre applique ces pratiques collaboratives et transparentes aux modèles d’IA, mais avec certaines différences dans la définition et la mise en œuvre de l’ouverture.
L’IA libre et les logiciels libres
Bien que l’IA libre soit souvent comparée aux logiciels libres, les deux ne sont pas les mêmes en termes de structure, d’accessibilité et de contrôle :
- Logiciel libre
Le code source est entièrement accessible et écrit dans des langages de programmation lisibles, ce qui permet d’inspecter, de modifier et de redistribuer. Les développeurs peuvent librement adapter le logiciel, créer de nouvelles versions et même séparer les projets indépendants s’ils ne sont pas d’accord avec la direction initiale. Cette transparence permet aux utilisateurs de vérifier la sécurité, de corriger les bogues et de personnaliser les fonctionnalités en fonction de leurs besoins.
- IA libre
Au lieu du code source traditionnel, les modèles d’IA sont construits à partir de représentations numériques complexes, telles que des poids et des paramètres, qui ne sont pas considérées comme « lisibles » par les normes humaines. Certains modèles d’IA sont partagés ouvertement, mais ils excluent souvent des composants critiques tels que les données d’entraînement, ce qui limite la transparence et la personnalisation. En outre, le processus de formation nécessite d’énormes ressources de calcul, ce qui signifie que le contrôle du développement initial de l’IA incombe souvent aux grandes entreprises.
L’IA propriétaire décrit les modèles et les systèmes d’intelligence artificielle dont le code sous-jacent, les données d’entraînement et l’architecture restent propriétaires. À la différence de l’IA libre, qui permet l’accès public et la modification, l’IA propriétaire est entièrement géré par l’entreprise qui la développe. Cette approche garantit que le développeur conserve l’entière autorité sur les mises à jour, la sécurité et la distribution, mais limite également la transparence et la personnalisation.
La plupart des modèles d’IA les plus connus, tels que GPT-4 d’OpenAI et Gemini de Google, fonctionnent dans une infrastructure propriétaire. Bien que ce modèle puisse fournir des contrôles de sécurité plus solides et une performance cohérente, il soulève également certaines préoccupations (dépendance vis-à-vis des fournisseurs, manque d’aperçus sur la façon dont les modèles sont formés et limites potentielles en matière d’innovation).
IA libre comparativement à IA propriétaire
L’IA libre et l’IA propriétaire ont des avantages, mais elles diffèrent considérablement en termes d’accessibilité et de transparence :
- IA libre
Le code, l’architecture et (parfois) les pondérations du modèle sont rendus publics afin que les utilisateurs puissent les examiner ou les ajuster autant qu’ils le souhaitent. En guise de compromis, l’IA libre peut manquer le soutien et les mesures de sécurité au niveau de l’entreprise qui accompagnent les modèles propriétaires.
- IA propriétaire
Le code et les données d’entraînement restent privés, ce qui garantit que seul le développeur peut modifier ou distribuer le modèle. Cela permet une gestion plus stricte de la sécurité et de la conformité, ce qui rend la solution attrayante pour les entreprises soumises à des exigences réglementaires strictes. Malheureusement, l’IA propriétaire limite la personnalisation des utilisateurs et augmente la dépendance à un seul fournisseur, ce qui peut compliquer la vérification de la façon dont le modèle a été formé.
L’IA propriétaire maintient les capacités de l’IA sous un verrou métaphorique tandis que l’IA libre ouvre la porte. Les utilisateurs ont la liberté d’utiliser l’outil en l’état, mais également d’explorer sa structure interne pour mieux comprendre comment et pourquoi il fonctionne comme il le fait. Ils peuvent ensuite utiliser cette compréhension pour étendre les fonctionnalités de l’IA, personnalisant ses capacités pour répondre à des utilisations et besoins uniques.
Ce niveau de liberté est certainement précieux en soi, mais il contribue également à un paysage plus éthique de l’IA. Face à des préoccupations liées aux biais, à la responsabilité, à la confidentialité des données ou à d’autres problèmes, les utilisateurs sont encouragés à enquêter et à tester eux-mêmes (au lieu de s’appuyer sur les fournisseurs). Dans le même temps, une base plus large de collaborateurs permet de maintenir les avancées de l’IA plus largement accessibles au grand public, évitant ainsi que la technologie ne soit monopolisée par une poignée d’entreprises sélectionnées. Cela décentralise l’écosystème technologique et favorise une concurrence accrue pour favoriser l’avancement continu.
Avantages de l’IA libre
Outre les avantages plus larges de l’IA libre, les entreprises peuvent tirer parti d’un certain nombre d’avantages spécifiques. Tenez compte des points suivants :
- Cas d’utilisation variés
L’IA libre est utilisée dans tous les domaines, de la détection des fraudes à l’imagerie médicale en passant par l’automatisation et le service à la clientèle. Les modèles étant disponibles gratuitement, les entreprises peuvent expérimenter l’IA d’une manière que les systèmes propriétaires ne permettent pas, ce qui facilite l’application de l’IA à des besoins spécialisés ou de niche.
- Barrière plus basse pour l’utilisation
Sans frais de licence ni contrats restrictifs, l’IA libre rend ce type de technologies de l’information (IT) accessible à un plus grand nombre d’entreprises. Les entreprises en démarrage, les petites entreprises et les développeurs indépendants peuvent tous expérimenter l’IA sans coûts initiaux considérables. Une participation plus étendue entraîne des applications plus créatives et diversifiées.
- Engagement communautaire
L’IA libre bénéficie d’une communauté mondiale de programmeurs, de chercheurs, d’ingénieurs et de passionnés dévoués qui contribuent activement à son développement. Les efforts collectifs renforcent les modèles d’IA grâce à une expertise partagée et permettent de s’assurer que les améliorations se poursuivent même après que les collaborateurs initiaux se sont tournés vers d’autres projets.
- Transparence et amélioration
Les modèles d’IA libre étant accessibles au public, les entreprises peuvent examiner leur mode de fonctionnement, en identifiant les problèmes potentiels et en prenant plus directement en main la sécurité des données. Plus d’yeux sur le code peut signifier que les failles sont détectées plus rapidement, et une plus grande ouverture renforce la confiance en permettant aux utilisateurs de voir exactement comment les décisions sont prises.
- Neutralité des fournisseurs
Les entreprises qui utilisent l’IA libre ne sont pas liées à un seul fournisseur. Elles ont la liberté de choisir les outils et l’infrastructure qui répondent le mieux à leurs besoins. Cela permet de contrer les risques de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur, de changements soudains de tarification et d’une assistance inefficace.
- Personnalisation
D’une manière générale, les solutions universelles ne conviennent pas parfaitement à tout le monde. L’accès au code source permet aux entreprises d’adapter l’IA à leurs besoins spécifiques, en ajustant les résultats pour les aligner sur les politiques de l’entreprise et les besoins opérationnels uniques. Ce niveau de flexibilité n’est généralement pas disponible dans les alternatives à code source fermé.
Défis de l’IA libre
Ouvrir les algorithmes de l’IA aux utilisateurs publics présente de possibles inconvénients. Exemples :
- Risque de désalignement et d’échec
En l’absence d’objectifs clairs, les projets d’IA libre peuvent perdre leur point de mire, ce qui entraîne un gaspillage de ressources et des résultats infructueux. Les entreprises doivent établir des mesures d’évaluation et s’assurer qu’elles disposent de la bonne expertise avant de s’engager dans le développement de l’IA. La gestion de projets structurée et les tests itératifs peuvent également aider à maintenir les efforts sur la bonne voie.
- Risque supplémentaire de biais
De la même manière qu’un ensemble plus large d’utilisateurs peut aider à identifier les biais, ils peuvent également les introduire involontairement. Les ensembles de données de formation étant souvent incomplets ou biaisés, les entreprises doivent auditer rigoureusement les sorties de l’IA et réentraîner les modèles avec des données plus représentatives. Des tests réguliers de biais et les commentaires d’un groupe diversifié de parties prenantes peuvent améliorer l’équité et la fiabilité de l’IA.
- Problèmes de sécurité
La nature ouverte de ces modèles signifie qu’il est possible pour des utilisateurs peu scrupuleux de les manipuler ou de les utiliser à mauvais escient à des fins nuisibles, en générant de la désinformation, en créant du contenu nuisible ou même en automatisant des attaques. Pour contrer ce phénomène, les entreprises doivent surveiller l’utilisation et appliquer des mesures de protection éthiques lors du déploiement de solutions d’IA. La communauté libre peut également jouer un rôle en développant et en partageant des mesures de sécurité pour réduire les risques.
- Problèmes liés aux données
Des problèmes tels que des données mal étiquetées, des dérives de données et des sources peu fiables peuvent dégrader la performance de l’IA au fil du temps. Des processus de validation rigoureux peuvent être appliqués pour maintenir la qualité des données.
- Problèmes liés à l’externalisation
Les entreprises qui utilisent l’IA libre provenant de tiers doivent faire preuve de prudence. Si un projet externe est abandonné ou ne répond pas aux normes de sécurité, les entreprises qui s’appuient sur l’IA libre peuvent être confrontées à des interruptions. L’expertise interne est toujours recommandée, mais lorsque l’externalisation est la meilleure option, assurez-vous que tous les sous-traitants sont entièrement sélectionnés.
- Monétisation difficile
Développer une IA libre coûte cher, et la donner gratuitement rend difficile la monétisation directe. Les entreprises qui développent ces outils peuvent choisir de répondre à ce problème en proposant des versions d’entreprise payantes, des services de soutien ou des outils propriétaires supplémentaires basés sur des modèles libres.
- Perte de contrôle
Une fois qu’un modèle d’IA est publié sous format libre, les développeurs d’origine perdent le contrôle sur la façon dont il est utilisé ou modifié. Bien que cette décentralisation soit un avantage essentiel de l’IA libre, elle signifie également que les modèles peuvent être réorientés de manière contraire aux intentions de leurs créateurs. Pour trouver un équilibre entre ouverture et utilisation responsable, les entreprises peuvent établir des directives éthiques et continuer à participer à la communauté de l’IA au sens large pour contribuer à façonner un développement responsable.
L’utilisation de l’IA libre commence par la sélection du bon modèle. Des options préentraînées sont disponibles sur des plateformes telles que Hugging Face, ce qui permet aux utilisateurs de les télécharger et de les déployer avec une configuration minimale. Les développeurs peuvent intégrer ces modèles dans des applications à l’aide d’infrastructures telles que LangChain et Transformers, qui simplifient l’interaction avec les outils optimisés par l’IA. Pour ceux qui cherchent à créer ou à affiner des modèles, les bibliothèques telles que PyTorch et TensorFlow fournissent des ressources étendues pour la formation, l’optimisation et le déploiement.
L’IA libre nécessite des ressources informatiques suffisantes. Si certains modèles plus petits peuvent fonctionner sur des appareils personnels, les systèmes plus complexes nécessitent souvent un matériel puissant ou une infrastructure basée sur le nuage. Les entreprises peuvent choisir d’exécuter l’IA localement pour plus de contrôle et de sécurité, ou de tirer parti des options d’informatique à distance pour gérer efficacement des charges de travail plus importantes.
L’IA libre représente des possibilités illimitées, mais uniquement si les entreprises ont accès aux bons outils pour exploiter son potentiel. La ServiceNow PlatformMD, la solution primée de ServiceNow, offre une base unifiée optimisée par l’IA conçue pour aider les entreprises à intégrer, automatiser et optimiser tous leurs flux de travail. Les entreprises peuvent relier des modèles libres aux processus d’entreprise, automatiser les tâches répétitives et améliorer la prise de décision grâce à des aperçus soutenus par l’IA. Forte de plus de 20 ans d’expérience dans le domaine de l’automatisation des flux de travail, ServiceNow est le choix le plus fiable pour améliorer l’efficacité dans tous les services.
Mieux encore, ServiceNow contribue directement à l’innovation libres en IA avec StarCoder2, une famille de grands modèles de langage (GML) en libre accès développés en collaboration avec Hugging Face et NVIDIA. Ces modèles prennent en charge la génération de code, l’automatisation des flux de travail et la synthèse de texte, ce qui aide les entreprises à accélérer le développement de logiciels et la prise de décision optimisée par l’IA. Les entreprises peuvent affiner ces modèles à l’aide de données spécifiques à leur secteur d’activité, afin de s’assurer que l’IA s’aligne sur leurs besoins uniques. C’est pourquoi, entre autres, 85 % des entreprises du classement Fortune 500 utilisent ServiceNow, ainsi que pour d’autres capacités avancées.
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