Pendant des années, l’intelligence artificielle (IA) a été l’apanage de quelques géants technologiques, d’institutions de recherche richement dotées et d’agences gouvernementales disposant des ressources nécessaires pour développer et déployer des modèles avancés. De ce fait, de nombreuses percées en IA ont eu lieu à huis clos, avec un accès public limité aux technologies sous-jacentes. Avec seulement une poignée d’acteurs à la manœuvre de l’innovation, le progrès a avancé à un rythme contrôlé, les idées nouvelles étant façonnées par les priorités de ceux qui étaient aux commandes.
Ce n’est plus le cas aujourd’hui. L’IA open source change la donne en mettant des outils d’IA de pointe entre les mains de quiconque a la curiosité (et les compétences) nécessaire pour les explorer. En partageant librement le code et la recherche, l’IA open source encourage la collaboration entre les secteurs, accélère le développement et défie les gardiens traditionnels des avancées de l’IA. Cependant, cette accessibilité soulève de nouvelles questions sur la sécurité, l’éthique et le contrôle : des problématiques que les entreprises et les développeurs doivent désormais appréhender alors que l’IA open source redéfinit les modes de déploiement de cette technologie.
Un logiciel open source (OSS) est un logiciel dont le code source est accessible au public, permettant à quiconque de l’inspecter, de le modifier et de le distribuer. Contrairement aux logiciels propriétaires, contrôlés par l’entreprise ou le groupe à l’origine de leur création, un OSS est développé de manière collaborative, permettant aux programmeurs du monde entier d’apporter des améliorations, de corriger des vulnérabilités et de personnaliser les fonctionnalités. De nombreuses technologies fondamentales, notamment de multiples serveurs web, systèmes d’exploitation et cadres de programmation, reposent sur des composants open source.
Les mêmes principes qui définissent le logiciel open source ont été étendus au domaine de l’intelligence artificielle. L’IA open source applique ces pratiques collaboratives et transparentes aux modèles d’IA, tout en présentant certaines différences dans la manière dont cette ouverture est définie et mise en œuvre.
IA open source vs logiciel open source
Bien que l’IA open source soit souvent comparée aux logiciels open source, les deux présentent des différences de structure, d’accessibilité et de contrôle :
- Logiciels open source
Le code source est entièrement accessible et écrit dans des langages de programmation lisibles par un humain, ce qui permet de l’examiner, de le modifier et de le redistribuer. Les développeurs peuvent librement adapter le logiciel, créer de nouvelles versions et même lancer des projets indépendants s’ils sont en désaccord avec la direction originale. Cette transparence garantit que les utilisateurs peuvent vérifier la sécurité, corriger les bogues et personnaliser les fonctionnalités selon leurs besoins.
- IA open source
Au lieu d’un code source traditionnel, les modèles d’IA reposent sur des représentations numériques complexes, telles que les poids et les paramètres, qui ne correspondent pas à ce que l’on pourrait considérer comme « lisible » selon les standards humains. Bien que certains modèles d’IA soient partagés ouvertement, ils excluent souvent des composants critiques tels que les données d’entraînement, ce qui limite la véritable transparence et les possibilités de personnalisation. De plus, le processus d’apprentissage nécessite des ressources de calcul massives, ce qui signifie que le contrôle du développement initial de l’IA reste souvent l’apanage des grandes entreprises.
L’IA closed source désigne les modèles et systèmes d’intelligence artificielle dont le code sous-jacent, les données d’entraînement et l’architecture sont propriétaires. Contrairement à l’IA open source, qui permet un accès public et des modifications, l’IA closed source est entièrement sous le contrôle de l’entreprise qui l’a développée. Cette approche garantit que le développeur conserve l’autorité totale sur les mises à jour, la sécurité et la distribution, mais elle limite également la transparence et les capacités de personnalisation.
De nombreux modèles d’IA parmi les plus connus, tels que GPT-4 d’OpenAI et Gemini de Google, fonctionnent selon un cadre à code source fermé. Bien que ce modèle puisse offrir des contrôles de sécurité plus robustes et des performances constantes, il soulève également certaines préoccupations (telles que la dépendance vis-à-vis du fournisseur, le manque de visibilité sur l’entraînement des modèles et les freins potentiels à l’innovation).
IA open source vs IA closed source
Si l’IA open source et l’IA closed source présentent toutes deux des avantages, elles diffèrent considérablement en termes d’accessibilité et de transparence :
- IA open source
Le code, l’architecture et (parfois) les poids du modèle sont mis à la disposition du public afin que les utilisateurs puissent les examiner ou les ajuster à leur guise. En contrepartie, l’IA open source peut ne pas offrir le niveau de support et les mesures de sécurité de niveau entreprise associés aux modèles propriétaires.
- IA closed source
Le code et les données d’entraînement restent privés, garantissant que seul le développeur peut modifier ou distribuer le modèle. Cela permet un contrôle plus strict de la sécurité et de la conformité, ce qui en fait une option attractive pour les entreprises soumises à des exigences réglementaires strictes. En revanche, l’IA closed source limite les possibilités de personnalisation pour les utilisateurs, accroît la dépendance à un fournisseur unique et peut rendre difficile la vérification des conditions dans lesquelles le modèle a été entraîné.
L’IA open source maintient les options de l’IA sous clé, au sens figuré, tandis que l’IA open source en ouvre grand les portes. Les utilisateurs ont la liberté non seulement d’utiliser l’outil tel quel, mais aussi de plonger au cœur de sa structure interne pour mieux comprendre comment et pourquoi il fonctionne ainsi. Ils peuvent ensuite s’appuyer sur cette compréhension pour étendre les fonctionnalités de l’IA, en adaptant ses capacités à des usages et des besoins uniques.
Ce niveau de liberté est précieux en soi, mais il contribue également à promouvoir un paysage de l’IA plus éthique. Face à des préoccupations liées aux biais, à la responsabilité, à la protection des données ou à d’autres enjeux, les utilisateurs sont encouragés à analyser et à tester par eux-mêmes, plutôt que de s’en remettre uniquement aux fournisseurs. En parallèle, une base de contributeurs plus large favorise une diffusion plus équitable des avancées en IA auprès du grand public, évitant que la technologie ne soit monopolisée par un nombre restreint d’entreprises. Cela décentralise l’écosystème technologique et favorise une concurrence accrue, moteur d’un progrès continu.
Avantages de l’IA open source
Outre les avantages globaux de l’IA open source, les entreprises peuvent tirer parti d’un certain nombre d’avantages spécifiques, notamment :
- Diversité des cas d’utilisation
L’IA open source est utilisée dans tous les domaines, de la détection des fraudes à l’imagerie médicale en passant par l’automatisation et le service client. Les modèles étant disponibles librement, les entreprises peuvent expérimenter l’IA de manière plus flexible que ne le permettent souvent les systèmes propriétaires, ce qui facilite son application à des besoins spécialisés ou de niche.
- Réduction des barrières à l’entrée
Sans frais de licence ni contrats restrictifs, l’IA open source rend ce type de technologie de l’information (IT) accessible à un plus grand nombre d’entreprises. Les start-ups, les petites entreprises et les développeurs indépendants peuvent tous expérimenter l’IA sans investissements initiaux massifs. Cette participation élargie favorise des applications plus créatives et diversifiées.
- Engagement auprès des populations
L’IA open source bénéficie d’une communauté mondiale de programmeurs, de chercheurs, d’ingénieurs et de passionnés dévoués qui contribuent activement à son développement. Ces efforts collectifs renforcent les modèles d’IA grâce au partage d’expertise et garantissent que les améliorations se poursuivent, même après que les contributeurs initiaux sont passés à d’autres projets.
- Transparence et amélioration
Comme les modèles d’IA open source sont accessibles au public, les entreprises peuvent examiner leur fonctionnement, identifier d’éventuels problèmes et intervenir plus directement sur les aspects liés à la sécurité des données. Le principe de l’audit communautaire permanent permet de détecter les failles plus rapidement, et cette ouverture accrue renforce la confiance en permettant aux utilisateurs de voir exactement comment les décisions sont prises.
- Neutralité des fournisseurs
Les entreprises qui utilisent l’IA open source ne sont pas liées à un seul prestataire. 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 exclusive, les changements soudains de tarification ou un support inefficace.
- Personnalisation
De manière générale, les solutions universelles ne répondent jamais parfaitement aux besoins de chacun. L’accès au code source permet aux entreprises d’adapter l’IA à leurs besoins spécifiques, en ajustant les résultats afin de les aligner sur les politiques de l’entreprise et ses besoins opérationnels propres. Ce niveau de flexibilité n’est généralement pas disponible dans les alternatives à code source fermé.
Défis de l’IA open source
Ouvrir les algorithmes d’IA au public présente des inconvénients potentiels. Par exemple :
- Risque de désalignement et d’échec
En l’absence d’objectifs clairs, les projets d’IA open source peuvent s’éparpiller, entraînant un gaspillage de ressources et des résultats peu concluants. 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. De même, une gestion de projet structurée et des tests itératifs peuvent aider à maintenir les efforts sur la bonne voie.
- Risque supplémentaire de biais
Tout comme un plus grand nombre d’utilisateurs peut aider à identifier des biais, il peut également en introduire involontairement. Étant donné que les jeux de données d’entraînement sont souvent incomplets ou biaisés, les entreprises doivent auditer rigoureusement les résultats de l’IA et réentraîner les modèles avec des données plus représentatives. Des tests réguliers sur les biais et la prise en compte des avis d’un groupe diversifié de personnes concernées peuvent améliorer l’équité et la fiabilité de l’IA.
- Problèmes de sécurité
La nature ouverte de ces modèles signifie que des utilisateurs peu scrupuleux peuvent les manipuler ou les détourner à des fins malveillantes, qu’il s’agisse de générer de la désinformation, de créer du contenu dangereux ou même d’automatiser des cyberattaques. 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 open source 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, la dérive des données ou des sources peu fiables peuvent dégrader les performances 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 open source provenant de tiers doivent faire preuve de prudence. Si un projet externe est abandonné ou ne respecte pas les normes de sécurité, les entreprises qui dépendent de l’IA open source peuvent être confrontées à des disruptions. Une expertise interne est toujours recommandée, mais lorsque l’externalisation est la meilleure option, il est impératif de s’assurer que tous les prestataires ont été scrupuleusement évalués.
- Difficulté de monétisation
Le développement d’une IA open source est coûteux, et sa mise à disposition gratuite complique la monétisation directe. Les entreprises qui créent ces outils peuvent choisir de pallier ce problème en proposant des versions payantes destinées aux entreprises, des services de support ou des outils propriétaires supplémentaires complémentaires articulés autour des modèles open source.
- Perte de contrôle
Dès qu’un modèle d’IA est publié sous une licence open source, les développeurs d’origine perdent le contrôle sur la manière dont il est utilisé ou modifié. Bien que cette décentralisation soit l’un des avantages fondamentaux de l’IA open source, cela signifie également que les modèles peuvent être détournés vers des usages contraires aux intentions de leurs concepteurs. Pour équilibrer ouverture et utilisation responsable, les entreprises peuvent établir des directives éthiques et continuer à s’impliquer au sein de la communauté de l’IA afin de contribuer à façonner un développement responsable.
L’utilisation de l’IA open source commence par la sélection du bon modèle. Des options pré-entraînées 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 de cadres tels 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, des bibliothèques telles que PyTorch et TensorFlow fournissent des ressources étendues pour l’entraînement, l’optimisation et le déploiement.
Il convient toutefois de noter que l’utilisation efficace de l’IA open source nécessite des ressources informatiques suffisantes. Si certains modèles plus petits peuvent fonctionner sur des appareils personnels, les systèmes plus complexes nécessitent souvent du matériel puissant ou une infrastructure basée sur le cloud. Les entreprises peuvent choisir d’exécuter l’IA localement pour plus de contrôle et de sécurité, ou tirer parti des options de calcul à distance pour gérer efficacement des charges de travail plus importantes.
L’IA open source représente un champ de possibilités illimitées, mais uniquement si les entreprises ont accès aux bons outils pour exploiter son potentiel. La ServiceNow Platform®, la solution primée de ServiceNow, offre une base unifiée optimisée par l’IA, conçue pour aider les entreprises à intégrer, automatiser et optimiser l’ensemble de leurs workflows. Les entreprises peuvent connecter des modèles open source à leurs processus métier, automatiser les tâches répétitives et améliorer la prise de décision grâce à des analyses appuyées par l’IA. Avec plus de 20 ans d’expérience dans le domaine de l’automatisation des workflows, ServiceNow s’impose comme le choix le plus fiable pour accroître l’efficience de tous les départements de l’entreprise.
Mieux encore, ServiceNow contribue également de manière directe à l’innovation en matière d’IA open source avec StarCoder2. Il s’agit d’une famille de grands modèles de langage (LLM) en libre accès, développés en collaboration avec Hugging Face et NVIDIA. Ces modèles prennent en charge la génération de code, l’automatisation des workflows et la synthèse de texte, ce qui aide les entreprises à accélérer le développement de logiciels et la prise de décision assistée par l’IA. Les entreprises peuvent affiner ces modèles à l’aide de données spécifiques à leur secteur, afin de s’assurer que l’IA s’aligne sur leurs besoins uniques. Ces options avancées, parmi d’autres, expliquent pourquoi 85 % des entreprises du Fortune 500 utilisent ServiceNow.
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