Il existe deux grandes familles de modèles d’IA. Les modèles fermés (comme Claude, GPT et Gemini) ne sont accessibles que via les applications et l’API de leur éditeur. Les modèles à poids ouverts (comme Llama, Gemma, Qwen, DeepSeek et de nombreux modèles Mistral) publient leurs poids entraînés : chacun peut les télécharger et les exécuter. Dans notre base de données, cochez « Poids ouverts » pour les voir.
Pourquoi choisir un modèle à poids ouverts
- Maîtrise des données. Exécuter le modèle sur vos serveurs signifie que vos données n’en sortent jamais. C’est essentiel en santé, finance, droit et dans le secteur public.
- Pas de dépendance. Le modèle ne peut pas être retiré ou modifié à votre insu. Vous décidez quand mettre à jour.
- Personnalisation. Vous pouvez l’ajuster (fine-tuning) sur vos données et l’intégrer à votre produit.
- Des prix bas, même via API. Comme de nombreuses entreprises peuvent héberger le même modèle ouvert, la concurrence maintient des prix bas. Pas besoin de l’héberger vous-même pour en profiter.
Pourquoi choisir un modèle fermé
- La meilleure qualité d’abord. Les modèles les plus performants sur les tâches difficiles (code complexe, longues tâches autonomes) sont généralement fermés, même si l’écart s’est beaucoup réduit.
- Rien à gérer. Pas de GPU, pas de serveurs, pas de mises à jour : vous appelez une API et payez à l’usage.
- Des fonctions en plus. Recherche web intégrée, gestion de fichiers, systèmes de sécurité, contrats entreprise et support.
Le coût caché de l’auto-hébergement
« Téléchargeable gratuitement » ne veut pas dire gratuit à faire tourner. Un grand modèle nécessite des GPU coûteux dotés de beaucoup de mémoire, et quelqu’un doit l’installer, le sécuriser, le surveiller et le mettre à jour. Pour un trafic faible ou irrégulier, payer au token via une API est presque toujours moins cher. L’auto-hébergement devient intéressant avec un volume élevé et régulier, des exigences strictes sur les données, ou quand un petit modèle suffit (il peut tourner sur un seul GPU, voire un ordinateur portable, surtout avec la quantification).
Vérifiez la licence
Poids ouverts ne veut pas toujours dire open source, et les licences diffèrent. Certaines autorisent tout usage commercial ; d’autres limitent les très grandes entreprises ou certains usages. Lisez la licence sur la page Hugging Face du modèle (en lien depuis nos fiches) avant de construire un produit dessus.
Une approche pragmatique
Beaucoup d’équipes utilisent les deux : un modèle fermé phare pour les tâches les plus difficiles et un modèle ouvert, hébergé ou via une API bon marché, pour les gros volumes de tâches simples. Prototypez avec ce qui va le plus vite, mesurez la qualité sur vos propres exemples, puis optimisez le coût.