IA générative en open source ou modèle fermé : quelles différences, au fond ?
Le débat autour de l’intelligence artificielle générative oppose fréquemment deux visions : celle du modèle dit « ouvert », incarné en France par Mistral AI, et celle du modèle dit « fermé », illustrée par OpenAI. Un affrontement qui semble, à première vue, renvoyer à une opposition de valeurs : d’un côté, un projet « éthique », transparent, partageable par tous ; de l’autre, une approche jugée opaque, centralisée, réservée à une élite technologique.
Ce cadrage binaire, souvent relayé dans les médias français, a tendance à réduire un sujet profondément technique et économique à un débat moral. On glorifie le modèle ouvert comme un acte de générosité démocratique, une forme de logiciel libre 2.0. À l’inverse, le modèle fermé est souvent taxé de secret, donc potentiellement suspect. Pourtant, cette lecture simpliste passe à côté de la véritable dynamique à l’œuvre : la logique de rentabilité.
Car qu’il s’agisse de Mistral, d’OpenAI ou de leurs multiples concurrents (Anthropic, Cohere, Google, Meta…), une vérité s’impose : ces entreprises ne sont pas des ONG. Elles doivent justifier les milliards d’euros ou de dollars investis par leurs financeurs. Or, dans cet univers en hypercroissance, où l’entraînement d’un grand modèle coûte des dizaines voire des centaines de millions, un seul objectif domine : assurer un retour sur investissement. Vite, et massivement.
Un modèle fermé, une monétisation directe
Dans ce cadre, le modèle économique d’OpenAI est clair, presque brutal dans sa logique : son modèle GPT reste fermé. On ne peut ni le télécharger, ni l’adapter librement. Tout accès se fait via des interfaces payantes (API), facturées à l’usage, que ce soit pour les entreprises, les développeurs ou le grand public via ChatGPT Plus.
Cette logique permet à OpenAI de garder un contrôle total sur son produit, sa distribution et son évolution. Elle limite les risques de dérives, mais maximise surtout les sources de revenus. En centralisant la puissance et les données, OpenAI crée une plateforme rentable, à laquelle il devient difficile de se substituer.
Un modèle ouvert… mais pas gratuit
Face à cette stratégie verrouillée, Mistral AI, start-up française fondée en 2023, a adopté une approche opposée : proposer des modèles « open weight », c’est-à-dire dont les poids – l’élément central d’un modèle entraîné – sont librement accessibles. On peut ainsi télécharger le modèle, l’intégrer dans ses propres outils, voire le modifier.
À première vue, cela semble généreux, voire révolutionnaire. Mais l’ouverture a ses limites. En réalité, Mistral ne vit pas d’idéalisme. Comme OpenAI, elle propose également des services additionnels, payants, via des API : hébergement du modèle dans le cloud, intégration simplifiée, assistance technique, mise à jour continue. Le modèle économique se rapproche donc de celui de Red Hat, entreprise célèbre pour avoir monétisé un système open source (Linux) en y greffant des services à forte valeur ajoutée.
Pourquoi alors proposer un modèle ouvert ?
Si l’ouverture ne garantit pas une absence de monétisation, pourquoi y recourir ? Principalement pour des raisons stratégiques.
D’une part, Mistral est aujourd’hui un challenger face à des géants américains. Elle a besoin de se faire connaître rapidement, de séduire une communauté de développeurs, chercheurs et entreprises qui expérimentent et adoptent ses outils. Or, proposer un modèle téléchargeable, testable sans barrière financière ou technique, accélère cette adoption.
D’autre part, l’ouverture permet de fédérer un écosystème. En laissant les ingénieurs IA, les startups et les développeurs du monde entier accéder au modèle, Mistral crée une base installée. Cet effet de masse peut, à terme, générer un standard de fait. Et plus un modèle est utilisé, plus les entreprises auront intérêt à souscrire aux services payants associés, plutôt que de tout réinventer elles-mêmes.
Les limites de l’ouverture
Cela dit, le modèle ouvert n’est pas sans défis. Télécharger et faire tourner un grand modèle chez soi n’est pas à la portée de tous. Il faut des compétences pointues en IA, une infrastructure informatique robuste, et une capacité à gérer des coûts élevés (serveurs, énergie, maintenance…). Le fantasme d’une IA générative installée sur son PC personnel est encore loin de la réalité pour la plupart des utilisateurs.
Ce point est crucial pour Mistral : si les utilisateurs « gratuits » se rendent compte qu’ils ne peuvent rien faire de concret sans infrastructure, ils se tourneront naturellement vers les solutions clés en main – et donc payantes – proposées par l’entreprise.
Un pari risqué, un avenir incertain
Le véritable défi pour Mistral reste donc d’atteindre un niveau de performance suffisant pour concurrencer les géants américains. Aujourd’hui, son modèle reste en retrait par rapport à GPT-4. Mais le pari est clair : en combinant ouverture stratégique, amélioration continue et développement d’un écosystème, l’entreprise espère transformer sa base d’utilisateurs en source de revenus durables.
Reste une dernière question, plus politique celle-là : la croissance de Mistral nécessitera-t-elle tant de capitaux qu’elle perdra son ancrage français au profit de fonds étrangers ? Car à l’échelle mondiale, l’IA est aussi une question de souveraineté technologique. Et dans cette bataille, le modèle économique compte autant – sinon plus – que la philosophie d’ouverture.
Michel Ktitareff
CEO & CO-FOUNDER SCALE- UP BOOSTER
