--- title: IA open source vs IA propriétaire : ce qui compte vraiment description: Les vraies différences entre modèles d’IA ouverts et fermés. Quand chacun a du sens, ce que vous sacrifiez, et pourquoi cette distinction compte pour votre travail. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-fundamentals --- L’écart entre les modèles d’IA ouverts et fermés s’est effondré. Il y a un an, les modèles ouverts accusaient 17,5 points de retard sur les benchmarks standards face à leurs équivalents propriétaires. Aujourd’hui, [cet écart n’est plus que de 0,3 point](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). Llama, Mistral, DeepSeek et Qwen tiennent désormais tête à GPT-4 et Claude sur la plupart des tests. Alors pourquoi les modèles fermés captent-ils encore [80 % de l’usage et 96 % des revenus](https://openrouter.ai/state-of-ai) ? Voilà la question qui mérite d’être décortiquée. Pas de savoir lequel est « meilleur », mais quand chacun a du sens, et ce à quoi vous renoncez réellement. ## Ce que veulent dire « open » et « fermé » (c’est plus brouillon qu’on ne le croit) Ces termes sont balancés un peu n’importe comment. Voilà la vraie distinction. **Les modèles à code source fermé** comme GPT-4, Claude et Gemini tournent sur les serveurs du fournisseur. Vous envoyez du texte via une API, vous récupérez une réponse. Vous ne pouvez pas voir les poids du modèle, ni les modifier, ni l’exécuter sur votre propre matériel. C’est une boîte noire dont vous louez l’accès. **Les modèles open source** (ou plus précisément, « à poids ouverts ») comme Llama, Mistral et DeepSeek publient leurs poids. Vous pouvez les télécharger. Les faire tourner sur votre machine. Les affiner pour des tâches spécifiques. Inspecter ce qu’ils font. Les déployer où vous voulez. La distinction compte moins pour un usage « perso ». Si vous posez une question à Claude ou générez un e-mail marketing, vous vous fichez probablement de pouvoir voir les poids. Mais pour les entreprises qui bâtissent des produits sur l’IA, la différence est majeure : contrôle des données, personnalisation, structure de coûts, et ce qui se passe quand le fournisseur change quelque chose. ## L’écart de coût est plus grand que la plupart des gens ne l’imaginent Les modèles fermés coûtent environ [87 % de plus à exécuter](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). En moyenne, $1.86 par million de jetons, contre $0.23 pour des alternatives ouvertes. À faible volume, ça se voit à peine. Si vous dépensez $50 par mois en appels API, 87 % d’économies, c’est $43. Sympa, mais pas de quoi refaire toute votre architecture. À grande échelle, le calcul change complètement. Des chercheurs de MIT Sloan estiment qu’une réallocation optimale des modèles fermés vers des modèles ouverts pourrait économiser à l’économie mondiale de l’IA environ [25 milliards de dollars par an](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). Mais le coût ne se résume pas au prix par jeton. Héberger soi-même un modèle ouvert, c’est du matériel, de la maintenance, du temps d’ingénierie. Une configuration typique de Llama 70B nécessite 8x GPU A100, [environ $80 000 par an en coûts cloud](https://hatchworks.com/blog/gen-ai/open-source-vs-closed-llms-guide/) plus l’équipe pour l’opérer. Ça devient rentable face aux coûts API de GPT-4 autour de 20-30 millions de jetons par mois. En dessous de ce seuil, payer la prime de l’API coûte souvent moins cher que d’opérer sa propre infrastructure. Au-dessus, l’auto-hébergement commence à avoir du sens financièrement. Comme Frank Nagle, chercheur sur l’étude du MIT, l’a [dit](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used): "The difference between benchmarks is small enough that most organizations don't need to be paying six times as much just to get that little bit of performance improvement." ## Les principaux acteurs Le paysage s’est fragmenté ces deux dernières années. Voilà où on en est. **À code source fermé :** - OpenAI (GPT-4, GPT-4o, o1, o3) reste le choix par défaut pour beaucoup. Raisonnement général solide, itérations rapides, intégrations poussées. - Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Claude 4) s’est forgé une réputation d’écriture nuancée et de réponses plus prudentes sur la sécurité. [Plus de 60 % des charges de travail de programmation](https://openrouter.ai/state-of-ai) sur OpenRouter vont à Claude. - Google (Gemini) offre d’énormes fenêtres de contexte et une intégration serrée avec l’écosystème Google. **Open source :** - La famille Llama de Meta domine l’écosystème open source occidental. Llama 4, sorti en avril 2025, inclut des modèles allant de 17B à 288B paramètres. Les téléchargements ont presque [doublé de 350 millions à 650 millions](https://developers.redhat.com/articles/2026/01/07/state-open-source-ai-models-2025) entre juillet et décembre 2024. - DeepSeek s’est imposé comme un acteur majeur, [en tête de l’usage en jetons côté open source](https://openrouter.ai/state-of-ai) avec 14.37 mille milliards de jetons traités. Leur modèle de raisonnement R1 défie spécifiquement o1 d’OpenAI. - Mistral, la startup française, propose des modèles efficaces qui cognent au-dessus de leur catégorie, surtout pour les entreprises européennes soucieuses de souveraineté des données. - Qwen, d’Alibaba, a grandi très vite, [classé deuxième en usage open source](https://openrouter.ai/state-of-ai) avec 5.59 mille milliards de jetons. La dynamique concurrentielle bouge. [Fin 2025](https://trendforce.com/news/2026/01/26/news-chinese-ai-models-reportedly-hit-15-global-share-in-nov-2025-fueled-by-deepseek-open-source-push/), les modèles chinois (principalement DeepSeek et Qwen) captent autour de 15 % de l’usage mondial de l’IA, contre environ 1 % un an plus tôt. Aucun modèle ne dépasse désormais 25 % de part des jetons open source. ## Confidentialité et contrôle des données C’est là que le choix devient personnel. Avec les modèles fermés, vos données partent sur les serveurs de quelqu’un d’autre. OpenAI, Anthropic et Google affirment tous ne pas entraîner sur les entrées API (avec certaines conditions), mais vous vous en remettez à leur parole et à leur sécurité. Si vous êtes dans la santé, la finance, le juridique, ou tout secteur avec des exigences strictes de conformité, cette confiance compte. Avec les modèles ouverts, vous pouvez tout faire tourner en local. Les données ne quittent jamais votre infrastructure. Vous contrôlez le chiffrement, les accès, la rétention. Un [commentateur Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=42768072) a posé le calcul ainsi : "Spending ~$3 000+ on a laptop to run local models is only economically sensible if you are VERY paranoid." C’est Simon Willison, un développeur bien connu dans le milieu de l’IA. Il n’a pas tort : l’hébergement local ajoute des coûts. Mais pour certaines organisations, « très parano » s’appelle simplement la conformité. Le sujet devient plus compliqué avec les modèles open source chinois. L’Italie [a interdit DeepSeek-R1 en avril 2025](https://brlikhon.engineer/blog/deepseek-r1-vs-gpt-5-vs-claude-4-the-real-llm-cost-performance-battle) pour des violations du RGPD. Des chercheurs ont documenté des cas où le raisonnement interne de DeepSeek montre une analyse sur des sujets politiques sensibles, mais produit ensuite une réponse différente. Vous pouvez exécuter ces modèles en local, mais leur entraînement et leur alignement portent un contexte particulier. ## Performances : tout dépend de ce que vous faites La question « lequel est meilleur » rate la cible. Les modèles n’excellent pas tous dans les mêmes choses. Les modèles fermés gardent l’avantage sur les tâches les plus exigeantes. Raisonnement complexe, écriture nuancée, certains benchmarks de code. Claude, en particulier, est devenu le réflexe des développeurs sur les problèmes de programmation difficiles. Les modèles ouverts ont rattrapé le niveau pour la plupart des usages pratiques. Et sur des cas d’usage précis, on peut les affiner pour dépasser des modèles fermés généralistes sur des tâches étroites. Comme l’a écrit un [utilisateur Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=41999151) : "Deepseek is my favourite model to use for coding tasks...it has outstanding task adhesion, code quality is consistently top notch & it is never lazy." Le schéma qui ressort des données d’usage : les modèles fermés capturent les tâches à forte valeur, les modèles ouverts capturent les tâches à fort volume et plus faible valeur. [Selon l’analyse d’OpenRouter](https://openrouter.ai/state-of-ai) : "a simple heuristic: closed source models capture high value tasks, while open source models capture high volume lower value tasks." Cette heuristique est utile, mais pas universelle. Beaucoup de systèmes de production à forte valeur tournent sur des modèles ouverts. Les compromis sont réels, mais la capacité l’est aussi. ## Ce que l’open source peut faire que le fermé ne peut pas Il y a des choses que vous ne pouvez tout simplement pas faire avec un modèle fermé. **Affiner sur des données propriétaires.** Vous pouvez un peu le faire avec des API de modèles fermés, mais vous êtes limité par ce que le fournisseur autorise. Avec des modèles ouverts, vous avez un contrôle total. Entraînez sur le jargon de votre secteur, la documentation de votre entreprise, votre domaine spécifique. **Tourner en environnement isolé.** Certains environnements ne peuvent pas se connecter à des API externes. Défense, certains systèmes de santé, réseaux d’entreprise sécurisés. Les modèles ouverts sont la seule option. **Personnaliser le comportement au niveau du modèle.** Pas seulement « mieux rédiger un prompt », mais modifier la façon dont le modèle traite et produit ses réponses. **Éviter l’enfermement fournisseur.** Quand tout votre produit dépend d’une API, vous dépendez de la tarification, de la disponibilité et des décisions de politique du fournisseur. En janvier 2025, quand DeepSeek a sorti R1 et que le marché des actions IA a eu une brève panique, les entreprises sur des API fermées ont été rappelées à quel point elles dépendent de la feuille de route de quelqu’un d’autre. ## Ce que le fermé peut faire que l’open (presque) ne peut pas Les compromis vont dans les deux sens. **Performance de pointe.** Les tout meilleurs modèles sur les benchmarks les plus durs restent fermés. Si vous avez besoin du maximum de capacités et que vous pouvez payer, Claude Opus ou GPT-4 reste la réponse. **Simplicité.** Pas d’infrastructure à gérer. Pas de coûts GPU. Pas de mises à jour de modèles à encaisser. Juste une clé API et une relation de facturation. Pour des petites équipes ou du prototypage rapide, cette simplicité a de la valeur. **Fonctions entreprise.** Conformité SOC 2, SLA entreprise, tableaux de bord administrateur, journaux d’audit. Anthropic et OpenAI ont construit l’infrastructure qu’attendent les grandes organisations. **Amélioration continue.** Les fournisseurs de modèles fermés mettent à jour régulièrement. Parfois, ça casse des choses (demandez à n’importe qui qui dépendait de comportements précis de GPT-4 et les a vus changer), mais la plupart du temps, ça veut dire de meilleures performances au fil du temps sans lever le petit doigt. ## Le vrai cadre de décision Oubliez le tribalisme. Voilà quand chaque approche a du sens. **L’open source colle quand :** - Vous traitez un volume massif (des millions de jetons par mois) - Les données ne peuvent pas quitter votre infrastructure pour des raisons de conformité ou de sécurité - Vous devez affiner sur des données de domaine très spécialisées - Vous voulez éviter une dépendance à une API pour une fonction cœur de métier - Vous avez (ou pouvez recruter) la capacité d’ingénierie pour faire tourner et maintenir des modèles **Le fermé colle quand :** - Vous avez besoin du maximum de capacités, le coût est secondaire - Le volume est assez modéré pour que les coûts API ne dominent pas - Vous voulez aller vite sans surcharge d’infrastructure - Vous prototypez ou validez avant de vous engager sur une architecture - Votre équipe est focalisée sur le produit, pas sur l’exploitation des modèles Beaucoup d’organisations finissent par utiliser les deux. Des modèles fermés pour les tâches complexes où la qualité prime. Des modèles ouverts pour les usages à fort volume et sensibles au coût. Le meilleur coup, souvent, ce n’est pas de choisir un camp, mais de savoir quand chaque outil convient. ## La convergence à venir Les modèles ouverts atteignent désormais [89,6 % des performances des modèles fermés dès leur sortie](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used), et les rattrapent généralement en 13 semaines. Il y a un an, ce rattrapage prenait 27 semaines. L’écart de performance continue de se réduire. L’écart de coût, lui, non. S’il y a une tendance, c’est plutôt que les modèles ouverts deviennent moins chers tandis que la tarification des modèles fermés est restée relativement stable. Ça ne veut pas dire que les modèles fermés sont condamnés. Ils garderont probablement la frontière, au moins pour les problèmes les plus difficiles. Et la simplicité du « utilisez juste l’API » ne va pas disparaître. Mais l’argument économique en faveur de l’open source se renforce, et l’excuse « c’est moins bon » pour l’éviter s’affaiblit. Ce qui reste flou, c’est si l’écosystème actuel peut se maintenir. Meta dépense des milliards pour développer Llama et le publie gratuitement. Les gains d’efficacité de DeepSeek viennent d’un labo chinois avec accès à du calcul peu coûteux. Aucun des deux modèles économiques n’a l’air évident, sauf si vous plissez les yeux sur les effets de second ordre (Meta veut de l’IA partout pour doper l’engagement ; DeepSeek est un fonds spéculatif qui veut une meilleure IA pour le trading). La question de qui paie le développement d’une IA ouverte, et comment ça façonne ce qui est construit, reste sans réponse.