Modèle Open Source
Un Modèle Open Source (MOS) est un modèle d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique dont l'architecture sous-jacente, les données d'entraînement (ou les méthodes) et souvent les poids du modèle sont mis à disposition du public sous une licence open source. Cela contraste fortement avec les modèles propriétaires à code fermé, dont le fonctionnement interne est gardé secret par l'entreprise développeuse.
Pour les entreprises, les MOS démocratisent l'accès aux capacités d'IA avancées. Ils permettent aux organisations d'inspecter, de modifier, d'affiner et de déployer des modèles entièrement au sein de leurs propres environnements sécurisés. Cette transparence est cruciale pour la conformité réglementaire, la protection de la propriété intellectuelle et l'atténuation des risques de dépendance vis-à-vis de fournisseurs liés à l'utilisation exclusive d'API fermées et volumineuses.
La fonctionnalité principale d'un MOS est son accessibilité. Les chercheurs et les développeurs peuvent télécharger les poids du modèle pré-entraîné. Ils peuvent ensuite utiliser des techniques telles que le fine-tuning (entraînement supplémentaire sur des ensembles de données spécifiques et propriétaires) ou la quantification pour adapter le modèle généraliste afin de résoudre des problèmes commerciaux très spécifiques sans avoir à reconstruire l'intégralité du modèle fondamental à partir de zéro.
Ce concept est étroitement lié à l'Apprentissage par Transfert (Transfer Learning), qui est la pratique consistant à tirer parti des connaissances acquises lors d'une tâche pour améliorer les performances sur une tâche connexe, et au Fine-Tuning (Affinage), qui est le processus d'adaptation d'un MOS pré-entraîné à un nouveau domaine.
