Dans un monde où les données augmentent à un rythme exponentiel, la capacité à en extraire des informations pertinentes est devenue un atout crucial pour les entreprises de la tech. Aujourd’hui, les grands modèles de langage (LLM) sont devenus des outils indispensables pour analyser ces vastes ensembles de données et automatiser un large éventail de tâches.

Cependant, face à l’essor des LLM, une question essentielle se pose pour les entreprises : faut-il choisir des modèles propriétaires (dits “privés”) ou des modèles open-source ? Chacun dispose de ses propres avantages et inconvénients.

Dans cet article, nous allons comparer en détail ces deux types de modèles dans le contexte des entreprises. Nous expliquerons leurs atouts, leurs limites et donnerons des exemples concrets afin d’aider les entreprises à faire un choix éclairé en fonction de leurs besoins et de leurs objectifs.

Modèles open source : liberté, transparence et collaboration

Les modèles de langage open-source se distinguent par leur code source librement accessible, permettant à n’importe qui de les utiliser, les modifier ou les adapter à ses besoins. Cette approche favorise non seulement la liberté et la personnalisation, mais elle encourage aussi une collaboration ouverte entre les utilisateurs à travers le monde.

Cette dynamique fait des modèles open-source un choix attrayant pour les entreprises qui souhaitent avoir un contrôle total sur la technologie qu’elles utilisent.

Voici quelques avantages détaillés :

• Contrôle et flexibilité : Les modèles open source permettent une personnalisation complète. Par exemple, un développeur peut fine-tuner un modèle pour répondre à des besoins spécifiques, tels que l’assistance juridique ou médicale. Cette flexibilité est particulièrement utile pour des applications de niche où un modèle générique pourrait ne pas suffire​.

• Soutien communautaire : Ces modèles bénéficient de la contribution d’une communauté dynamique de développeurs et de chercheurs. Cela crée un environnement collaboratif qui favorise l’innovation. Par exemple, le modèle LLaMA de Meta profite d’une communauté active qui partage des solutions, des mises à jour et des ajustements, permettant ainsi aux petites entreprises de bénéficier des avancées technologiques sans devoir investir massivement dans la recherche et le développement.

• Rentabilité : Un autre avantage majeur des modèles open-source est leur coût réduit. Cela en fait une solution particulièrement intéressante pour les startups et les petites entreprises. Par exemple, une entreprise peut utiliser le modèle Mixtral de Mistral AI sans avoir à payer des frais de licence, réduisant significativement les coûts initiaux tout en lui permettant de s’appuyer des technologies avancées.

• Transparence : La transparence est essentielle, en particulier dans les industries réglementées où l’explicabilité des décisions prises par l’IA est fondamentale. Avec un modèle open-source, les développeurs ont un accès total au code et aux données sous-jacentes, ce qui permet une meilleure compréhension du fonctionnement du modèle. Dans des secteurs comme la santé, où la confiance et la sécurité sont primordiales, cette transparence est un gage de fiabilité et de conformité.

Inconvénients des modèles open source :

• Expertise technique requise : L’un des principaux défis des modèles open-source est qu’ils nécessitent souvent une expertise technique importante. Leur personnalisation et leur déploiement demandent des compétences avancées en développement et en machine learning. Sans une équipe qualifiée, il peut être difficile pour une entreprise d’implémenter et d’optimiser ces modèles efficacement. Cela peut freiner les entreprises qui n’ont pas les ressources techniques nécessaires.

• Manque de support commercial : Contrairement aux modèles propriétaires, qui bénéficient d’un support technique professionnel fourni par les fournisseurs, les modèles open-source reposent principalement sur le soutien de la communauté. En cas de problème technique ou de panne majeure, les entreprises peuvent se retrouver sans assistance immédiate et doivent compter sur la documentation ou les forums communautaires pour trouver des solutions.

Modèles propriétaires : simplicité, support et fiabilité

Les modèles propriétaires – ou modèles privés – sont des solutions généralement développées et contrôlées par de grandes entreprises technologiques telles qu’OpenAI, Google, ou Microsoft.

Contrairement aux modèles open-source, les LLM privés sont conçus pour offrir une expérience utilisateur simplifiée, sans que les entreprises aient à se soucier de la gestion technique du code ou de l’infrastructure sous-jacente. Ce type de modèle est particulièrement prisé par les organisations qui souhaitent déployer rapidement des technologies avancées d’intelligence artificielle sans investir massivement dans la personnalisation ou le développement interne.

Les modèles propriétaires sont souvent pré-entraînés et prêts à être intégrés dans des systèmes d’entreprise, ce qui permet de réduire le temps de mise en œuvre et de bénéficier rapidement des avantages de l’IA.

Voici quelques avantages détaillés :

• Fonctionnalités avancées et performances optimisées : Les modèles propriétaires sont souvent le fruit de plusieurs années de recherche et de développement intensifs. Ils sont continuellement optimisés pour offrir une fiabilité maximale et une performance améliorée à travers des mises à jour régulières. Cela assure aux entreprises une grande stabilité et réduit les risques d’erreurs ou de dysfonctionnements imprévus lors de leur utilisation.

• Soutien dédié et support commercial : Le support technique est un élément central des modèles propriétaires. Les entreprises bénéficient d’un service d’assistance dédié, qui peut être indispensable pour répondre aux questions ou résoudre rapidement des incidents critiques. Dans des secteurs où les interruptions de service ou les erreurs de traitement peuvent avoir des conséquences coûteuses ou graves, ce niveau de soutien est un facteur de sécurité précieux.

• Facilité de déploiement et d’utilisation : L’un des principaux atouts des LLM propriétaires est leur praticité. Ces modèles sont conçus pour une intégration facile dans les infrastructures existantes des entreprises, avec des fonctionnalités prêtes à l’emploi. Les fournisseurs de ces modèles, comme OpenAI avec GPT ou Microsoft Azure avec ses services cognitifs, proposent une documentation claire et des guides d’implémentation détaillés, permettant aux entreprises de déployer les solutions rapidement, même sans expertise approfondie en intelligence artificielle ou en développement de modèles.

Ces caractéristiques font des LLM propriétaires une option attrayante pour les entreprises qui recherchent une solution clé en main, où la fiabilité et le support sont essentiels pour garantir une performance optimale.

Inconvénients des modèles propriétaires :

• Coût élevé : Accéder à ces modèles, que ce soit sous forme de licence ou de service cloud, représente souvent un investissement conséquent, surtout pour les petites entreprises ou les startups. Ce coût inclut non seulement l’accès au modèle lui-même, mais aussi les frais associés au support technique, aux mises à jour et à l’utilisation continue. Pour des entreprises avec des budgets limités, cela peut représenter une barrière d’entrée importante.

• Manque de transparence : Les modèles propriétaires sont souvent décrits comme des “boîtes noires”. Le code source n’est pas accessible, ce qui limite la capacité des entreprises à comprendre ou à auditer le fonctionnement du modèle.

• Manque de flexibilité : En choisissant un modèle propriétaire, les entreprises bénéficient certes de solutions prêtes à l’emploi, mais au prix d’une personnalisation limitée. Par exemple, une entreprise qui souhaite fine-tuner un modèle pour répondre à des exigences précises pourrait se heurter à des limitations techniques imposées par le fournisseur. Cette rigidité peut freiner certaines organisations qui ont besoin d’une IA sur mesure pour se différencier ou répondre à des besoins particuliers dans leur secteur.

• Dépendance au fournisseur : Les entreprises qui adoptent des modèles propriétaires dépendent des fournisseurs pour les mises à jour et le support. Par exemple, une entreprise utilisant GPT est soumise aux décisions d’OpenAI concernant les évolutions futures du modèle, ce qui peut restreindre sa capacité à faire évoluer ou adapter la solution selon ses besoins spécifiques.

Choisir le bon modèle : une question de besoins et de priorités

Le meilleur choix entre un LLM open source et closed source dépend donc de votre vision et de vos exigences. En fin de compte, la décision repose sur une évaluation minutieuse des besoins, du budget et des objectifs à long terme de votre projet. Considérez des facteurs tels que :

• Le niveau de contrôle et de personnalisation souhaité
• L’expertise technique disponible
• Les contraintes budgétaires
• Le besoin de support dédié
• L’importance de la transparence et de l’explicabilité

En pesant soigneusement ces facteurs, vous pourrez prendre une décision éclairée et sélectionner le LLM qui correspond le mieux aux exigences de votre entreprise, et vous permettre ainsi de mener votre projet vers le succès !