Dans un revirement important pour le chef de file de l’industrie de l’IA, le premier modèle open source d’OpenAI en plusieurs années prendra plus de temps que prévu avant d’être rendu public. Le PDG Sam Altman a annoncé le 10 juin que la sortie serait repoussée au-delà du mois de juin, expliquant que l’équipe de recherche avait accompli « quelque chose d’inattendu et de vraiment incroyable » qui « vaudra amplement l’attente ».
Ce report survient à un moment charnière pour OpenAI, qui a reconnu plus tôt cette année s’être retrouvée du « mauvais côté de l’histoire » en ce qui concerne le développement de l’IA open source. Depuis son virage en 2019, passant de ses origines à but non lucratif à une approche plus fermée et propriétaire, l’entreprise fait face à une pression concurrentielle croissante de la part d’alternatives open source.
La jeune pousse chinoise DeepSeek s’est imposée comme une force particulièrement perturbatrice, son modèle R1 affichant des capacités comparables à celles d’OpenAI pour une fraction des coûts de développement. En janvier 2025, DeepSeek avait dépassé ChatGPT comme application gratuite la plus téléchargée sur l’App Store d’Apple aux États-Unis, provoquant une onde de choc dans la Silicon Valley et forçant l’ensemble de l’industrie à revoir ses stratégies.
Meta a également réalisé des avancées majeures avec sa famille de modèles open source Llama, qui a franchi le cap du milliard de téléchargements en mars 2025. Le PDG Mark Zuckerberg positionne Meta comme « le porte-étendard de l’IA open source » et prévoit d’investir plus de 60 milliards de dollars dans le développement de l’IA cette année seulement.
Pour les clients d’entreprise, l’attrait des modèles open source va bien au-delà des économies de coûts. La possibilité d’exécuter les modèles localement permet de répondre aux préoccupations persistantes concernant la souveraineté des données, la dépendance envers un fournisseur et la conformité réglementaire, notamment dans des secteurs comme la santé, la finance et le gouvernement où les exigences de confidentialité limitent l’adoption de l’IA basée sur le cloud.
Alors que la technologie de l’IA poursuit son évolution rapide, le débat s’élargit au-delà des seules capacités techniques pour inclure des questions de développement responsable, d’accessibilité et de durabilité. Avec des dépenses annuelles estimées entre 7 et 8 milliards de dollars et des pertes prévues de 5 milliards cette année, la viabilité économique des différentes approches de développement de l’IA est devenue une préoccupation centrale pour l’industrie.