Dans un revirement significatif pour le leader du secteur de l’IA, le premier modèle open source d’OpenAI depuis 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 largement l’attente ».
Ce report intervient à un moment charnière pour OpenAI, qui avait reconnu plus tôt cette année s’être retrouvée « du mauvais côté de l’histoire » concernant le développement open source de l’IA. Depuis son passage d’une organisation à but non lucratif à une approche plus fermée et propriétaire en 2019, l’entreprise fait face à une pression concurrentielle croissante de la part d’alternatives open source.
La start-up chinoise DeepSeek s’est imposée comme un acteur particulièrement perturbateur, son modèle R1 affichant des performances comparables à celles d’OpenAI pour une fraction des coûts de développement. En janvier 2025, DeepSeek avait dépassé ChatGPT en tant qu’application gratuite la plus téléchargée sur l’App Store d’Apple aux États-Unis, provoquant une onde de choc dans la Silicon Valley et poussant l’ensemble du secteur à revoir sa stratégie.
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. Son 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 rien que cette année.
Pour les entreprises, l’attrait des modèles open source va bien au-delà des considérations de coût. La possibilité d’exécuter les modèles en local répond à des préoccupations persistantes concernant la souveraineté des données, la dépendance à un fournisseur et la conformité réglementaire, notamment dans des secteurs comme la santé, la finance ou l’administration, où les exigences de confidentialité limitent l’adoption de l’IA basée sur le cloud.
Alors que la technologie de l’IA évolue à un rythme effréné, le débat dépasse désormais les seules capacités techniques pour englober 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 différents modèles de développement de l’IA est devenue une préoccupation majeure pour l’ensemble du secteur.