LLMs 101 : Choisir entre les modèles open-source et propriétaires
LLMs 101 : Choisir entre les modèles open-source et propriétaires
Les APIs de modèle de langue étendue : de OpenAI, Anthropic, ou des nouveaux venus comme Deepseek; sont désormais à portée de clic. Cependant, chaque mois, un « tueur de GPT » semble être lancé, et la question évidente pour tout décideur est :
« Adoptons-nous la toute dernière API propriétaire ou utilisons-nous un modèle open-source nous-mêmes ? »
Les APIs de modèle de langue étendue : de OpenAI, Anthropic, ou des nouveaux venus comme Deepseek; sont désormais à portée de clic. Cependant, chaque mois, un « tueur de GPT » semble être lancé, et la question évidente pour tout décideur est :
« Adoptons-nous la toute dernière API propriétaire ou utilisons-nous un modèle open-source nous-mêmes ? »
Les APIs de modèle de langue étendue : de OpenAI, Anthropic, ou des nouveaux venus comme Deepseek; sont désormais à portée de clic. Cependant, chaque mois, un « tueur de GPT » semble être lancé, et la question évidente pour tout décideur est :
« Adoptons-nous la toute dernière API propriétaire ou utilisons-nous un modèle open-source nous-mêmes ? »
Pour se démarquer, nous avons discuté avec Yoann Veny, Responsable Data-Science chez Agilytic. Voici un guide condensé qui évite l'introduction générique à l'IA et va directement à l'essentiel: open source vs. closed source, et quand une approche hybride a du sens.
1. Qu'est-ce qu'un LLM "open source" ?
Niveau d'ouverture | Ce que vous obtenez |
|---|---|
Complètement ouvert (Très rare) | Poids + code + liste détaillée des ensembles de données ou données brutes. Rare pour les LLM modernes et de pointe en raison des droits d'auteur. |
Modèle ouvert | Poids et recettes d'entraînement. Données souvent nettoyées mais documentées. Par ex. Mistral |
Poids ouverts (Le plus courant) | Poids de modèle téléchargeables + code d'inférence. Données d'entraînement peuvent être expurgées ou partiellement publiées. Par ex. DeepSeek R1, Llama |
Dans cet article, "open source" signifie au moins des poids ouverts plus une licence permettant l'auto-hébergement commercial. Tout ce qui cache les poids (par ex. GPT-4o, Claude 3) est étiqueté source fermée.
2. Pourquoi les équipes choisissent des LLM open-source
"Si le fournisseur décide un jour d'ajuster le prix ou les performances, vous le découvrez quand la facture arrive. L'auto-hébergement évite les fluctuations inattendues." -Yoann
Principaux avantages
Personnalisation complète & Contrôle des biais : Ajustez sur des données internes et inspectez les couches lorsque les résultats semblent étranges.
Souveraineté des données : Aucun texte ne quitte votre pare-feu, facilitant les audits RGPD, HIPAA ou de secret bancaire.
Coûts prévisibles : Une fois le matériel amorti, une utilisation à gros volume est souvent moins chère que des API par jeton.
Exemple concret : (hypothétique mais courant)
Un cabinet d'avocats boutique doit résumer des milliers de PDF hautement confidentiels. Ils peuvent affiner un modèle open source sur site, ajouter une couche de récupération, et obtenir une extraction de clauses suffisamment précise, sans qu'un seul document ne touche le cloud d'un fournisseur.
Pourquoi l'open l'emporte : Les données ne quittent jamais le site · Ajustement du jargon juridique · Coûts matériels stables
3. Pourquoi les équipes choisissent des LLM fermés
Les API fermées brillent lorsque la rapidité et la capacité des équipes priment sur les préoccupations de contrôle.
Principaux avantages
Déploiement en quelques jours : Pas de matériel ou d'entraînement de modèle requis.
Coût R&D réduit : Les fournisseurs itèrent fréquemment ; vous bénéficiez des améliorations.
Tarification élastique : Payez uniquement ce que vous consommez (pratique pour les pics, l’itération ou les tests).
→ Exemple concret : Traitement automatisé des factures
Une entreprise de logistique souffrait de frais de retard et de problèmes de conformité à cause de la gestion manuelle des factures. En adoptant les LLM fermés d'Azure, nous avons automatisé l'extraction et la validation de leurs données. La solution a réduit les coûts de main-d'œuvre de 100 000 €/an et le temps de traitement de 70%.
Pourquoi la source fermée l'a emporté ici :
Déploiement rapide : Les API existantes intégrées directement aux systèmes de l'entreprise.
Support Entreprise & SLA : La fiabilité et les provisions de sécurité de Microsoft étaient essentielles pour le client.
Évolutivité : Le cloud Azure a géré les pics de trafic sans nécessité de mises à niveau matériel sur site.
4. Fiche récapitulative comparative
Facteur | Open-Source | Closed-Source |
|---|---|---|
Personnalisation | Affinage complet, chirurgie des poids | Seulement des invites ou adaptateurs limités |
Effort initial | Infra GPU, Entrainement et Dev | Minimale |
Coût continu | Fixe (matériel + énergie) | Variable (par jeton) |
Conformité | Vous contrôlez la localité et les journaux | Fiez-vous aux attestations du fournisseur |
Risque de la feuille de route | Améliorations DIY | Dépendance fournisseur / changements de prix |
5. Prendre la décision
Comme le résume élégamment Yoann : "C'est toujours au cas par cas".
Optez pour l'open si les données ne peuvent jamais sortir, vous avez une équipe data science, et que les charges de travail sont régulières.
Optez pour le fermé pour les pilotes rapides, les demandes irrégulières, ou lorsque la précision est meilleure que la transparence.
Pour se démarquer, nous avons discuté avec Yoann Veny, Responsable Data-Science chez Agilytic. Voici un guide condensé qui évite l'introduction générique à l'IA et va directement à l'essentiel: open source vs. closed source, et quand une approche hybride a du sens.
1. Qu'est-ce qu'un LLM "open source" ?
Niveau d'ouverture | Ce que vous obtenez |
|---|---|
Complètement ouvert (Très rare) | Poids + code + liste détaillée des ensembles de données ou données brutes. Rare pour les LLM modernes et de pointe en raison des droits d'auteur. |
Modèle ouvert | Poids et recettes d'entraînement. Données souvent nettoyées mais documentées. Par ex. Mistral |
Poids ouverts (Le plus courant) | Poids de modèle téléchargeables + code d'inférence. Données d'entraînement peuvent être expurgées ou partiellement publiées. Par ex. DeepSeek R1, Llama |
Dans cet article, "open source" signifie au moins des poids ouverts plus une licence permettant l'auto-hébergement commercial. Tout ce qui cache les poids (par ex. GPT-4o, Claude 3) est étiqueté source fermée.
2. Pourquoi les équipes choisissent des LLM open-source
"Si le fournisseur décide un jour d'ajuster le prix ou les performances, vous le découvrez quand la facture arrive. L'auto-hébergement évite les fluctuations inattendues." -Yoann
Principaux avantages
Personnalisation complète & Contrôle des biais : Ajustez sur des données internes et inspectez les couches lorsque les résultats semblent étranges.
Souveraineté des données : Aucun texte ne quitte votre pare-feu, facilitant les audits RGPD, HIPAA ou de secret bancaire.
Coûts prévisibles : Une fois le matériel amorti, une utilisation à gros volume est souvent moins chère que des API par jeton.
Exemple concret : (hypothétique mais courant)
Un cabinet d'avocats boutique doit résumer des milliers de PDF hautement confidentiels. Ils peuvent affiner un modèle open source sur site, ajouter une couche de récupération, et obtenir une extraction de clauses suffisamment précise, sans qu'un seul document ne touche le cloud d'un fournisseur.
Pourquoi l'open l'emporte : Les données ne quittent jamais le site · Ajustement du jargon juridique · Coûts matériels stables
3. Pourquoi les équipes choisissent des LLM fermés
Les API fermées brillent lorsque la rapidité et la capacité des équipes priment sur les préoccupations de contrôle.
Principaux avantages
Déploiement en quelques jours : Pas de matériel ou d'entraînement de modèle requis.
Coût R&D réduit : Les fournisseurs itèrent fréquemment ; vous bénéficiez des améliorations.
Tarification élastique : Payez uniquement ce que vous consommez (pratique pour les pics, l’itération ou les tests).
→ Exemple concret : Traitement automatisé des factures
Une entreprise de logistique souffrait de frais de retard et de problèmes de conformité à cause de la gestion manuelle des factures. En adoptant les LLM fermés d'Azure, nous avons automatisé l'extraction et la validation de leurs données. La solution a réduit les coûts de main-d'œuvre de 100 000 €/an et le temps de traitement de 70%.
Pourquoi la source fermée l'a emporté ici :
Déploiement rapide : Les API existantes intégrées directement aux systèmes de l'entreprise.
Support Entreprise & SLA : La fiabilité et les provisions de sécurité de Microsoft étaient essentielles pour le client.
Évolutivité : Le cloud Azure a géré les pics de trafic sans nécessité de mises à niveau matériel sur site.
4. Fiche récapitulative comparative
Facteur | Open-Source | Closed-Source |
|---|---|---|
Personnalisation | Affinage complet, chirurgie des poids | Seulement des invites ou adaptateurs limités |
Effort initial | Infra GPU, Entrainement et Dev | Minimale |
Coût continu | Fixe (matériel + énergie) | Variable (par jeton) |
Conformité | Vous contrôlez la localité et les journaux | Fiez-vous aux attestations du fournisseur |
Risque de la feuille de route | Améliorations DIY | Dépendance fournisseur / changements de prix |
5. Prendre la décision
Comme le résume élégamment Yoann : "C'est toujours au cas par cas".
Optez pour l'open si les données ne peuvent jamais sortir, vous avez une équipe data science, et que les charges de travail sont régulières.
Optez pour le fermé pour les pilotes rapides, les demandes irrégulières, ou lorsque la précision est meilleure que la transparence.
Pour se démarquer, nous avons discuté avec Yoann Veny, Responsable Data-Science chez Agilytic. Voici un guide condensé qui évite l'introduction générique à l'IA et va directement à l'essentiel: open source vs. closed source, et quand une approche hybride a du sens.
1. Qu'est-ce qu'un LLM "open source" ?
Niveau d'ouverture | Ce que vous obtenez |
|---|---|
Complètement ouvert (Très rare) | Poids + code + liste détaillée des ensembles de données ou données brutes. Rare pour les LLM modernes et de pointe en raison des droits d'auteur. |
Modèle ouvert | Poids et recettes d'entraînement. Données souvent nettoyées mais documentées. Par ex. Mistral |
Poids ouverts (Le plus courant) | Poids de modèle téléchargeables + code d'inférence. Données d'entraînement peuvent être expurgées ou partiellement publiées. Par ex. DeepSeek R1, Llama |
Dans cet article, "open source" signifie au moins des poids ouverts plus une licence permettant l'auto-hébergement commercial. Tout ce qui cache les poids (par ex. GPT-4o, Claude 3) est étiqueté source fermée.
2. Pourquoi les équipes choisissent des LLM open-source
"Si le fournisseur décide un jour d'ajuster le prix ou les performances, vous le découvrez quand la facture arrive. L'auto-hébergement évite les fluctuations inattendues." -Yoann
Principaux avantages
Personnalisation complète & Contrôle des biais : Ajustez sur des données internes et inspectez les couches lorsque les résultats semblent étranges.
Souveraineté des données : Aucun texte ne quitte votre pare-feu, facilitant les audits RGPD, HIPAA ou de secret bancaire.
Coûts prévisibles : Une fois le matériel amorti, une utilisation à gros volume est souvent moins chère que des API par jeton.
Exemple concret : (hypothétique mais courant)
Un cabinet d'avocats boutique doit résumer des milliers de PDF hautement confidentiels. Ils peuvent affiner un modèle open source sur site, ajouter une couche de récupération, et obtenir une extraction de clauses suffisamment précise, sans qu'un seul document ne touche le cloud d'un fournisseur.
Pourquoi l'open l'emporte : Les données ne quittent jamais le site · Ajustement du jargon juridique · Coûts matériels stables
3. Pourquoi les équipes choisissent des LLM fermés
Les API fermées brillent lorsque la rapidité et la capacité des équipes priment sur les préoccupations de contrôle.
Principaux avantages
Déploiement en quelques jours : Pas de matériel ou d'entraînement de modèle requis.
Coût R&D réduit : Les fournisseurs itèrent fréquemment ; vous bénéficiez des améliorations.
Tarification élastique : Payez uniquement ce que vous consommez (pratique pour les pics, l’itération ou les tests).
→ Exemple concret : Traitement automatisé des factures
Une entreprise de logistique souffrait de frais de retard et de problèmes de conformité à cause de la gestion manuelle des factures. En adoptant les LLM fermés d'Azure, nous avons automatisé l'extraction et la validation de leurs données. La solution a réduit les coûts de main-d'œuvre de 100 000 €/an et le temps de traitement de 70%.
Pourquoi la source fermée l'a emporté ici :
Déploiement rapide : Les API existantes intégrées directement aux systèmes de l'entreprise.
Support Entreprise & SLA : La fiabilité et les provisions de sécurité de Microsoft étaient essentielles pour le client.
Évolutivité : Le cloud Azure a géré les pics de trafic sans nécessité de mises à niveau matériel sur site.
4. Fiche récapitulative comparative
Facteur | Open-Source | Closed-Source |
|---|---|---|
Personnalisation | Affinage complet, chirurgie des poids | Seulement des invites ou adaptateurs limités |
Effort initial | Infra GPU, Entrainement et Dev | Minimale |
Coût continu | Fixe (matériel + énergie) | Variable (par jeton) |
Conformité | Vous contrôlez la localité et les journaux | Fiez-vous aux attestations du fournisseur |
Risque de la feuille de route | Améliorations DIY | Dépendance fournisseur / changements de prix |
5. Prendre la décision
Comme le résume élégamment Yoann : "C'est toujours au cas par cas".
Optez pour l'open si les données ne peuvent jamais sortir, vous avez une équipe data science, et que les charges de travail sont régulières.
Optez pour le fermé pour les pilotes rapides, les demandes irrégulières, ou lorsque la précision est meilleure que la transparence.
Prêt à atteindre vos objectifs avec les données ?
Si vous souhaitez atteindre vos objectifs grâce à une utilisation plus intelligente des données et de l'IA, vous êtes au bon endroit.
Prêt à atteindre vos objectifs avec les données ?
Si vous souhaitez atteindre vos objectifs grâce à une utilisation plus intelligente des données et de l'IA, vous êtes au bon endroit.
Prêt à atteindre vos objectifs avec les données ?
Si vous souhaitez atteindre vos objectifs grâce à une utilisation plus intelligente des données et de l'IA, vous êtes au bon endroit.
Prêt à atteindre vos objectifs avec les données ?
Si vous souhaitez atteindre vos objectifs grâce à une utilisation plus intelligente des données et de l'IA, vous êtes au bon endroit.