--- title: "Modèles open weight et modèles fermés" description: "Ce que « open weight » permet, et ce que cela ne garantit pas." url: https://meridal.fr/apprendre/open-weight-et-modeles-fermes/ language: fr written: 2026-10-08 verified: 2026-10-08 license: CC BY 4.0 --- [Apprendre](https://meridal.fr/apprendre/) › [Choix d'un modèle](https://meridal.fr/apprendre/dossier/modeles/) Comprendre · Niveau 2, Pratiquer · 12 minutes # Modèles open weight et modèles fermés Un modèle open weight publie ses paramètres : on peut le faire tourner sur ses serveurs, le garder, l'adapter. Ce que cela permet à une PME, ce que cela ne garantit pas, et l'écart mesuré avec les meilleurs modèles fermés. Écrit le 8 octobre 2026 · Vérifié le 8 octobre 2026 ## Vous saurez - Distinguer open weight, open source et modèle fermé - Lire la licence d'un modèle open weight - Situer l'écart de qualité, mesuré en octobre 2026 - Choisir l'un ou l'autre selon vos données et vos tâches ## Dans le parcours [Choix des modèles](https://meridal.fr/apprendre/parcours/modeles/) Étape 6 sur 9 - [← Avant La carte des acteurs de l'IA](https://meridal.fr/apprendre/acteurs-de-l-ia/) - [↓ Plus concret Atelier : comparer trois modèles sur vos propres tâches](https://meridal.fr/apprendre/atelier-comparer-les-modeles/) - [→ Ensuite Les modèles chinois](https://meridal.fr/apprendre/modeles-chinois/) Rappel de la page précédente Répondez de tête, puis ouvrez. [La carte des acteurs de l'IA](https://meridal.fr/apprendre/acteurs-de-l-ia/) **1 L'éditeur d'un assistant et le fabricant du modèle sont-ils toujours la même entreprise ?** Non. Copilot de Microsoft répond avec des modèles d'OpenAI et, selon les réglages, d'Anthropic ; Perplexity propose ceux de huit fabricants. **2 Que veut dire « open weight » ?** Que le fabricant publie les paramètres du modèle, sous une licence qui fixe les conditions : chacun peut alors le faire tourner sur les serveurs de son choix, en Europe par exemple. L'essentiel 1. Un modèle open weight se télécharge : il tourne sur vos serveurs ou chez l'hébergeur de votre choix, et personne ne peut vous le retirer. Un modèle fermé se loue chez son fabricant ou ses partenaires. 2. Open weight n'est pas open source : la définition de l'Open Source Initiative exige aussi des informations détaillées sur les données d'entraînement et le code, qu'un modèle open weight ne publie pas forcément. 3. Sur l'indice d'Artificial Analysis du 6 octobre 2026, le meilleur modèle fermé obtient 57,6 ; le meilleur open weight, 46,3. 4. La licence fixe ce que vous avez le droit d'en faire : six des quatorze modèles open weight de notre relevé sont sous Apache 2.0 ; quatre sous une licence propre au fabricant, à lire avant tout usage commercial. 5. Choisissez l'open weight quand vos données ne doivent pas sortir ou quand vous avez besoin du même modèle dans la durée ; sinon, une offre d'équipe fermée est plus simple et souvent meilleure. ## Problème Un cabinet d'expertise comptable veut faire résumer ses dossiers par une IA. Ses lettres de mission interdisent que les pièces des clients sortent de ses serveurs. Un prestataire propose « un modèle open source installé chez vous ». Est-ce vraiment open source, est-ce aussi bon qu'un assistant du marché, et de quoi le cabinet a-t-il besoin pour le faire tourner ? La situation est fabriquée pour l'exemple. ## Principe **Les paramètres** sont les milliards de nombres que l'entraînement a réglés : ils sont le modèle. Un fabricant qui les publie rend le modèle **open weight** : on télécharge le fichier, on le fait tourner sur ses machines, on peut l'ajuster. Un fabricant qui les garde vend un modèle **fermé** : on s'en sert par son service ou ceux de ses partenaires, à ses conditions. **Open source, au sens strict, demande plus.** L'Open Source Initiative exige trois choses : des informations assez détaillées sur les données d'entraînement pour qu'une personne compétente puisse refaire un système équivalent, le code complet, et les paramètres. Un modèle open weight peut ne publier que le troisième. Deux mots **Licence** : le contrat qui accompagne le fichier et dit ce qu'on a le droit d'en faire. **Open source** : au sens de l'OSI, l'accès aux données d'entraînement (décrites), au code et aux paramètres. ## Fonctionnement Indice d'Artificial Analysis, 6 octobre 2026 : les cinq premiers de chaque camp Modèles fermés 1. Claude Opus 5.5 Anthropic 57,6 2. Claude Sonnet 5.5 Anthropic 56,0 3. Claude Fable 5.1 Anthropic 53,4 4. GPT-6 Astra OpenAI 52,7 5. Gemini 4 Argon Google 52,6 Modèles open weight 1. MiMo-V2.6-Pro Xiaomi 46,3 2. GLM-5.3 Z.ai 44,8 3. Kimi K3 Moonshot AI 43,6 4. DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek 39,5 5. DeepSeek V4 Pro DeepSeek 36,0 *Une moyenne de dix tests (agents, programmation, raisonnement scientifique, connaissances), dans la configuration la plus forte de chaque modèle ; elle ne dit rien de vos tâches. Les cinq premiers modèles open weight viennent de fabricants chinois. [Lire un classement](https://meridal.fr/apprendre/lire-un-classement/).* **L'écart, mesuré.** Les meilleurs modèles fermés devancent les meilleurs open weight d'une dizaine de points sur cet indice. Sur vos tâches, il peut être plus grand ou plus petit : sur une tâche simple et répétée, résumer, classer, extraire, un modèle plus petit peut suffire ; seul un essai sur vos propres cas le dit. **La licence, d'abord.** Les quatorze modèles open weight de notre relevé relèvent de quatre familles de licences : | Licence | Modèles de notre relevé | Ce qu'elle dit | |---|---|---| | Apache 2.0 | gpt-oss-120b, Gemma 4 31B, Muse Glimmer 30B, Mistral Small 4, Ministral 3 14B, Command A+ | Un droit perpétuel, mondial, gratuit de reproduire, modifier et distribuer | | MIT | DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek V4 Pro, GLM-5.3-Flash | Le droit d'utiliser, modifier, distribuer et vendre, sans restriction, gratuitement | | MIT modifiée | Mistral Medium 3.5 | Les conditions de la MIT, modifiées par Mistral AI : à lire | | Licence propre au fabricant | Llama 4 Maverick, Kimi K3, GLM-5.3, MiniMax-M3 | Les conditions du fabricant, qui peuvent restreindre certains usages : à lire avant tout usage commercial | **Ce que dit le droit européen.** Le règlement sur l'IA dispense le fabricant d'un modèle publié sous licence libre, paramètres publiés, de deux obligations de documentation ; pas de sa politique de droit d'auteur ni du résumé des contenus d'entraînement. Et la dispense ne vaut pas pour les modèles à risque systémique. Pour l'entreprise qui s'en sert, les règles d'usage restent les mêmes ([le règlement européen sur l'IA](https://meridal.fr/apprendre/reglement-europeen-ia/)). ## Exemple détaillé **Les mêmes fabricants publient des deux.** OpenAI, Google, Meta et Mistral AI gardent fermés leurs modèles les plus forts et publient des modèles plus petits. | Fabricant | Publié en open weight | Non publié en open weight | |---|---|---| | OpenAI | gpt-oss-120b, Apache 2.0 | GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna | | Google | Gemma 4 31B, Apache 2.0 | Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash | | Meta | Llama 4 Maverick, Muse Glimmer 30B | Muse Spark 1.3 | | Mistral AI | Mistral Medium 3.5, Mistral Small 4, Ministral 3 14B | Mistral Large 4, en aperçu : licence pas encore publiée | **Ce qu'il faut pour le faire tourner.** Selon OpenAI, gpt-oss-120b tourne sur un seul processeur graphique de 80 Go, et gpt-oss-20b avec 16 Go de mémoire. Le premier demande un serveur de calcul ; le second, selon OpenAI, peut tourner sur un appareil courant doté de 16 Go de mémoire. Les mesures sont celles de l'éditeur. Sans serveur, le même modèle se loue chez un hébergeur, européen si besoin ([l'hébergement en Europe](https://meridal.fr/apprendre/hebergement-en-europe/)). ## Risques | Ce qu'on croit | Ce qui est vrai | Ce qu'on fait | |---|---|---| | « Open weight, donc open source » | Un modèle open weight peut ne rien publier de ses données d'entraînement | Demander ce que le fabricant publie, et ce qu'il ne publie pas | | « Open weight, donc libre » | Quatre des quatorze modèles de notre relevé ont une licence propre | Lire la licence avant tout usage commercial | | « Chez nous, donc sûr » | La sécurité du serveur et les mises à jour sont à votre charge | Un responsable, un hébergeur sérieux, des mises à jour suivies | | « Gratuit » | Le fichier l'est ; le serveur, l'électricité et le temps ne le sont pas | Comparer avec le prix d'une offre d'équipe, à l'année | | « Aussi bon » | Une dizaine de points derrière les meilleurs fermés sur l'indice | Essayer sur vos propres cas avant de choisir | ## Mise en place | Votre situation | Plutôt | Pourquoi | |---|---|---| | Des données qui ne doivent jamais sortir | Open weight, sur vos serveurs ou un hébergeur sous contrat | Le texte ne quitte pas le lieu choisi | | Un outil qui doit répondre pareil pendant des années | Open weight | Personne ne peut retirer un fichier que vous avez | | Un grand volume de tâches simples | Un petit modèle, open weight ou fermé | Le prix compte plus que les derniers points de qualité | | L'usage courant d'une équipe | Une offre d'équipe fermée | Plus simple, souvent meilleure, avec un contrat ( [les abonnements d'équipe](https://meridal.fr/apprendre/abonnements-d-equipe/) ) | | Des tâches difficiles, rédaction ou raisonnement | Un modèle fermé de tête | Les meilleurs fermés devancent les meilleurs open weight d'une dizaine de points sur l'indice | Dans les deux cas, l'essai sur dix demandes de votre travail tranche mieux qu'un classement : [l'atelier de comparaison](https://meridal.fr/apprendre/atelier-comparer-les-modeles/). ## Exercice Open weight ou fermé, pour chacun ? Trois demandes · fabriquées pour l'exercice 1. Un réseau d'agences immobilières veut rédiger ses annonces, sans contrainte sur les données. 2. Un laboratoire veut résumer ses cahiers d'essais, couverts par le secret industriel. 3. Un éditeur de logiciel veut un modèle qui classe des tickets, à des millions d'exemplaires par mois, pendant cinq ans. **Ouvrir la correction** **1. L'agence**Une offre d'équipe fermée : rien n'oblige à garder les textes chez soi, et la qualité de rédaction compte. **2. Le laboratoire**Un modèle open weight sur ses serveurs, ou chez un hébergeur sous contrat qui garde les données en Europe ; après un essai sur ses propres cahiers. **3. L'éditeur**Un petit modèle open weight : le volume pèse sur le prix, et il garde le même modèle tant qu'il veut. Licence lue avant de le mettre dans un produit vendu. ## Vérification **1 Comprendre Un modèle open weight est-il open source ?** Pas forcément. L'Open Source Initiative exige aussi des informations détaillées sur les données d'entraînement et le code complet ; un modèle open weight peut ne publier que ses paramètres. **2 Comprendre Que permet un modèle open weight qu'un modèle fermé ne permet pas ?** Le faire tourner sur vos serveurs ou chez l'hébergeur de votre choix : vos textes restent où vous le décidez, et personne ne peut vous retirer le modèle. **3 Appliquer Vos contrats interdisent que les dossiers clients sortent de l'entreprise. Quelle option regarder d'abord ?** Un modèle open weight sur un serveur de l'entreprise, ou chez un hébergeur sous contrat si les contrats le permettent ; licence lue, et qualité essayée sur vos propres cas. ## Lectures suivantes ↑ Plus général Rien avant : c'est un point de départ. ← Avant [La carte des acteurs de l'IA Comprendre · Niveau 1 · 10 minutes](https://meridal.fr/apprendre/acteurs-de-l-ia/) Vous êtes ici Modèles open weight et modèles fermés → Ensuite [Les modèles chinois Choisir · Niveau 2 · 15 minutes](https://meridal.fr/apprendre/modeles-chinois/) Choix des modèles · étape 7 sur 9 ↓ Plus concret [Atelier : comparer trois modèles sur vos propres tâches S'exercer · Niveau 2 · 60 minutes](https://meridal.fr/apprendre/atelier-comparer-les-modeles/) [Tout le dossier « Choix d'un modèle »](https://meridal.fr/apprendre/dossier/modeles/) Les pages qui renvoient ici - [Le marché des modèles d'IA](https://meridal.fr/apprendre/modeles/) - [Les modèles chinois](https://meridal.fr/apprendre/modeles-chinois/) - [Un modèle hébergé chez soi](https://meridal.fr/apprendre/modele-chez-soi/) **Limites et sources** L'indice d'Artificial Analysis agrège dix tests dans la configuration la plus forte de chaque modèle ; il ne mesure pas vos tâches. Le relevé couvre quatorze modèles open weight parmi quarante ; d'autres existent. Le coût d'un serveur pour un grand modèle open weight n'est pas relevé ici ; la mesure du matériel de gpt-oss est celle d'OpenAI. 1. [Artificial Analysis, classement du 6 octobre 2026](https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models) ; [Open Source Initiative, définition 1.0](https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition) ; [règlement européen sur l’IA, article 53](https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-53) ; [OpenAI, gpt-oss](https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/) ; [licence Apache 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) ; [licence MIT](https://opensource.org/license/mit). 2. Les relevés : `apprendre/donnees/marche.json`, `classements.json`, `recherches/2026-10-08-ouverts-fermes.json`. Écrit par Meridal, avec l'aide de l'IA ; chaque fait vérifié à sa source et relu avant publication. Texte et schémas sous licence [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.fr) : reprenez-les en citant Meridal. Le code sous licence MIT. Service correspondant Choisir un outil ou un abonnement 275 € à 850 € [Voir le service](https://meridal.fr/offre/#choisir) ## Un premier échange de 30 minutes En visio et sans frais : vous décrivez votre situation, nous vous indiquons ce qui est réalisable, avec quels outils et pour quel ordre de prix. Vous pouvez aussi nous écrire ; chaque message reçoit une réponse écrite. [Réserver 30 minutes](https://meridal.fr/contact/#reserver) [Écrire un message](https://meridal.fr/contact/)