Pourquoi la différence compte-t-elle pour une entreprise ?

Les poids suffisent pour utiliser et ajuster un modèle. Les données et le code servent à comprendre comment il a été construit, à l'auditer ou à le reconstruire, ce qui pèse dans une démarche de conformité ou de souveraineté.

Open source ou poids ouverts : la différence

Q: Un modèle sous Apache 2.0 est-il open source au sens de l'OSI ?

Pas forcément. La licence couvre les poids, mais l'Open Source AI Definition exige aussi le code complet d'entraînement et des informations détaillées sur les données. Un modèle qui ne publie que ses poids, même sous Apache 2.0, ne remplit pas ces conditions.

Un modèle à poids ouverts (en anglais open weights) publie ses poids : vous pouvez le télécharger et le faire tourner, dans les limites de sa licence. Un modèle open source au sens de l'Open Source Initiative (OSI) va plus loin : il doit aussi publier le code complet d'entraînement et des informations détaillées sur ses données, le tout sous des conditions approuvées par l'OSI. La plupart des modèles présentés comme « ouverts » sont à poids ouverts, pas open source au sens strict.

Pour la définition courte des deux termes, voyez la fiche modèle open source du lexique Cercle IA. Cette page détaille les critères et leurs conséquences.

La définition de l'OSI, version 1.0

L'Open Source AI Definition 1.0 reprend les quatre libertés du logiciel libre, appliquées à un système d'IA :

Liberté	Texte de l'OSI (traduit)
Utiliser	Utiliser le système pour tout usage, sans avoir à demander la permission
Étudier	Étudier comment le système fonctionne et inspecter ses composants
Modifier	Modifier le système pour tout usage, y compris pour changer ses résultats
Partager	Partager le système, modifié ou non, pour tout usage

Pour que ces libertés soient réelles, l'OSI exige la « forme préférée pour faire des modifications », qui comprend trois éléments :

Les informations sur les données : assez détaillées pour qu'une personne compétente puisse construire un système « substantiellement équivalent », sous des conditions approuvées par l'OSI.
Le code : « le code source complet utilisé pour entraîner et faire tourner le système », sous licence approuvée par l'OSI.
Les paramètres : les poids du modèle et autres réglages, sous des conditions approuvées par l'OSI.

Un modèle à poids ouverts coche le troisième point, et souvent seulement celui-là.

Ce que dit la CNIL

Dans sa note d'analyse sur les pratiques open source en IA, la CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) relève que l'expression « IA ouverte » « n'est pas clairement définie », et que l'ouverture d'un modèle désigne généralement la publication du modèle et de ses poids plutôt que celle du code source. Elle reprend une grille de recherche qui distingue trois dimensions : la disponibilité (code, données, poids, licence), la documentation (code, architecture, fiche du modèle, fiche des données, publication) et l'accès (bibliothèque, API, c'est-à-dire interface de programmation). Selon cette grille, beaucoup de modèles qualifiés d'ouverts ont des conditions d'accès « fondamentalement différentes ».

Le cas des licences restrictives

Même un modèle dont tout serait publié peut ne pas être open source si sa licence restreint les usages. L'OSI l'a écrit à propos de Llama dans un billet du 18/02/2025 : selon elle, la licence discrimine certains usagers et restreint des domaines d'usage, et les licences récentes excluent des personnes de l'Union européenne. Détails sur la page licence Llama.

Trois niveaux d'ouverture, avec des exemples vérifiés

Niveau	Ce qui est publié	Exemples relevés le 15/11/2026
Poids sous licence restrictive	Poids, conditions d'usage	Llama 4 (licence Llama), Muse Spark Open (Muse Model License)
Poids sous licence permissive	Poids sous Apache 2.0 ou MIT	Mistral Small 4, Qwen3.8-27B, DeepSeek V4.1 Flash
Modèle, code et données publiés	Poids, code d'entraînement, jeux de données, étapes intermédiaires	OLMo 3.1 (Ai2), Lucie-7B (OpenLLM-France et LINAGORA)

Ce tableau décrit ce que les fiches publient ; il ne vaut pas certification par l'OSI. Le détail des modèles du troisième niveau est sur les modèles entièrement ouverts.

Ce que ça change dans un projet

Pour utiliser ou ajuster un modèle, les poids et une licence claire suffisent.
Pour auditer un modèle (biais, données personnelles possibles dans l'entraînement, droit d'auteur), il faut savoir sur quoi il a été entraîné : seul le troisième niveau le permet vraiment.
Pour l'AI Act, ce n'est pas la définition de l'OSI qui compte mais celle du règlement : une licence libre et ouverte, et des paramètres publics. Voir AI Act et modèles open source.
Pour votre communication, évitez d'écrire « open source » pour un modèle qui ne publie que ses poids : « à poids ouverts » est plus exact.