# Open Source en IA

> Modèles ou bibliothèques dont le code source et les poids sont accessibles publiquement (ex: Llama de Meta, Mistral).

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/open-source-en-ia
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Code & Développement](https://zoneia.fr/outils/categorie/code-developpement-ia), [Recherche & Science](https://zoneia.fr/outils/categorie/recherche-science-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

L’open source en IA désigne des **modèles, bibliothèques et outils** publiés avec une licence permettant d’**inspecter, utiliser, modifier et redistribuer** tout ou partie du projet. Dans le cas des modèles, cela implique souvent l’accès au **code d’entraînement/inférence** et parfois aux **poids** (paramètres appris). Cette disponibilité favorise la transparence, l’auditabilité et l’innovation.

## Comment ça fonctionne
Un projet open source en IA est généralement distribué via un dépôt (GitHub, GitLab) et un hub de modèles. On y trouve :
- le **code** (prétraitement, architecture, pipeline d’inférence),
- des **poids** téléchargeables (ou un script pour les récupérer),
- une **licence** précisant les droits et limites (usage commercial, redistribution, attribution, etc.),
- de la documentation et des exemples.

## À quoi ça sert
- **Reproductibilité** : comprendre et vérifier les résultats.
- **Personnalisation** : fine-tuning, quantification, déploiement sur GPU/CPU.
- **Souveraineté** : exécuter localement sans dépendre d’une API externe.
- **Sécurité** : audit du code, analyse des dépendances.

## Exemples d’usage
Créer un chatbot interne avec un modèle open weights, intégrer une bibliothèque comme Transformers, ou adapter un modèle à un domaine (support client, juridique) via fine-tuning ou RAG.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/open-source-en-ia)