L’intelligence artificielle s’est imposée en quelques années comme un levier stratégique majeur pour les entreprises et la société dans son ensemble.

Face à la domination apparente de quelques géants, on pourrait croire que tout est déjà joué. Pourtant, les jeux ne sont pas faits. Une autre voie est possible : celle d’une intelligence artificielle ouverte, collaborative et accessible.

En France, les compétences existent, les briques technologiques sont disponibles, et l’open source offre l’opportunité de tracer un chemin alternatif, plus flexible et plus souverain.

L’open source, une voie au-delà du technique

Lorsque nous parlons d’IA open source dans ce blog, il ne s’agit pas seulement de licences logicielles ou de dépôts de code disponibles en ligne. Nous choisissons une définition plus large : une IA ouverte, accessible, interchangeable, et qui ne repose pas sur le verrouillage de quelques acteurs internationaux – y compris européens.

L’idée n’est pas de tout réinventer ni de prétendre concurrencer directement OpenAI, Anthropic ou Mistral, mais de montrer qu’il est possible de faire avec ce qui existe déjà : modèles de langage, frameworks, outils d’infrastructure. L’enjeu est d’offrir de la flexibilité, de capter la valeur là où elle peut être créée, et de favoriser un écosystème dynamique en France, capable d’explorer, d’assembler et d’industrialiser les briques disponibles pour créer de la valeur locale.

Pourquoi explorer une voie alternative en France

Aujourd’hui, l’IA mondiale est largement dominée par une poignée de géants américains et chinois. Pour autant, la France n’est pas condamnée à rester spectatrice.

• Il existe des besoins concrets pour des solutions locales et adaptées.
• Les chercheurs, startups et entreprises françaises disposent déjà de compétences solides.
• L’open source offre une voie complémentaire qui permet d’expérimenter, de tester et d’assembler des solutions utiles à l’écosystème national.

L’idée n’est pas de “faire contre”, mais de proposer une voie alternative, avec ce que nous avons sous la main, et voir jusqu’où il est possible d’aller.

Des briques déjà disponibles

Contrairement à l’imaginaire collectif, nous disposons déjà d’un écosystème riche, à différents niveaux :

• Modèles LLM open source récents (parmi les plus emblématiques):
  • Mistral (France) : modèles performants et ouverts (Mistral 7B, Mixtral, etc.).
  • Gpt-oss : nouvelle famille de modèles sous licence ouverte, disponibles en plusieurs tailles (20B, 120B).

• Infrastructures locales :
  • OVHcloud et Scaleway, 2 acteurs majeurs du Cloud français mettent par exemple déjà à disposition des ressources GPU et des services d’inférence adaptés au déploiement de modèles LLM de grande taille.

• Écosystème applicatif open source :
  • OpenWebUI et LibreChat offrent des interfaces ouvertes, déployables localement, qui se présentent comme des alternatives crédibles à ChatGPT.

Toutes les briques élémentaires sont présentes : modèles, hébergement, interfaces, communautés. La vraie question est désormais comment les assembler et les valoriser pour créer un projet cohérent, utile et durable.

Une voie crédible pour l’avenir

L’IA open source en France n’est pas une utopie technique. C’est une manière pragmatique d’avancer : tester, expérimenter, assembler les briques disponibles, et voir jusqu’où nous pouvons aller.

Cette démarche permet d’éviter une dépendance totale à quelques plateformes dominantes, tout en favorisant une économie locale et en créant de la valeur ici, avec des acteurs français.

Ce blog se veut une expérimentation de cette trajectoire : montrer que les solutions existent, qu’elles sont accessibles, et qu’une voie complémentaire est possible.

Yann.

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