Modèles ouverts vs fermés : Les dirigeants d’AI de GM, Zoom et IBM évaluent les compromis pour l’entreprise

Le choix entre les modèles d'intelligence artificielle (IA) ouverts, fermés ou hybrides est une décision tant technique que stratégique. Les dirigeants de General Motors (GM), Zoom et IBM ont discuté des compromis associés à ces choix lors de la conférence VB Transform 2025. Barak Turovsky, nommé premier responsable de l'IA chez GM en mars 2025, a souligné l'impact des publications de codes source et de données de formation sur le développement de l'IA. Ces pratiques ont contribué à des avancées majeures, notamment celles d'OpenAI. « C'est un paradoxe intéressant : l'open source a favorisé la création de technologies qui se sont parfois fermées avant de retrouver leur caractère ouvert », a commenté Turovsky. Les entreprises peuvent adopter une stratégie mixte, utilisant des modèles ouverts pour des usages internes et des modèles fermés pour la production et les interactions avec les clients, ou vice versa. La variété des facteurs influençant ces décisions inclut le coût, les performances, la confiance et la sécurité. Armand Ruiz, Vice-Président de la plateforme AI chez IBM, a expliqué que son entreprise a d'abord construit sa plateforme avec ses propres grands modèles linguistiques (GLMs), avant de constater que cela ne suffirait pas face à l'arrivée de modèles plus puissants sur le marché. IBM a ensuite élargi son offre pour intégrer des plateformes comme Hugging Face, permettant aux clients de choisir parmi divers modèles open source. La société a récemment lancé une nouvelle passerelle de modèles AI, offrant aux entreprises une API pour basculer entre différents GLMs. Selon une enquête menée par Andreessen Horowitz auprès de 100 dirigeants informatiques (CIOs), 37% des entreprises utilisent actuellement 5 modèles ou plus, contre 29% l'année dernière. Ce chiffre souligne une tendance croissante vers la diversification des sources de modèles AI, bien que trop de choix puisse parfois générer de la confusion. À cet égard, IBM ne se préoccupe pas trop du modèle choisi durant les phases de preuve de concept ou de pilote ; l'objectif principal est d'évaluer la faisabilité du projet. Une fois cette étape franchie, ils examinent si le modèle doit être réduit ou personnalisé selon les besoins spécifiques du client. « Nous essayons de simplifier l'analyse paralysante de toutes ces options en nous concentrant sur l'usage spécifique », a déclaré Ruiz. « Ensuite, nous déterminons le meilleur chemin vers la production. » Du côté de Zoom, Xuedong Huang, Chief Technology Officer (CTO), a abordé la façon dont la société utilise l'IA pour son service AI Companion. Les clients de Zoom peuvent opter pour deux configurations : la première fédère le propre modèle linguistique de l'entreprise avec d'autres grands modèles fondamentaux, tandis que la deuxième permet aux clients inquiets de l'utilisation de trop nombreux modèles de se focaliser uniquement sur le modèle de Zoom. La société a récemment collaboré avec Google Cloud pour adopter une protocole d'interaction agent-to-agent, facilitant ainsi l'intégration de l'AI Companion dans les workflow d'entreprise. Zoom a développé son propre petit modèle linguistique (SLM) sans utiliser de données clients, ce modèle comptant environ 2 milliards de paramètres. Même si c'est un modèle relativement petit, il peut surpasser d'autres modèles sectoriels spécifiques, particulièrement lorsqu'il travaille en synergie avec un plus grand modèle. « Le véritable pouvoir de l'approche hybride réside dans cette collaboration », a affirmé Huang. « Notre philosophie est simple : les petites et grandes structures doivent travailler ensemble pour optimiser les performances, tout comme Mickey Mouse et l'éléphant dansent en tandem. » En somme, le choix entre les modèles d'IA ouverts, fermés ou hybrides dépend de multiples facteurs, et les entreprises leaders comme GM, Zoom et IBM proposent des solutions flexibles pour répondre aux besoins spécifiques de leurs clients. Cette approche stratégique vise à maximiser les avantages tout en minimisant les risques associés à chaque type de modèle.