A l’occasion de All Things Open 2024, l'un des événements les plus importants de l'industrie open source en Amérique du Nord, l'Open Source Initiative (OSI) a annoncé la publication de la première définition officielle de l'IA open source, l'OSAID.
Des modèles comme Gemma de Google sont souvent qualifiés de modèles "ouverts", ce qui peut prêter à confusion avec le terme "open source" lors de leur présentation. Bien que tous les modèles open source soient ouverts, tous les modèles ouverts ne répondent pas nécessairement aux critères de l'open source.
Pour l'OSI, un système d'IA open source met à disposition non seulement une structure fonctionnelle, mais aussi des éléments distincts comme les modèles, les poids et les paramètres sous des conditions qui garantissent quatre libertés essentielles :
- Liberté d'utilisation : Utiliser le système d’IA pour n’importe quelle finalité, sans autorisation préalable.
- Liberté d’inspection : Étudier le fonctionnement interne du système.
- Liberté de modification : Modifier le système pour adapter ses réponses ou ses capacités à d’autres fins.
- Liberté de partage : Distribuer le système ou ses versions modifiées à d’autres utilisateurs, à des fins diverses.
Les exigences techniques d'une IA open source
Un modèle d’IA est constitué de trois éléments : l’architecture, les paramètres ou poids, et le code d’inférence. Pour qu'un modèle soit considéré comme open source, chacun de ces éléments doit être accompagné des informations nécessaires à sa modification et à sa compréhension. Selon l'OSI, il est indispensable de fournir un accès à trois éléments clés :- Informations sur les données : L’origine, le traitement et les caractéristiques des données d'entraînement doivent être documentés (provenance des données, méthodes de sélection, d’étiquetage et de filtrage) ;
- Code source complet : Le code utilisé pour entraîner et exécuter le modèle doit être disponible, incluant le traitement des données, les tests et la validation ;
- Paramètres et poids du modèle : Les poids et autres paramètres appris (points de contrôle d'entraînement, état final de l’optimiseur, etc.) doivent être accessibles pour permettre de reproduire ou de personnaliser le modèle.
