open source

En profondeur

La difficulté propre à l’IA tient à ce que « le code source » n’a pas d’équivalent évident. Pour un logiciel, publier le source suffit à permettre l’étude et la reconstruction. Pour un modèle, il faudrait au minimum les paramètres, le code d’entraînement, la description des données et la procédure suivie : sans ces éléments, personne ne peut reproduire l’objet, donc personne ne peut vraiment l’étudier. C’est cette impossibilité de reconstruire qui distingue le cas de l’IA, et qui rend le mot si contesté.

Les licences réellement rencontrées se répartissent en trois familles. Quelques modèles sont diffusés sous licence libre reconnue, permissive, sans restriction d’usage. Beaucoup le sont sous licence maison, qui autorise largement mais interdit certains domaines ou impose un seuil au-delà duquel un accord commercial devient nécessaire. D’autres enfin ne sont accessibles que par un service, sans diffusion des paramètres. Ces trois régimes n’ont pas les mêmes conséquences juridiques, et les confondre expose à découvrir tardivement qu’un usage prévu n’était pas permis.

La conséquence pratique tient en une habitude à prendre : lire la licence avant de reprendre le mot employé par l’éditeur. Les questions utiles sont peu nombreuses. L’usage commercial est-il autorisé sans seuil ? Le domaine visé fait-il partie des exclusions ? Une mention d’origine est-elle obligatoire dans le produit final ? Les sorties du modèle sont-elles soumises à des restrictions ? Ces quatre réponses déterminent ce qu’une organisation peut faire, bien plus sûrement que l’étiquette apposée sur la page d’annonce.