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Open weight

Modèle d'IA dont les poids (paramètres entraînés) sont publiés, mais pas forcément le code d'entraînement ni les données.

Avancé

Définition complète

Open weight est un terme plus précis qu'open-source pour les modèles IA. Un modèle open weight publie ses poids (les paramètres qui définissent son comportement), ce qui permet de l'utiliser et de le fine-tuner. Mais contrairement à un vrai open-source, il ne publie pas forcément le code d'entraînement, les données d'entraînement, ni la méthodologie. Llama de Meta et Mistral sont open weight. C'est un compromis : assez ouvert pour l'utilisation et la personnalisation, mais pas assez pour reproduire l'entraînement complet.

Analogie pour comprendre

Open weight, c'est comme un fabricant de voiture qui publie les plans de la carrosserie mais pas les plans du moteur. Tu peux personnaliser l'extérieur et rouler avec, mais tu ne peux pas fabriquer le moteur toi-même.

En pratique

Un entrepreneur utilise Mistral (open weight français) pour créer un chatbot interne. Il télécharge les poids, les déploie sur son serveur, et fine-tune sur ses données. Avantages : données 100% en interne (conformité RGPD), pas de coût d'API récurrent, indépendance du fournisseur.

Termes liés

Open-sourceLLMFine-tuningModèle de fondationSelf-hosting

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Questions fréquentes

Non. Open-source implique code + données + méthode reproductible. Open weight ne publie que les poids du modèle. C'est plus restrictif mais quand même très utile en pratique.
Llama 3 (Meta), Mistral (Mistral AI, français), Gemma (Google), Phi (Microsoft). Ils couvrent de 1B à 400B+ paramètres.